基于Tensorflow, OpenCV. 使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型，用于手写数字识别

最新推荐文章于 2025-07-16 13:43:08 发布
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#神经网络 #Tensorflow #OpenCV

这篇博客详细介绍了如何利用Tensorflow和OpenCV，结合MNIST数据集训练一个卷积神经网络模型，用于手写数字识别。通过一系列Python脚本（ocr.py, cnn_ocr.py, cnn_ocr_2.py, cnn_mnist_train.py）实现模型训练和测试，其中cnn_ocr.py实现的模型在MNIST测试集上达到了超过99%的准确率。此外，还探讨了checkpoint文件、.meta文件和.index文件在模型保存和恢复过程中的作用。" 125259132,13908613,Kafka 百万级TPS揭秘：顺序读写+MMAP+零拷贝,"['kafka', '分布式', '性能优化', '数据处理', '消息中间件']

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基于Tensorflow，OpenCV

使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型，用于手写数字识别

ocr.py

一个单层的神经网络，使用MNIST训练，识别准确率较低

cnn_ocr.py

两层的卷积神经网络，使用MNIST训练（模型使用MNIST测试集准确率高于99%），识别准确率较高；
但是如果写的较为随意，还是会出现分类错误的情况，可能是图像预处理的问题

cnn_ocr_2.py

直接从cnn_mnist.ckpt.meta文件中加载已经持久化的图（graph），
需要在训练的时候为tensor指定名称（cnn_mnist_train.py line82）: 

keep_prob = tf.placeholder(tf
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Tensorflow学习：卷积神经网络CNN应用于手写数字识别（MNIST数据集分类）
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Tensorflow学习：卷积神经网络应用于手写数字识别（MNIST数据集分类） import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNST_data", one_hot=True) # 每个批次的大小：一次性向神经网络中放入100张图片进行训练:以矩阵的形式放进去 batch_size = 100 #
github入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了
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如果你是一枚Coder，但是你不知道Github，那么我觉的你就不是一个菜鸟级别的Coder，因为你压根不是真正Coder，你只是一个Code搬运工。说明你根本不善于突破自己！为什么这么说原因很简单，很多优秀的代码以及各种框架源码都存放于github当中！
Opencv3.0 手写数字识别（Hog特征+SVM分类器）
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配置：VS2013+Opencv3.0 参考： http://blog.csdn.net/iamzhangzhuping/article/details/51254567 http://blog.csdn.net/wang382758656/article/details/52723674 理论什么的就不多说了，网上很多。 直接上干货 1、前期准备 首先，下载好所需的训练文件
基于神经网络进行mnist手写数字识别
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04-01 1225
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介 绍 了 中 国 车 牌 识 别 的 研 究 背 景 和 现 状 ，提 出 了 一 种 基 于 神 经 网 络 的 新 方 法 ，并 设 计 了 一 种 没 有 直 接 预 处 理 的 车 牌 像 素 图 像 的 卷 积 神 经 网 络 结构。 该 图 像 变 换 适 用 于 利 用 原 始 车 牌 来 增 加 训 练 数 据 库 。实 验 结 果 验 证 了 本 车 牌 识 别 方 法 的 鲁 棒 性 和 有 无 车 牌 的 识 别 效 率 。
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基于python+Tensorflow+OpenCV.使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型，用于手写数字识别+源码+项目文档+模型训练（毕业设计&课程设计&项目开发）
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使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型，用于手写数字识别+源码+项目文档+模型训练，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 ocr.py 一个单层...
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