基于MFC的手写体识别

今天看了Python语言写的使用SVM中的SMO进行优化,使用RBF函数进行手写体识别,下面简单整理一下整个过程及思路,然后详细介绍各个部分. (1)获取训练数据集trainingMat和labelMat: (2)利用SMO进行优化获得优化参数alphas和b,这一步即是进行训练获得最优参数 (3)使用alphas和b带入RBF高斯核函数计算训练集输出并计算训练错误率: (4)获取测试数据集testMat和labelMat1: (5)使用(2)的参数alphas和b带入RBF高斯核函数计算输出,

实例工程包下载[OpenCV:基于MFC的视频播放器和图片读取器] 一.实现的功能 1.打开本地视频进行读取.播放.暂停.停止控制 2.图片打开功能分为两种:可使用"打开图片"按钮打开本地图片,或者点击comobox里面设定的图片列表选择并显示图片 二.编译环境 OS:Win8.1 x64 IDE:  Visual Studio 2013 OpenCV: 2.4.8 三.主要思路 1.视频的滑动条控制: ①主窗体的OnHScroll()响应函数负责响应slider滑动条的变化,这样就轻

话说这几天又没干啥正事,看书没效率,游戏也没怎么玩,尼玛时间都去哪儿了! -------------------------------------------------------------------------------------------- 不废话了,今儿闲来没事花半天时间写了个小东西. (原谅我MFC仅仅会拖拖控件) 我们都知道,游戏开发啥的最讨厌的就是资源盗版了有木有,美工妹子们辛辛苦苦昼夜赶工,废寝忘食画了那么几张图, 丫的那些没有良心的反编译一下,顺手就作为游戏开发的资

今天无意间发现win7系统的标准型计算器连最基本的四则混合运算都没做,刚刚好公司给了我一个工作任务,就是用MFC实现一个含四则混合运算的计算器. 我在网上查询资料,发现大部分只是实现了基本的加减乘除运算,而含四则混合运算的也没有能够说得清楚明白.于是我搜索四则混合运算算法,发现要实现四则混合运算,就要用到逆波兰算法,而使用逆波兰算法,就要先把算术式从中缀表达式转换为后缀表达式. 所谓中缀表达式,就是我们平常的算术式,例如:1+2-3*4/5. 而后缀表达式,就是将运算符写在操作数之后,上面算术式

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

现代社会高速发展,很多场合需要身份确认,传统的身份识别技术已经不能满足社会要求.人的身体特征具有不可复制性,因此人们开始研究生物识别技术,而指纹具有唯一性.终生不变性.难于伪造等特点,安全性高,因而得到了广泛应用.在一些机要部门,如银行.宾馆.机房等一般都安装有门禁系统,门禁系统是为保障人们生活.工作及财产安全, 对重要通道的出入口进行管理与控制的系统,基于指纹识别技术的门禁系统是一项高科技安全设施,提高了系统的安全性.ARM作为一种嵌入式系统处理器,具有高性能.低功耗.低成本等特点,因而在工业

基于MFC设计的MINI快跑游戏(游戏开发.MFC精讲.线程与进程通信) 课程分类:游戏开发 适合人群:初级 课时数量:36课时 用到技术:MFC涉及项目:MINI快跑游戏 咨询QQ:1840215592 一.模块介绍 1.MFC基础篇:主要讲解c++的一些技术难点以及重点 容器与算法精讲 类与数据抽象精讲 模板与泛型编程精讲 标准IO库知识点深入浅出 2.MFC进阶篇:主要讲解MFC的深入浅出 CObject类详解 消息映射的实现 MFC的DLL精讲 MFC的进程和线程精讲 3.MFC设计篇:

|   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 下面我们试试一下,按下退出Button退出播放器的功能: 首先,我们双击退出Button按钮,就会弹出下图的框: 上面的弄好之后我们就实现退出函数的功能: 这个代码写好之后,我们可以运行一下,在单击退出按钮,可以发现,按下之后我 们的播放器自动退出 下面我们在实现打开文件的功能,这个功能比较复杂,第一步我们首先双击打开文件按钮,在CPandaPlayerDlg.cpp中创建函 数OnOpenfile():创建过程同上. 可以看到函数:

目录 1. 应用介绍 1.1实验环境介绍 1.2应用背景介绍 2. 数据来源及预处理 2.1数据来源及格式 2.2数据预处理 3. 算法设计与实现 3.1手写体识别系统算法实现过程 3.2 K近邻算法实现 3.3手写体识别系统实现 3.4算法改进与优化 4. 系统运行过程与结果展示 1.应用介绍 1.1实验环境介绍 本次实验主要使用Python语言开发完成,Python的版本为2.7,并且使用numpy函数库做一些数值计算和处理. 1.2应用背景介绍 本次实验实现的是简易的手写体识别系统,即根据