光学字符识别项目：运用神经网络技术的ocr_project

使用神经网络的 OCR 该项目是针对 Evergreen State College 的计算实践和理论。 该项目的最终目标是实现手写字符的光学字符识别，并使用神经网络提供 unicode 等效项。 该项目的当前目标是对计算机生成的带有某些字体的文本图像实施光学字符识别。 依赖项：Python2.7、Python 图像库、numpy 和 Pylab。 Python3 可以在“main”模块中进行一些小的修改来使用。 指示： 常规（数字）选项 为了运行，下载 repo 并在命令行中导航到下载的文件夹。 在那里，您可以在src文件夹内的params子文件夹中更改神经网络的输入。 我将我的参数文件命名为 params.dat，因此我通过在命令行中键入以下内容来运行我的神经网络反向传播训练： python main.py -t params.dat 训练选项会自动保存神经网络，它将显示在