基于OpenCV的手写数字识别

基于OpenCV的手写数字识别

数字识别一直是计算机视觉领域的重要任务之一。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV和LeNet神经网络来实现手写数字识别，并使用连接组件分析算法来分离数字。

实现过程

Step 1: 数据集准备

我们将使用MNIST数据集来训练我们的模型。MNIST数据集包含70000个手写数字图像，其中60000个用于训练，10000个用于测试。每个图像都是28x28像素的灰度图像。

首先，我们需要下载并解压MNIST数据集，然后将其加载到我们的Python代码中。可以使用以下代码来完成此操作：

import gzip
import numpy as np

def load_data():
    # 加载训练数据