编号：A231
大小：60M
环境：Python3.7、OpenCV4.5、PyCharm2020
简介：手写数字识别，作为机器视觉入门项目，无论是基于传统的OpenCV方法还是基于目前火热的深度学习、神经网络的方法都有这不错的训练效果。当然，这个项目也常常被作为大学/研究生阶段的课程实验。可惜的是，目前网络上关于手写数字识别的项目代码很多，但是普遍不完整，对于初学者提出了不小的挑战。为此，博主撰写本文，无论你是希望借此完成课程实验或者学习机器视觉，本文或许对你都有帮助。
问题描述：本文针对的问题为：随机在黑板上写一个数字，通过调用电脑摄像头实时检测出数字是0-9哪个数字
解决方案：基于Python的深度学习方法：
检测流程如下：
实现步骤
数据集选择
手写数字识别经典数据集：本文数据集选择的FishionMint数据集中的t10k，共含有一万张28*28的手写图片（二值图片）
运行展示
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
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索炜达.猿创 » 基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络(CNN)手写数字识别
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