卷积神经网络图像识别python代码,基于卷积神经网络(CNN)的手写字体识别模型研究

　　【图像识别】基于卷积神经网络的手写汉字识别，带matlab代码_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1引言1.1。数据集的获取

　　数据集由模式识别国家重点实验室共享。无需解释，请到网站http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature _数据/hwdb1.1trn _ gnt.zip

　　1.2 CNN培训

　　脱机手写汉字因其数量大、布局复杂、相似字多、书写风格多样，是模式识别的难点之一。基于卷积神经网络的手写汉字识别因其稳定性、多样性和特点，如CNN等，在手写汉字识别中得到广泛应用。本研究从手写汉字的样本变换入手，通过平滑手写汉字图像的去噪、归一化和仿射变换，减少汉字识别前存在的问题。

　　2模拟代码loadcnnet

　　[文件名，路径名]=uigetfile({*。jpg*.tif*.png*.gif ，所有图像文件；

　　*.* ，所有文件 }，

　　多选， on )；

　　[u，v]=大小(文件名)；

　　%判断你选了一个还是多个。

　　if(isequal(类(文件名)，单元格))

　　对于i=1:v

　　filename{i}=strcat(pathNmae，filename { I })；

　　目标

　　其他

　　filename=strcat(pathNmae，filename)；

　　目标

　　digitData=imageDatastore(文件名)；

　　YTest=classify(convnet，digit data)；

　　我猜的

　　if(isequal(类(文件名)，单元格))

　　对于i=1:v

　　% filename{i}=strcat(pathNmae，filename { I })；

　　次要情节(9，9，I)

　　imshow(digitData。文件{i})

　　标题(char(YTest(i，1)))

　　目标

　　其他

　　% filename=strcat(pathNmae，filename)；

　　% figure使用训练好的网络可以识别500个以上的汉字。

　　imshow(digitData。文件{1})

　　标题(char(YTest(1，1)))

　　目标

　　3运行结果

　　4参考文献[1]朱世平，周，魏，等.基于卷积神经网络的图像识别教学实验[J].电工电子教学学报，2017，39(4):4。

　　林恒卿。基于深度卷积神经网络的脱机手写汉字识别系统的设计与实现[J].2021(2019-2):31-34.

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。