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火鸟 / EasyOCRJavaGPL-2.0

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本软件是一个手写体数字识别软件,采用BP神经网路,基于colt数学库,有完整源码,可以保存训练结果,基于开源例程neuralnetwork-sample,原作可以在GitHub中找到。主要改进了训练结果保存,并新增500张手写训练样本照片,新增6076幅MNIST训练图片。学习使用请下载1.2.0版。 展开 收起

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EasyOCR

项目介绍

本软件是一个手写体数字识别软件,采用BP神经网络,基于colt数学库,有完整源码,可以保存训练结果,基于开源例程neuralnetwork-sample,原作可以在GitHub中找到。主要改进了训练结果保存,并新增500张手写训练样本照片。新版本1.2.0新增宽幅数字识别和流行手写数字数据集MNIST前6076幅图片。欢迎使用。

软件架构

软件架构说明:Java,Colt数学库,BP神经网络,附带500张测试图片,附带已训练的神经网络。

使用说明

  1. 下载源码
  2. 修改源码中Main.java中对Constant.trainFolder和mnistTrainFolder的路径设置,使其指向您的计算机训练图片的目录
  3. 将源码中data文件夹下的500张训练图片和一个已保存的神经网络文件拷到您的计算机训练图片的目录
  4. 使用pom.xml中的maven install编译项目
  5. 运行Main.java即可启动项目
  6. 请注意已保存的神经网络训练结果为 data文件夹中的train.data文件
  7. 主干版本正在开发多数字识别,学习使用请下载1.2.0版
  8. 主干版本新添加了mnist数据集中前6076张图片以提高识别率,可以一并下载。
  9. 将源码中mnist_digital_jpg文件夹下的6076张训练图片和一个已保存的神经网络文件拷到您的计算机训练图片的目录
  10. 主干版本正在开发多数字识别,使用光栅式线性多字符分割算法,正在开发,想使用稳定版本的请下载1.2.0版。
  11. 现在已实现宽幅单个数字字符辨认,欢迎使用。

屏幕截图

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安装教程

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  2. xxxx
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参与贡献

  1. Fork 本项目
  2. 新建 Feat_xxx 分支
  3. 提交代码
  4. 新建 Pull Request

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