手写体数字识别ppt课件
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手写体数字的识别
手写体数字识别第一章绪论 (3)1.1课题研究的意义 (3)1.2国内外究动态目前水平 (4)1.3手写体数字识别简介 (4)1.4识别的技术难点 (5)1.5主要研究工作 (5)第二章手写体数字识别基本过程： (6)2.1手写体数字识别系统结构 (6)2.2分类器设计 (7)2.2.1 特征空间优化设计问题 (7)2.2.2分类器设计准则 (7)2.2.3分类器设计基本方法 (8)3.4 判别函数 (9)3.5训练与学习 (10)第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (10)3.1贝叶斯由来 (10)3.2贝叶斯公式 (11)3.3贝叶斯公式Bayes决策理论： (12)3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分： (15)3.4.1.特征描述： (15)3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17)第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18)4.1 手写体数字识别的流程图 (18)4.2具体功能实现方法如下： (19)结束语 (25)致谢词 (25)参考文献 (26)附录 (27)摘要数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。
随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。
特别是对于大量己有的印刷资料和手稿，计算机自动识别输入己成为必须研究的课题，所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。
对手写数字进行识别，首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中，这一过程叫做“训练”。
识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。
本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。
第一章介绍了数字识别学科的发展状况。
第二章手写体数字识别基本过程。
第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。
第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现，并对实验结果做出简单的分析。
手写数字的识别研究PPT课件
第19页/共22页
四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
计算机要把人类识别物体时的这种黑箱式的映像表达出来，一般式有两 个步骤完成的：第一步,以适当的特征来描述物体，第二步，计算机执行某种 运算完成的映像。此过程实际上就是传统的统计模式识别进行物体识别时所采 用的一般方法，具体来说就是特征提取和分类函数的设计的问题，而特征提取 是问题难点和关键所在。因此如果特征已知，就可以利用现有的数学理论来指 导设计映像函数。然而，对于特征的选择和提取，却没有可遵循的理论来指导， 我们很难比较一个物体中哪些特征是实质性，哪些特征是代表性的，哪些特征 可能是不重要或与识别无关紧要的，这些都需要大量的实验和理论指导。经过 人们在这方面的大量研究工作，提出了一些统计特征提取方法。
第20页/共22页
Thank you 模式识别研讨课
2014.10
第21页/共22页
感谢您的观看！
2021/7/12
第22页/共22页
第7页/共22页
三、手写体数字识别系统概述
第8页/共22页
三、手写体数字识别系统概述
不同的识别系统，在具体处理一幅待识别图像时，
处理的步骤可能并不完全相同。但是就一般情况看， 一个完整的OCR识别系统可分为：原始图像获取，预 处理，特征抽取，分类识别和判别处理等模块。
原始图像获取
预处理
特征提取
识别结果
第16页/共22页
四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
对不同的字符手写样本，尽管人书写风格千变万化，然而笔划与笔划之 间的位置关系，以笔划为基元的字符的整体拓扑结构是不变的。人认字就是抓 住了这些本质不变的特征，因此能适应不同的书写风格的文字。所以，基于笔 划来自动识别字符一直是手写体字符识别研究的一类主要研究方法。
四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
计算机要把人类识别物体时的这种黑箱式的映像表达出来，一般式有两 个步骤完成的：第一步,以适当的特征来描述物体，第二步，计算机执行某种 运算完成的映像。此过程实际上就是传统的统计模式识别进行物体识别时所采 用的一般方法，具体来说就是特征提取和分类函数的设计的问题，而特征提取 是问题难点和关键所在。因此如果特征已知，就可以利用现有的数学理论来指 导设计映像函数。然而，对于特征的选择和提取，却没有可遵循的理论来指导， 我们很难比较一个物体中哪些特征是实质性，哪些特征是代表性的，哪些特征 可能是不重要或与识别无关紧要的，这些都需要大量的实验和理论指导。经过 人们在这方面的大量研究工作，提出了一些统计特征提取方法。
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Thank you 模式识别研讨课
2014.10
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感谢您的观看！
2021/7/12
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三、手写体数字识别系统概述
第8页/共22页
三、手写体数字识别系统概述
不同的识别系统，在具体处理一幅待识别图像时，
处理的步骤可能并不完全相同。但是就一般情况看， 一个完整的OCR识别系统可分为：原始图像获取，预 处理，特征抽取，分类识别和判别处理等模块。
原始图像获取
预处理
特征提取
识别结果
第16页/共22页
四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
对不同的字符手写样本，尽管人书写风格千变万化，然而笔划与笔划之 间的位置关系，以笔划为基元的字符的整体拓扑结构是不变的。人认字就是抓 住了这些本质不变的特征，因此能适应不同的书写风格的文字。所以，基于笔 划来自动识别字符一直是手写体字符识别研究的一类主要研究方法。
【正式版】脱机手写体字符识别PPT
器的设计也是整个识别系统的核心之一，它 用于脱机手写字符识别的统计特征，根据特征抽取屈居的不同可粗略地分为全局统计特征和局部统计特征两大类。
文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。
直接决定了识别系统的性能。 基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。
预处理
预处理是脱机手写识别系统中需要解决 问题最多的一个模块。预处理通常包括以下 几个过程： 1、二值化 2、消除干扰 3、细化
识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 子切割是从行切割后得到的文字图像中将单个汉字的图像分割出来。
Manjunath Aradhya V N*, Hemantha Kumar G, Shivakumara P An Efficient and Rotation Invariant 4-step thinning Algorithm for
Proceeding of the Internation Conference on Information and Automation, December 15-18,2005 原始文稿通过光电扫描仪或数码相机等输入设备转换成原始的二维图像信号，可以是彩色图像、灰度图像（grayscale image）或二值 图像（binary image）。 （5）对于脱机手写字符，不同人使用不同的书写笔可能造成笔画的粗细变化。 文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。 识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。 识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 两种方法：1、将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字 对于输入的二值化文字图像，首先要逐行地把各文字行图像切割出来，行切割的方法是：对二值化图像从上到下逐行扫描并同时计算 每个扫描行的像素，以获取图像的水平投影，根据水平投影值确定文字行的位置，利用文字行间空白间隔造成的水平投影空白间隙， 即可将各行文字分割出来 局部统计特征是将字符点阵图像分割成不同区域或网络，在各个小区域内分别抽取统计特征 稳定特征的抽取是整个识别系统的核心之一，它决定了识别系统的性能。
文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。
直接决定了识别系统的性能。 基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。
预处理
预处理是脱机手写识别系统中需要解决 问题最多的一个模块。预处理通常包括以下 几个过程： 1、二值化 2、消除干扰 3、细化
识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 子切割是从行切割后得到的文字图像中将单个汉字的图像分割出来。
Manjunath Aradhya V N*, Hemantha Kumar G, Shivakumara P An Efficient and Rotation Invariant 4-step thinning Algorithm for
Proceeding of the Internation Conference on Information and Automation, December 15-18,2005 原始文稿通过光电扫描仪或数码相机等输入设备转换成原始的二维图像信号，可以是彩色图像、灰度图像（grayscale image）或二值 图像（binary image）。 （5）对于脱机手写字符，不同人使用不同的书写笔可能造成笔画的粗细变化。 文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。 识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。 识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。 两种方法：1、将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字 对于输入的二值化文字图像，首先要逐行地把各文字行图像切割出来，行切割的方法是：对二值化图像从上到下逐行扫描并同时计算 每个扫描行的像素，以获取图像的水平投影，根据水平投影值确定文字行的位置，利用文字行间空白间隔造成的水平投影空白间隙， 即可将各行文字分割出来 局部统计特征是将字符点阵图像分割成不同区域或网络，在各个小区域内分别抽取统计特征 稳定特征的抽取是整个识别系统的核心之一，它决定了识别系统的性能。
二十六个英语字母手写体示范PPT培训课件
• [ei] Aa Hh Jj Kk（四大天王） • [i:] Bb Cc Dd Ee Gg Pp Tt Vv
(八仙过海) • [e] Ff Ll Mm Nn Ss Xx Zz (七仙女) • [ju] Uu Qq Ww • [ai] Ii Yy • [a:] Rr • [əu] Oo
[ef] [e] [f]
大 F 像把金钥匙
小写 f 像拐杖。
宝库寻宝是大G， 小 写 g 的 像 蝌 蚪。
大H 像 河 上 独 木 桥。 小 写 的 h 像 椅 子。
[ai]
大I像个长工字
小 i 就是点加竖
伞把 伞把像大J 小j就是大J加个点。
[kei] [k] [ei]
大K小K样子像，都是一挺机关枪。
26个英文字母表
• A a [ei] , B b [bi:] , C c [si:] , D d [di:], • E e [i:] , F f [ef] , G g [d3i:], H h [eit∫] , • I i [ai] , J j [d3ei] , K k [,kei] , L l [el] , • M m [em] , N n [en] , O o [əu], P p [pi:], • Q q [kju:] , R r [ɑ:] , S s [es] , T t [ti:] • U u [ju:], V v [vi:] , W w [′d∧blju:] , • X x [eks] , Y y [wai], Z z [zi:][zed]
。
[el] [e] [l]
大L是把大锄头 小l就是长棍子
[em] [e] [m]
两座山峰是大M。
小写m的像梳子，总共只有三个齿.
大写的N像闪电 小写的n像拱门，不见门板不见人。
手写数字识别系统课件
实验演示（Windows）
实现：C++、Opencv + SVM
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
实验演示（Android）
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
实验结果分析
每个数字 100个训练样本，测试数据正确率80.21%（训练集太少） 每个数字1000个训练样本，测试数据正确率95.45%（体现小样本高准确率的特性） 每个数字6000个训练样本，测试数据正确率97.67%
（总共提供60000个训练样本，每个数字提供6000个训练样本。另 外提供1000个测试数据）
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
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SVM 支持向量机 （是借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具，是克服“维数灾难” 和“过学习等传统困难的有力手段”）
▪机理
– 来源于解决分类问题：系统随机产生一个超平面，通过训 练移动它，直到训练集合中不同的类别正好位于该超平面 的不同侧面。
– 支持向量机的机理是：寻找一个满足分类要求的最优分类 超平面L1，即两侧空白空间最大化。
Literature review
目前解决该问题的技术已经相当成熟。 包括我们手机上的大部分输入法不仅支持数字的识别，而且支持汉字的 识别，而且准确度也比较高。
手写识别常见的例子： “SoGou拼音输入法”
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
实现：C++、Opencv + SVM
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实验演示（Android）
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实验结果分析
每个数字 100个训练样本，测试数据正确率80.21%（训练集太少） 每个数字1000个训练样本，测试数据正确率95.45%（体现小样本高准确率的特性） 每个数字6000个训练样本，测试数据正确率97.67%
（总共提供60000个训练样本，每个数字提供6000个训练样本。另 外提供1000个测试数据）
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SVM 支持向量机 （是借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具，是克服“维数灾难” 和“过学习等传统困难的有力手段”）
▪机理
– 来源于解决分类问题：系统随机产生一个超平面，通过训 练移动它，直到训练集合中不同的类别正好位于该超平面 的不同侧面。
– 支持向量机的机理是：寻找一个满足分类要求的最优分类 超平面L1，即两侧空白空间最大化。
Literature review
目前解决该问题的技术已经相当成熟。 包括我们手机上的大部分输入法不仅支持数字的识别，而且支持汉字的 识别，而且准确度也比较高。
手写识别常见的例子： “SoGou拼音输入法”
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数字1——10的书写PPT课件
10
“９”向 勺子。在 上格画一 个四面碰 线的附近 向下角附 近向左下 面一真线 到底线中 间。
11
“10”象粉 笔和鸡蛋。 “10”占两 格，左边一 格写“1”。 右边一格画 一格碰上， 下， 左，右四边 的上碰线，再 向下碰线，略 成半圆向中间 弯，在虚线以 上转向右下方 碰线，向下碰 底线，最后， 弯向上碰线。
5
“4”象小旗， 从上线的中 间起笔，向 左斜线到下 格，碰左线 再折右碰线。 第二笔从 右上角附近 下去，到下 面的当中碰 线。
6
“5”象钩 子，从上线 不到一半的 地方起笔， 向左下到中 格角，再向 上超过中线 画一 个大半圆碰 右线，下线 到左线为止。 最后，在上 面画一横线。
7
“6”象哨子。 从上线偏右 一点起向下 方画一个孤 形，碰左线、 底线，向上 碰右线画 成一个小圆， 小圆上面超 过中线。
8
“７”象锄 头。从左上 角到右上角 画一横线， 再折线向下， 到底线中间 偏左的地方 碰线。
9
“８”象娃娃。 从右上碰线到 左线成半圆， 拐向右下面成 圆碰右线，下 线、左线，在 向上， 在中线以上和 原线相交，最 后，线到右上 角附近稍离起 笔处为止。不 封口。
4象小旗从上线的中间起笔向左斜线到下格碰左线第二笔从右上角附近下去到下面的当中碰5象钩子从上线丌到一半的地方起笔向左下到中格角再向上超过中线画一个大半圆碰右线下线到左线为止
1-10的书写
1
2
“1"象粉笔， 是在日子格 中从右上角 附近起，斜 线到左下角 附近.不是简 单的连接起 来。
3
“2”象小 鸭，起笔碰 左线，再向 上向右碰线, 略成半圆， 斜线到左下 角，碰线一 横。
“９”向 勺子。在 上格画一 个四面碰 线的附近 向下角附 近向左下 面一真线 到底线中 间。
11
“10”象粉 笔和鸡蛋。 “10”占两 格，左边一 格写“1”。 右边一格画 一格碰上， 下， 左，右四边 的上碰线，再 向下碰线，略 成半圆向中间 弯，在虚线以 上转向右下方 碰线，向下碰 底线，最后， 弯向上碰线。
5
“4”象小旗， 从上线的中 间起笔，向 左斜线到下 格，碰左线 再折右碰线。 第二笔从 右上角附近 下去，到下 面的当中碰 线。
6
“5”象钩 子，从上线 不到一半的 地方起笔， 向左下到中 格角，再向 上超过中线 画一 个大半圆碰 右线，下线 到左线为止。 最后，在上 面画一横线。
7
“6”象哨子。 从上线偏右 一点起向下 方画一个孤 形，碰左线、 底线，向上 碰右线画 成一个小圆， 小圆上面超 过中线。
8
“７”象锄 头。从左上 角到右上角 画一横线， 再折线向下， 到底线中间 偏左的地方 碰线。
9
“８”象娃娃。 从右上碰线到 左线成半圆， 拐向右下面成 圆碰右线，下 线、左线，在 向上， 在中线以上和 原线相交，最 后，线到右上 角附近稍离起 笔处为止。不 封口。
4象小旗从上线的中间起笔向左斜线到下格碰左线第二笔从右上角附近下去到下面的当中碰5象钩子从上线丌到一半的地方起笔向左下到中格角再向上超过中线画一个大半圆碰右线下线到左线为止
1-10的书写
1
2
“1"象粉笔， 是在日子格 中从右上角 附近起，斜 线到左下角 附近.不是简 单的连接起 来。
3
“2”象小 鸭，起笔碰 左线，再向 上向右碰线, 略成半圆， 斜线到左下 角，碰线一 横。
认识数字PPT课件
2021/3/7
CHENLI
1
●
“1"是在日子格中从右上角附近起，斜线到左下角附近.
2021/3/7不是简单的连接起来。 CHENLI
2
1像铅笔能写字
2021/3/7
CHENLI
3
●
“2”起笔碰左线，再向上向右碰线,略成半圆，斜线
2021/3到/7 左下角，碰线一横。
CHENLI
4
2像小鸭水中游
“10”占两格，左边一格写“1”。右边一格
2021/3/7
画一格碰上，下，左，CH右EN四LI边的椭圆。
20
10像油条加鸡蛋
2021/3/7
CHENLI
21
2021/3/7
CHENLI
5
●
“3”起笔不碰线，向上碰线，再向下碰线，略成半圆向中间弯，
2在02虚1/3线/7 以上转向右下方碰线，向下C碰HE底NLI线，最后，弯向上碰线。
6
3像耳朵会听话
2021/3/7
CHENLI
7
● ●
“4”从上线的中间起笔，向左斜线到下格，碰左线再折右碰
线。第二笔从右上角附近下去，到下面的当中碰线。
2021/3/7
CHENLI
12
6像哨子吹的响
2021/3/7
CHENLI
13
●
“７”从左上角到右上角画一横线，再折线向下，到底线中间
2021/3偏/7 左的地方碰线。
CHENLI
14
7像镰刀割青草
2021/3/7
CHENLI
15
●
“８”从右上碰线到左线成半圆，拐向右下面成圆碰右线，下线、左线，在向上，在
中线以上和原线相交，最后，线到右上角附近稍离起笔处为止。不封口。
CHENLI
1
●
“1"是在日子格中从右上角附近起，斜线到左下角附近.
2021/3/7不是简单的连接起来。 CHENLI
2
1像铅笔能写字
2021/3/7
CHENLI
3
●
“2”起笔碰左线，再向上向右碰线,略成半圆，斜线
2021/3到/7 左下角，碰线一横。
CHENLI
4
2像小鸭水中游
“10”占两格，左边一格写“1”。右边一格
2021/3/7
画一格碰上，下，左，CH右EN四LI边的椭圆。
20
10像油条加鸡蛋
2021/3/7
CHENLI
21
2021/3/7
CHENLI
5
●
“3”起笔不碰线，向上碰线，再向下碰线，略成半圆向中间弯，
2在02虚1/3线/7 以上转向右下方碰线，向下C碰HE底NLI线，最后，弯向上碰线。
6
3像耳朵会听话
2021/3/7
CHENLI
7
● ●
“4”从上线的中间起笔，向左斜线到下格，碰左线再折右碰
线。第二笔从右上角附近下去，到下面的当中碰线。
2021/3/7
CHENLI
12
6像哨子吹的响
2021/3/7
CHENLI
13
●
“７”从左上角到右上角画一横线，再折线向下，到底线中间
2021/3偏/7 左的地方碰线。
CHENLI
14
7像镰刀割青草
2021/3/7
CHENLI
15
●
“８”从右上碰线到左线成半圆，拐向右下面成圆碰右线，下线、左线，在向上，在
中线以上和原线相交，最后，线到右上角附近稍离起笔处为止。不封口。
手写体数字识别ppt课件
设计流程图像预处理图像采集特征提取分类识别统计识别率导入图像图像切分灰度化边缘检测粗网格特征bp神经网络膨胀灰度化图像用rgb2gray函数二值化采用阈值判定法
1
手写体数字识别
整理课件
灰度化 二值化边缘检测 膨胀 Nhomakorabea整理课件
设计流程
2
图像采集
图像预处理
导入图像 图像切分
特征提取 分类识别 统计识别率
粗网格特征
BP神经网络
导入图片
3
整理课件
选择数字
4
整理课件
图像切分
5
整理课件
预处理
6
整理课件
灰度化图像
7
整理课件
用rgb2gray函数
二值化采用阈值判定法。阈值选择用最大类间方差法。
直接用graythresh函数。
边缘检测采用Canny算子。
8
膨胀用函数imdilate实现。
整理课件
特征提取
9
整理课件
识别
10
整理课件
1
手写体数字识别
整理课件
灰度化 二值化边缘检测 膨胀 Nhomakorabea整理课件
设计流程
2
图像采集
图像预处理
导入图像 图像切分
特征提取 分类识别 统计识别率
粗网格特征
BP神经网络
导入图片
3
整理课件
选择数字
4
整理课件
图像切分
5
整理课件
预处理
6
整理课件
灰度化图像
7
整理课件
用rgb2gray函数
二值化采用阈值判定法。阈值选择用最大类间方差法。
直接用graythresh函数。
边缘检测采用Canny算子。
8
膨胀用函数imdilate实现。
整理课件
特征提取
9
整理课件
识别
10
整理课件
手写体数字识别
说明书手写体数字识别系统分为：图像数据的采集，图像预处理，特征抽取，分类识别和对识别结果进行统计几部分。
首先要将提前写好的数字转换成bmp格式的图片，将其导入，并将图像进行切分，即选中几个数并将其分成一个一个的。
然后对图像进行预处理，图像预处理就是将每一个数字进行灰度化处理、二值化处理、边缘检测、膨胀等处理。
然后分别对采集到的每一个数字图像进行特征提取，特征提取选用的方法是粗网格特征提取。
识别时用的是BP神经网络算法。
神经网络的原理是不断的对数据进行学习、训练，随着学习的不断进行，误差会越来越小。
完成后把上一步提取出来的特征用神经网络去识别。
图1系统整体设计准备一张手写数字的图片，首先要将其转换成MATLAB能识别的格式。
在本程序中将图片格式设为bmp格式。
进行图像采集的方法有两种，一种是先将数字图像导入到程序中，然后切分图像，得到一个一个的数字图像。
这样做主要是为了能够更方便快捷的进行预处理工作。
另一种方式则是先把图像做预处理，然后再进行数字的切分，这样做的好处是就省去了对多个图像进行预处理的繁琐过程，本软件的设计采用的是先分割图像再预处理的方法。
手写体数字识别的预处理过程主要分为：将每一个数字进行灰度化处理、二值化处理、边缘检测、膨胀等。
首先将彩色图像进行灰度化处理，得到灰度图像。
在灰度图像中，通常用0表示黑，255表示白，从0到255亮度逐渐增加，但是并没有色彩信息。
然后进行二值化处理得到二值化图像，即黑白图像。
就是图像像素只存在0,1两个灰度。
接着对图像进行边缘检测，边缘检测的目的是找出图像中亮度发生了巨大变化的点。
边缘检测可以减少数据量，去掉一些不相关的信息，加快运算速度，提高运行速率。
图像的膨胀的目的是扩大物体的边界，可以将断裂的部分连接起来，即使书写不准确补充完可以识别出来。
预处理对于系统的设计非常重要，预处理的好坏直接影响着识别结果。
经过预处理后的图像才能进行特征的提取，因此必须提高程序的预处理能力。
数字1——10的书写PPT课件
11
“10”象粉 笔和鸡蛋。 “10”占两 格，左边一 格写“1”。 右边一格画 一格碰上， 下， 左，右四边 的椭圆。
12
1-10的书写
1
2
“1"象粉笔， 是在日子格 中从右上角 附近起，斜 线到左下角 附近.不是简 单的连接起 来。
3
“2”象小 鸭，起笔碰 左线，再向 上向右碰线, 略成半圆， 斜线到左下 角，碰线一 横。
4
“3”象耳朵， 起笔不碰线， 向上碰线，再 向下碰线，略 成半圆向中间 弯，在虚线以 上转向右下方 碰线，向下碰 底线间起笔，向 左斜线到下 格，碰左线 再折右碰线。 第二笔从 右上角附近 下去，到下 面的当中碰 线。
6
“5”象钩 子，从上线 不到一半的 地方起笔， 向左下到中 格角，再向 上超过中线 画一 个大半圆碰 右线，下线 到左线为止。 最后，在上 面画一横线。
7
“6”象哨子。 从上线偏右 一点起向下 方画一个孤 形，碰左线、 底线，向上 碰右线画 成一个小圆， 小圆上面超 过中线。
8
“７”象锄 头。从左上 角到右上角 画一横线， 再折线向下， 到底线中间 偏左的地方 碰线。
9
“８”象娃娃。 从右上碰线到 左线成半圆， 拐向右下面成 圆碰右线，下 线、左线，在 向上， 在中线以上和 原线相交，最 后，线到右上 角附近稍离起 笔处为止。不 封口。
10
“９”向 勺子。在 上格画一 个四面碰 线的附近 向下角附 近向左下 面一真线 到底线中 间。
“10”象粉 笔和鸡蛋。 “10”占两 格，左边一 格写“1”。 右边一格画 一格碰上， 下， 左，右四边 的椭圆。
12
1-10的书写
1
2
“1"象粉笔， 是在日子格 中从右上角 附近起，斜 线到左下角 附近.不是简 单的连接起 来。
3
“2”象小 鸭，起笔碰 左线，再向 上向右碰线, 略成半圆， 斜线到左下 角，碰线一 横。
4
“3”象耳朵， 起笔不碰线， 向上碰线，再 向下碰线，略 成半圆向中间 弯，在虚线以 上转向右下方 碰线，向下碰 底线间起笔，向 左斜线到下 格，碰左线 再折右碰线。 第二笔从 右上角附近 下去，到下 面的当中碰 线。
6
“5”象钩 子，从上线 不到一半的 地方起笔， 向左下到中 格角，再向 上超过中线 画一 个大半圆碰 右线，下线 到左线为止。 最后，在上 面画一横线。
7
“6”象哨子。 从上线偏右 一点起向下 方画一个孤 形，碰左线、 底线，向上 碰右线画 成一个小圆， 小圆上面超 过中线。
8
“７”象锄 头。从左上 角到右上角 画一横线， 再折线向下， 到底线中间 偏左的地方 碰线。
9
“８”象娃娃。 从右上碰线到 左线成半圆， 拐向右下面成 圆碰右线，下 线、左线，在 向上， 在中线以上和 原线相交，最 后，线到右上 角附近稍离起 笔处为止。不 封口。
10
“９”向 勺子。在 上格画一 个四面碰 线的附近 向下角附 近向左下 面一真线 到底线中 间。
TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别课件PPT模板
202x
感谢聆听
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tensorflow与flask结 合打造手写体数字识别
演讲人
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目录
01. 第1章课程介绍 02. 第2章基础知识 03. 第3章tensorflow模型训练与flask调
用
01 第1章课程介绍
第1章课程介绍
1-1课程介绍low框架 2-2mnist数据集 2-3flask框架及其整合 2-2mnist数据集 2-3flask框架及其整合
第3章tensorflow模型训练
03 与flask调用
第3章tensorflow模型训练与 flask调用
01
3-1TensorFlow结合mnist进行线性模型训练 （1）
02
3-2TensorFlow结合mnist进行线性模型训练 （2）
03
3-3TensorFlow结合mnist进行线性模型训练 （3）
04
3-4TensorFlow结合mnist进行卷积模型训练 （1）
05
3-5TensorFlow结合mnist进行卷积模型训练 （2）
06
3-6TensorFlow结合mnist进行卷积模型训练 （3）
第3章tensorflow模型训练与flask调用
3-7tensorflow结合mnist进行卷积模型训练（4） 3-8使用前端界面调用flask发布的ckpt模型（1） 3-9使用前端界面调用flask发布的ckpt模型（2） 3-10课程总结 3-8使用前端界面调用flask发布的ckpt模型（1） 3-9使用前端界面调用flask发布的ckpt模型（2） 3-10课程总结
认读数字与书写数字的教学方法45页PPT
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
谢谢！
认读数字与书写数字的教学方 法
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)