SVM手写体识别项目
支持向量机的手写体识别项目，挺适合刚上手图像分类的你练手用。用了OpenCV来做图像预，像灰度化、二值化这些基本操作，全都安排上了。SVM本身就适合这种小样本的任务，训练起来也不算太复杂，效果还不错。
VS2017 的 C++环境跑这套代码也挺稳定，编译顺畅，调试体验不错。如果你平时用 Python 多点，那可以顺着相关链接看看 Python 版本的实现思路。
压缩包里带了data文件夹，应该是训练集+测试集，图片有标签，拿来直接训练就行了。别忘了预那块儿是关键，像轮廓提取、HOG 特征这些，都会影响最终分类效果。
SVM 的核函数部分也是亮点，建议你从线性核开始试试，效果稳定，速度快。如果想提升准确率，可以换成RBF 核试一试，记得调下参数 C 和 gamma。
手写体识别的场景挺多，比如识别邮编、签名验证、发票识别，搞清楚流程你就能做自己的定制化项目。如果你对 SVM 还不熟，可以先用OpenCV 自带的 ml 模块试试水，封装得还蛮好用的。
文件大小：3.25MB
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