C++、OpenCV3、SVM基下设计的手写数字识别系统

目录

• • 一、OpenCV3在MNIST数据分析中的应用
• • 第一章 MNIST数据库概述
    • 第一节 小端与大端格式对比
    • 第二节 基于OpenCV的小端存储处理方法
    • 第三节 OpenCV在图像数据分析中的具体实现
    • 第四节 利用OpenCV进行标签信息提取技术研究

• 二、模型训练

  • • 2.1 准备阶段：收集与整理训练所需的各类数据样本

    • 2.2 利用支持向量机SVM算法构建分类模型并对模型进行参数优化

    • 2.3 应用构建好的SVM分类器对测试样本集合进行预测分类操作

    • 2.4 统计分析预测结果并记录分类性能指标数值信息

    • 三、调用训练好的模型进行手写数字识别

    • • 3.1 代码示例
      • 3.2 运行结果

一、OpenCV3对MNIST数据集的解析

1.1 MNIST数据集介绍

关于MNIST数据集，我曾撰写过一篇详细的介绍文章：<>。这里就不赘述了。下面重点阐述小端格式与大端格式的主要区别及应用方法。

1.2 小端格式和大端格式

大端模式：将最高位存储在内存较低的位置，并将最低位存储在较高位置；直观上来看，则是通过自左至右的方向依次写下各个数据字段。将数值按最高位至最低位的方式排列，并与目标对比区域