现在在企业信息化办公中，用的最多就是微软的Office办公组合，Word、EXCEL、PPT等常用软件。这些软件虽然先进，但是也有其弊端，就是这些软件是产品，产品必然是要符合大部分的人的需要。而在这种信息化大潮当中，各样各业的企业如果想提高自己的工作效率，必然需要符合自己需要的软件公办工具。所以符合本公司自己流程的软件如雨后春笋般层出不穷，百家鸣放各行各业都有相应的专业软件。提高自己的工作效率，降低人力成本，是大势所趋。 基于python的手写数字识别系统的目的就是在于建立属于自己的一套手写识别系统，在日常的工作中，手写识别是一件非常重要的事情，比如说企业或事业单位当中。需要电子版的手签章，那么我们就可以在保存电子版手签章的同时，同样将手签的姓名或者是数字识别出来，保存到数据库当中，实现手签章与数据。对应一致性，这样可以很大程度地进行数据的校验。 关键词：手写数字识别系统；信息技术；python

本系统以只能交通系统为目标进行系列的应用开发，主要实现了图像数据的获取和预处理，车牌识别算法的设计，识别结果的图形化展示三个主要功能，形成了一个较为完整的车牌识别系统。在设计初期，我们利用Arm Cortex-M3 DesignStart处理器在可编程逻辑平台上构建片上系统，实现图像采集，图像处理和人机交互功能；之后是在FPGA平台上设计车牌识别的算法，使用流水线结构，实现车牌中字符的识别；最后是将识别的结果传输到LCD屏上进行显示，并通过ESP8266 WIFI模块将数据发送到APP端进行显示。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。

毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码

设计了一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过灰度变换，边缘检测，平滑等操作，对处理后的车牌字符进行分割识别，其目的能够在不改变汽车行驶的状态，无需为汽车添加额外配置，只需在需要检测汽车车牌的场所，安装该智能车牌识别系统即可。该系统能够适应多种在指定场合，比如红绿灯交通检测，停车场汽车入库识别、消去车辆管理、停车自动收费等多种领域，此外，本系统能够将已识别的车牌号码自动保存，该功能可以实际应用到违章车辆检测或者汽车入库，管理部门只需查看已被识别的车牌的文件，即可统计出违章汽车或入库的汽车。

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。 基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zi

Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

由Python编写的验证码识别系统源码.zip