文件名称：Handwriting-Predictor:使用卷积神经网络模型预测笔迹
文件大小：24.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-22 05:41:03
Python
笔迹预测器 托马斯·惠特玛（Thomas Huitema） 目标：使用卷积神经网络模型预测笔迹。 描述 这是我的第一个大型机器学习项目之一。 卷积神经网络模型是使用Tensorflow和Keras开发与培训的数据集来检测手写的数字。 在执行时，该模式我开发了一个记录99.42％的准确度model.evaluate为MNIST测试图像。 未来目标： 创建一个GUI界面来预测鼠标绘制的数字 从左到右和从上到下检测字符，而不仅仅是从左到右 实施字母识别（az） 实现符号识别（例如+-/ * $＃） 区分同一单词的空格和字符 使用的图书馆 Tensorflow和Keras：用于开发卷积神经网络模型并访问MNIST数据集 NumPy：用于格式化/准备馈入神经网络模型的数据 OpenCV：用于将用户图像转换为可以检测字符的格式（例如，模糊，阈值和轮廓） MatPlotLib：用于将NumP
【文件预览】：
Handwriting-Predictor-master
----models()
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--------acc-0.9942()
--------acc-0.9842()
----prep_and_predict.py(4KB)
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