trwebocr 網路介面呼叫，xys親測不錯
手寫漢字開源庫 bysj_hit
哈工大百優博士**。。專案圍繞hithcd手寫漢字資料庫(即將公開)，對多達21,003類、2,000萬份手寫漢字樣本進行了二值化、隨機旋轉、亮度調整、霍夫變換、透視校正等多種方案增強，並在此基礎上覆現了lenet、vggnet、alexnet、resnet、convolutional prototype learning等多種卷積神經網路，採用標籤對映法、筆畫編碼法、分級聚類法等改進以適應大類別手寫漢字識別問題，最終應用到安卓端。系統具有實時單字檢測、手寫板漢字識別、作文拍照識別等功能，呈現出識別速度快、準確度高、系統占用小等特色。此外，我們對整個系統進行了完備的功能和效能測試。結果表明，改進後的深度學習模型在效能和準確率上均表現優異。其中，筆畫編碼法和分級聚類法在犧牲少許精度的前提下，加速的離線單字識別速度理論上達4-100x，標籤對映法提公升的準確率超過經典網路最好水平0.5%-2.0%，達到業內領先水平。
ocr_tdr（tensorflow）
好未來feature camp:中文手寫漢字識別。效果還不錯
kaggle mnist手寫字型識別
現在的許多手寫字型識別 都是基於已有的mnist手寫字型資料集進行的，而kaggle需要用到 上給出的資料集並生成測試集的輸出用於提交。這裡選擇keras搭建卷積網路進行識別，可以直接生成測試集的結果,最終結果識別率大概97 左右的樣子。coding utf 8 created on tue jun...
手寫字元識別
個人認為，主要原因在於資料的收集較為困難，合成的方式不是很適合手寫字元的生成。第二，手寫字元存在過分和粘連等各種情況，但是現階段的技術而言，只要資料足夠，可以採用lstm ctc的方式去解決，不單獨獲取單個字元，而是直接採用行識別。手寫字元識別要想使用到產品中，關鍵還是要找好具體的業務點，比如，個人...
keras實現手寫字型識別
losses損失函式 optimizers優化目標函式，比如sgd datasets常用資料集，比如mnist models序貫模型，比如sequential layers神經網路中的層，比如全連線層dense activations啟用函式 import keras 匯入keras from ke...