前言 这篇文章主要是关于移动端原笔迹的开发,让平板上的手写效果达到笔迹光滑且有笔锋. 介绍关于原笔迹的算法思路. 项目github地址 算法思路分析 曲线拟合算法 利用曲线拟合算法增加虚拟的点,使得笔迹更加光滑,关于算法思想本文采用的是B样条插值算法. 采集点:获取笔输出的两个关键点a1.a2,以及a1和a2附近的几个点a3,a4; 拟合点:利用a1,a2,a3,a4计算出a1和a2之间曲线的步长,再根据步长计算出a1与a2之间所有的点,所 计算出的点即为曲线上的点: 简单图示: 梯形填充笔迹

http://blog.csdn.net/archfree/article/details/6023676 1)一个为Android平台,将识别由手机的相机拍摄的图像文本应用程序. http://code.google.com/p/mobileocr/ 2)手写识别 Android frontend for Jim Breen's WWWJDIC http://code.google.com/p/wwwjdic/ 3)识别餐厅菜单及旅游介绍等,并翻译 Mezzofanti是一个Android的手

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类”. 优点:精度高.对异常

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出来的模型开始,和大家一起入门手写体识别. 在本教程结束后,会得到一个能用的AI应用,也许是你的第一个AI应用.虽然离实际使用还有较大的距离(具体差距在文章后面会分析),但会让你对AI应用有一个初步的认识,有能力逐步搭建出能够实际应用的模型. 建议和反馈,请发送到 https://github.com

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

1 算法概述 1.1 优劣 优点:进度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 应用:主要用于文本分类,相似推荐 适用数据范围:数值型和标称型 1.2 算法伪代码 (1)计算已知类别数据集中的点与当前点的距离 (2)按照距离递增次序排序,选取与当前点距离最小的 k 个点 (3)确定前 k 个点所在类别的出现频率 (4)返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 2 手写识别 2.1 概念 指在手写设备上书写时产生的轨迹信息转化为具体字码,本篇博客重点非搭建

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构

这个例子,是学习tensorflow的人员通常会用到的,也是基本的学习曲线中的一环.我也是! 这个例子很简单,这里,就是简单的说下,不同的tensorflow版本,相关的接口函数,可能会有不一样哟.在TensorFlow的中文介绍文档中的内容,有些可能与你使用的tensorflow的版本不一致了,我这里用到的tensorflow的版本就有这个问题. 另外,还给大家说下,例子中的MNIST所用到的资源图片,在原始的官网上,估计很多人都下载不到了.我也提供一下下载地址. 我的tensorflow的版

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (62) - 控件(媒体类): InkCanvas 保存和加载, 手写识别 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 控件(媒体类) InkCanvas 保存和加载 InkCanvas 手写识别 示例1.演示 InkCanvas 涂鸦板的保存和加载Controls/MediaControl/InkCanvasDemo3.xaml <Page x:Class="Windows10.Controls.MediaControl.I

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot = True) #导入Tensorflwo和mnist数据集 #构建输入层 x = tf.placeho

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别. 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类.假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类.如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类,那么这个待分类的数据也就属于这个类.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来