编号：A630
大小：37M
环境：Python3.9、OpenCV4.5、Pycharm2020
简介：SVM手写数字识别，MINST 手写数字识别系统的设计主要分为分类器模型搭建和训练、可视化界面设计两部分的内容。实现了用户自行手写数字，在界面进行识别、显示结果，并可一键清空手写板，继续进行数字的书写和识别的功能。 本设计采用了基于OpenCV的SVM方法进行手写数字识别。在Pycharm平台，使用Python语言，采用了OpenCV库、Numpy库、TensorFlow库进行SVM模型的搭建和训练。

运行展示

run main.py
鼠标手写识别

run mnist_svm_right.py

run model_svm.py
该模型预测的混淆矩阵如下图所示：

由混淆矩阵可见，在预测时，数字0、1、3、5、6表现较好，数字2易和数字7混淆，数字4易和数字9混淆，数字7易和数字9、数字2混淆，数字8易和数字3、数字5混淆，数字9易和数字4、数字7混淆。

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频