这学期机器学习考核方式以大作业的形式进行考核，而且只能使用一些传统的机器学习算法。 综合再三，选择了自己比较熟悉的MNIST数据集以及OpenCV来完成手写数字的分割和识别作为大作业。 1. 数据集准备 MNIST数据集是一个手写数字的数据库，包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片
OpenCV、Pillow 和 scikit image OpenCV（OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现，可以处理各种图像和视频数据。 异同点 跨平台性： OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 macOS。 功能丰富：
> 本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。 # 1. OpenCV简介 ## 什么是OpenCV？ 