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灰色模型matlab原代码-MNIST-Matlab:MNIST-Matlab
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2021-06-16
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灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集(ubyte 文件)的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件,并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台,并使用在网络上训练的分类()函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理,以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先,将原始图像转换为灰度,然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字,将图像周围的区域框起来,然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里,模型可以对数字进行分类。
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MNIST-Matlab-master.zip (25个子文件)
MNIST-Matlab-master
README.md 1KB
loadMNISTLabels.m 516B
process.m 2KB
train-labels-idx1-ubyte 59KB
t10k-labels-idx1-ubyte 10KB
loadMNISTImages.m 811B
Project6.m 3KB
train-images-idx3-ubyte 44.86MB
images
5.jpg 179KB
0test.jpg 148KB
7test.jpg 145KB
4test.jpg 157KB
3.jpg 177KB
8.jpg 189KB
4.jpg 203KB
sample.png 91KB
9.jpg 145KB
2.jpg 199KB
1.jpg 181KB
6.jpg 205KB
8.png 37KB
0.jpg 185KB
7.jpg 193KB
t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB
Project6_Report.pdf 547KB
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