• 图像识别是轻型Java基础的实用程序设计用来识别数字绘制在现场内的画布上。 它利用一个识别系统的基于人工神经网络、显示的百分比水平的准确性,并且可以节省图像的文件。

    下载的包没有设置一个文件,这样你就可以双击启动程序获得工具和运行。 但是,你必须有Java运行环境上安装的系统。 源代码,也可编程人员或者业余爱好者感兴趣的编码。

    该接口的识别图像是从一个典型的小组只有三个按钮清的帆布,预测数,并创建一个图像。

    用鼠标,可以得出黑色素上的白帆布和指导工具的预测数之间0和9。 它显示了一个对话的消息揭示的神经网络的预测数,除了精度。 因为它使用低取样数据,有一个机会,该应用程序的猜测错误的号码。

    当前图像可以保存的文件,只需点击一个按钮。 这个过程是自动的,并没有腾出空间进行配置。 新的图形的文件是重量轻,有的JPG格式沿用20x20px决议,这是相当小。

    也许这个高度和宽度会已经适用于ICO文件。 该文件产生于同一目录的程序和增加与数字(img1,img2,img3..). 因此,现有的照片都不会被复盖。

    预测的准确度很高,在我们的测试和系统的资源使用率很低。 所有的一切,图像识别挤满了来自简单的选择为自动识别的数字绘制内地的画布上。

  • छवि मान्यता के लिए एक हल्के जावा-आधारित उपयोगिता डिजाइन की पहचान करने के लिए अंक आप आकर्षित मौके पर एक कैनवास है । इसे इस्तेमाल करता है एक पहचान प्रणाली के आधार पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, से पता चलता प्रतिशत सटीकता के स्तर, और सक्षम बनाता है आप के लिए छवियों को बचाने के लिए फ़ाइल.

    डाउनलोड किए गए पैकेज नहीं है, एक सेटअप फ़ाइल है, तो आप कर सकते हैं, बस डबल-क्लिक करें लॉन्चर प्राप्त करने के लिए उपकरण और चल रहा है. हालांकि, आप होना चाहिए जावा रनटाइम वातावरण स्थापित अपने सिस्टम पर. स्रोत कोड भी उपलब्ध है के लिए प्रोग्रामर या आदमी में रुचि रखते कोडिंग.

    इंटरफ़ेस की छवि मान्यता से बनाया गया है एक ठेठ पैनल केवल तीन बटन के साथ समाशोधन के लिए कैनवास, भविष्यवाणी की संख्या, और एक छवि बनाने.

    माउस कर्सर के साथ, आप आकर्षित कर सकते हैं काले पिक्सल पर सफेद कैनवास और हिदायत उपकरण की भविष्यवाणी करने के लिए संख्या 0 के बीच और 9. यह पता चलता है एक संदेश संवाद प्रकट करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की भविष्यवाणी की संख्या, इसके अलावा में करने के लिए सटीकता । क्योंकि यह का उपयोग करता है निम्न नमूना डेटा, वहाँ एक मौका है कि अनुप्रयोग अनुमान गलत नंबर है ।

    मौजूदा छवि को बचाया जा सकता फ़ाइल के साथ सिर्फ एक बटन के क्लिक के. इस प्रक्रिया को स्वचालित है और नहीं करता है बनाने के लिए कमरे में विन्यास है । नए ग्राफिक फ़ाइलों को हल्के होते हैं और JPG प्रारूप के साथ-साथ 20x20px संकल्प है, जो नहीं बल्कि छोटे है ।

    शायद यह चौड़ाई और ऊंचाई होगा किया गया है के लिए उपयुक्त ICO फ़ाइलें. फ़ाइलों को उत्पन्न कर रहे हैं एक ही निर्देशिका में कार्यक्रम के रूप में और वृद्धि की संख्या के साथ (img1, img2, img3..). इसलिए, मौजूदा चित्रों को अधिलेखित नहीं हैं.

    भविष्यवाणी सटीकता में उच्च था हमारे परीक्षण और सिस्टम संसाधनों का उपयोग कम था । सब सब में, छवि मान्यता के साथ पैक आता है सरल विकल्प के लिए स्वचालित रूप से पहचान करने के लिए अंक आप आकर्षित के अंदर अपने कैनवास.

  • Image Recognition is a lightweight Java-based utility designed to identify digits you draw on the spot inside a canvas. It utilizes a recognition system based on artificial neural networks, shows the percentage level of accuracy, and enables you to save images to file.

    The downloaded package doesn't have a setup file, so you can just double-click the launcher to get the tool up and running. However, you must have Java Runtime Environment installed on your system. The source code is also available for programmers or amateurs interested in coding.

    The interface of Image Recognition is made from a typical panel with only three buttons for clearing the canvas, predicting the number, and creating an image.

    With the mouse cursor, you can draw black pixels on the white canvas and instruct the tool to predict the number between 0 and 9. It shows a message dialog to reveal the neural network predicted number, in addition to the accuracy. Because it uses low sample data, there's a chance that the app guesses the wrong number.

    The current image can be saved to file with just the click of a button. This process is automatic and doesn't make room for configuration. The new graphic files are lightweight and have the JPG format along with the 20x20px resolution, which is rather small.

    Perhaps this width and height would have been suitable for ICO files. The files are generated in the same directory as the program and incremented with numbers (img1, img2, img3..). Therefore, existing pictures are not overwritten.

    The prediction accuracy was high in our tests and system resources usage was low. All in all, Image Recognition comes packed with simple options for automatically identifying digits you draw inside its canvas.