项目的地址  http://git.oschina.net/bimingcong/MyScript #说明:MyScript是一种能够自动识别用户在屏幕上的手势,然后转化为相应的数学公式.图形(比如三角形 还可以在三角形里话角平分线等等)! ##自动识别是这个库的一大亮点,你只要稍微画出图形的轮廓   他会自动匹配出相应的精准图形

何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件 官方网站:https://dev.myscript.com/ 二.在去它的github上看一下这个项目 GitHub:https://github.com/MyScript/myscript-math-web 三.根据github上的介绍,要下载其插件首先你需要用到这个命令: bower install myscript-mat

基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰

2021-03-29 21:11:00 很难说自己是不是上当受骗了,老师明明说利用MATLAB进行手写体(记得是手写体,再不济印刷体)的识别是轻而易举的. 平时我也十分喜欢MATLAB这一操作系统,认为他拥有强大到寂寞的数据处理能力,所以我就结下了这一个活儿.然后现在好了.有点落寞,好奇自己这两天干了点啥...然后然后,今天又去知网溜了一圈,发现印刷体数字公式识别是当前十分火的研究方向,而我来了...然后不自量力的给自己划定了14天的工作计划...殊不知那些成功的模型创立者是计算机专业的研究生,

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未

基于MATLAB的手写公式识别 图像的膨胀化,获取边缘(思考是否需要做这种处理,初始参考样本相对简单) %膨胀 imdilate(dilate=膨胀/扩大) clc clear A1=imread('C:\Users\Administrator\Pictures\DIP3E_CH09_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH09\Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif'); info=imfinfo('C:\Use

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而

基于MATLAB的手写公式识别 reason:课程要求以及对MATLAB强大生命力的探索欲望: plan date:2021/3/28-2021/4/12 plan: 进行材料搜集和思路整理: 在已知相关思路的情况下,开始逐步接触MATLAB相关操作: 熟悉.掌握相关学习算法知识: 进行项目试运行: 项目除虫及优化: 项目打包.

2公式分割 2.1投影分割法 12:23:00 完成水平和垂直两个方向上的投影 15:32:23 水平投影只投到水平方向的影,垂直投影只投到垂直方向上的影. 16:51:38  17:37:08 终其一生,我都将努力去证明一道题:已知a=a,证明a=a. 18:16:16 暂时停止MATLAB工程制作,转向知识学习与心态调整,加油!

从一个无知角落里开始,蹒跚学步,一个未知到另一个未知,在跌跌撞撞中越走越快,越走越远,最后宇宙也为之开源.对于探索者来说,最后他们的思想总是变得和自己的足迹一样伟大.   1.图像的预处理 1.1图像的灰度化 灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0(二维矩阵).所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数. 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等.如果是一个二值灰度图

今天晚上通过对原有T4模型的修改实现: 1.可以识别真彩图形.(这基本是一样大的,通过这个了解图像分割的原理) 2.在识别心脑管血药类的基础上实现数字的识别.(了解图像识别原理,熟练掌握图像分割技术) 2021-03-29 18:44:39 20:09:09 兴高采烈地上结果! 管管管****** 服了,去看文献去了

啊啊啊~ 目的 1.考虑图像预处理的合理性和结果.能达到什么样的结果,该结果是否满足我的需要,如果多余是否有删除的必要? 2.切割问题,他是怎样实现字符的切割的?字符之间识别的依据和划定该依据的标准是什么? Part 1 % function [d]=main() close all clc % 清空命令窗口的所有输入和输出,类似于清屏 clear %自动弹出提示框读入图像 [filename,filepath]=uigetfile('.jpg','输入一个需要识别的图像');% 直接自动读入%

title author date CreateTime categories WPF 使用 MyScript 的 IInk 做手写识别 lindexi 2019-11-20 08:18:26 +0800 2019-11-18 16:32:28 +0800 WPF 有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别,上次 MyScript 的工程师和我吹,他做了世界上识别最好的库,本文就来安利一下大家这个库.这里库是收费的库,但是可以免费使用,只要不是有大量用户,这个库还是免费用

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d

做web自动化,之前我们已经将环境搭建好了,现在的话总结下怎么定位元素的 最基本的元素定位是有6种: driver.find_element_by_id("") driver.find_element_by_class_name("") driver.find_element_by_link_text("") driver.find_element_by_partial_link_text("") driver.find_el

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在