手写数字识别python mnist手写数字识别

import os import OperatePicture as OP import OperateDatabase as OD import . pic = OD.Combination(reader, pic)#得到待识别图片 testFiles = os.listdir(r"./test/") testPic .

import numpy as npdef read_data(filename):'''读取文本数据,格式:特征1 特征2 …… 类别'''f=open(filename,'rt')row_list=f.readlines() #以每行作为列表f.close()data_.

那题主现在已经很好的掌握了二分类问题(比如区分1和9)了吧.用的什么库做SVM呢?如果这个库支持多分类SVM的话就很容易改成识别0-9的.

这东西太简单了啊.不过你要有些算法基础.如果实在是没有,就拿现成的手写识别算法.界面这东西,基本上刚刚入门的GUI设计都会有画图这样的例子,拿过来略略改一下就要可以用.没有调查过.如果我去设计会考虑1.笔画,2.拐点, 3.曲度 4.分段长度 5.角度 简单的办法是边画边统计,应该可以做出一个识别率很高的算法.几个小时差不多.

其实就是python怎么读取binnary filemnist的结构如下,选取train-imagesTRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):[offset] [type] [value] [description] 0000 32 bit .

核心代码给你,具体的功能还需要自己完善.import time, random class GuessNum: . def _generate_num(self): #产生不重复的四个数字 seq_zton = list(range(10)) for i in .

python的字符串类型有一个属性isdigit可以判断是否为数字 假设设置了一个变量a,则选择把a转换成字符串,再判断 代码如下:a=123 print(str(a).isdigit()) 如果变量a是数字,则返回true,否则返回false

low_char_count = 0 up_char_count = 0 num_count = 0 for ss in s: if 'a' <= ss <= 'z': low_char_count += 1 elif 'A' <= ss <= 'Z': up_char_count += 1 elif '0' <= ss <= '9': num_count += 1

python 的 input() 方法可以获取用户输入的一行内容,用 float() 来把这行内容转化成数字, 再用 int() 把小数部分丢弃掉.print('Please input a numnber and press .

import random rand=random.randint(1,101) while(input('input the number:')!=rand): pass print 'you gusee right!'