注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. VC++图像预处理及数字识别源代码

  2. VC++基于神经网络的数字图片识别技术，并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能，调试时请将在Debug目录中生成的EXE文件拷贝至Release目录里运行，因为那里有测试图片。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cgywgq

  1. 数字识别系统源代码、二值化、递推锐化、去离噪声

  2. VC++基于神经网络的数字图片识别技术，并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：194560
    • 提供者：huali95

  1. 基于神经网络数字识别

  2. 基于Matlab软件实现手写数字的识别，首先进行图片预处理，得到一维矩阵作为样本输入，设定目标矩阵，运用Matlab神经网络进行识别。

  3. 所属分类：C/C++

  1. 手写数字识别 神经网络（BP）算法设计与实现

  2. BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。绝对的能运行！！如果是觉得我手写的数字图片难看！可以自己画图片来识别！注意使用 Matlab实现的！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-23
    • 文件大小：334848
    • 提供者：yuyezitong

  1. 基于神经网络的数字识别matlab

  2. 基于神经网络的数字识别，只对含有单独数字的图片样本进行识别，不涉及分割字符等前期处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-17
    • 文件大小：16384
    • 提供者：u010213112

  1. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码.rar

  2. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2013-11-13
    • 文件大小：61440
    • 提供者：u012828028

  1. 数字识别Matlab代码

  2. 利用BP神经网络进行0-9的数字识别，可以批量输入数字图片训练神经网络，训练完毕后可批量输入测试集图片。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2015-06-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：mintelf

  1. 利用神经网络进行数字图片识别

  2. VC识别数字图片的程序 应该慢清晰的 大家可以下载看看

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_28427999

  1. 基于人工神经网络的字符识别

  2. matlab环境编写，应用人工神经网络，对0-9数字进行训练，一部分训练图片含有噪声。训练后可对字符图片进行识别。当训练次数较多时，正确率较高。（ex3.m文件为原文件，ex4.m为自己的改进：一半用于训练，另一半用于预测）

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-14
    • 文件大小：360448
    • 提供者：hit53ylj

  1. 神经网络数字识别系统（BP神经网络+详细注释+代码少）

  2. 基于MATLAB（2016）的数字识别系统，使用BP神经网络进行训练识别，包含详细注释，函数少，便于初学者学习，附有程序运行所需图片。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：486400
    • 提供者：weixin_39544615

  1. 基于神经网络的胶片字符识别研究

  2. 数字化胶片字符识别系统智能化的重点技术是数字图像处理技术，一方面改善成像胶片图像的质量，凸显出胶片中的字符信息便于字符定位与分割处理；另一方面，高质量，高清晰度的数字化字符胶片，可以构建正确率更高的字符数据库，便于最终的胶片字符识别，有效地提高了字符识别的正确率。数字化胶片字符识别系统智能化的关键技术是BP神经网络的搭建，一个高效的神经网络决定了能否正确识别输入的胶片字符信息，然而，正确的特征提取与准确的字符定位是确保神经网络识别的前提条件，所以，数字化胶片字符识别系统需要各模块均需要选择精确

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_41891078

  1. BP神经网络mnist手写数字识别Python实现

  2. 该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_45652815

  1. 基于卷积神经网络的图片数字识别系统设计与实现.caj

  2. 传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络 具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络， 以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。 论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43324677

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码.rar

  2. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：60416
    • 提供者：panxiang162497

  1. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码.rar

  2. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：60416
    • 提供者：lisha1002

  1. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码.rar

  2. 识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：60416
    • 提供者：swp0314

  1. 基于MATLAB GUI的BP神经网络手写字体识别系统

  2. 随着社会的发展，手写体数字识别得到了日益广泛的应用，因此有大量的手写体数字文档整理、查询、统计的工作需要完成,而手写体数字文档识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。本系统所设计的手写体数字识别系统包括输入图片、归一化、特征提取、识别等部分,本文所用到的手写体数字样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将灰度化、二值话图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 手写数字识别，最小错误率贝叶斯分类器，Fisher线性分类器，人工神经网络三种识别方法

  2. 搭建一个平台，可以用鼠标手写数字，运用一种分类器对此手写数字进行识别，并对分类器性能进行评估。三次作业，分别用最小错误率贝叶斯分类器，Fisher线性分类器，人工神经网络进行识别。都采用matlab编程，前两种可在平台上手写数字并识别，人工神经网络版本的没有手写平台，能够通过程序读取图片并返回识别出的数字。包含实验报告和用来训练的数字图片。注意使用时必须修改程序中读取的文件位置。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42165647

  1. VC++图像预处理及数字识别源代码

  2. 内容索引:VC/C++源码,图形处理,数字识别　　VC++基于神经网络的数字图片识别技术，并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能，调试时请将在Debug目录中生成的EXE文件拷贝至Release目录里运行，因为那里有测试图片。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：195584
    • 提供者：weixin_38738506
« 12 3 »