本文详细探讨了开源手写识别库Zinnia，它基于C++，提供高效的手写识别和学习功能。通过源代码研究，揭示了其内部机制，包括Character、Recognizer、Result和Trainer等核心接口的实现。Zinnia利用SVM实现快速学习，支持多种语言调用，并具有良好的线程安全性。此外，还介绍了如何用MFC创建一个简单的手写识别界面，包括坐标转换、显著点寻找算法和特征提取等步骤。
zinnia是一个开源的手写识别库。采用C++实现。具有手写识别，学习以及文字模型数据制作转换等功能。
- 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ]
- License： NewBSD
- 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki)
- 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法
- SVM机实现
- 轻量级，可移植
- 线程安全，可供C，C++，Perl，Python，Ruby调用
- 每秒50-100 char的认识速度
- 快速学习
以下为通过源代码研究和debug得出的结论。
可能不是完全准确
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