N N mobile web 8 WEB 1. 2. 3. 1. 2. ROM web 2010 webQQ QQ+ QQ QQ – web web android iOS PC web android windows 分部一在存也 莓黑，多更 存并 和 、货出多 、幕屏多 ) 器览浏 的改修的同不、端低、端高(备设 )户用别级有所(户用 标目的优调 端动移 长增的 于倍 度速长增的 段手化优和法方试调的 动移 摸触 间时 池电 战挑的户用自来 商营运 者与参多更 战挑 的端动移 史化进机手动

计算机视觉目前越来越成当前学术界的一个研究热点方向，而它所包含的模式识别则是一个重要研究分之，它旨在以计算机为处理平台，利用图像处理技术对于图片或视频中感兴趣区域进行分割，识别。在众多的模式识别种类中，字符识别技术可谓是极其重要的一种，它利用计算机对文字进行自动分割、识别，被应用于文字录入、自动驾驶等各方面，具有广阔的社会价值和经济价值。 本文首先阐述了国内外各种主流的字符识别算法原理，随后在综合了各类算法的优缺点之后提出了一种基于调节因子的图像手写字符分割识别算法。该算法首先对待识别的字符图

Scribble.js Scribble.js是一个古老的项目，其目标是绘制看起来很乱的东西，例如随机手写，以产生比静态手写字体更令人信服的结果，甚至是提供字形替换来增加变化的字体。 类似项目 用于绘制涂鸦形状（线，圆，矩形，任意多边形） -这令人印象深刻，并且在生成笔迹方面显然更具动态性，但是将结果与更简单的笔迹随机化技术进行比较（例如为导数添加噪音）仍然很有趣。记录的路径数（/至构成路径的相对点） 我的后来一个项目，其想法是在页面中内联记录手写，因此您可以记录每个单词的唯一数据，而不是