opencv数字识别算法（OpenCV-Python实战（番外篇）——利用 SVM 算法识别手写数字）

时间2025-06-20 23:14:17分类IT科技浏览4741

导读：前言支持向量机 (Support Vector Machine, SVM 是一种监督学习技术，它通过根据指定的类对训练数据进行最佳分离，从而在高维空间中构建一个或一组超平面。在博文《OpenCV-Python实战（13）——OpenCV与机器学习的碰撞》中，我们已经学习了如何在 Op...

前言

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种监督学习技术，它通过根据指定的类对训练数据进行最佳分离，从而在高维空间中构建一个或一组超平面。在博文《OpenCV-Python实战（13）——OpenCV与机器学习的碰撞》中，我们已经学习了如何在 OpenCV 中实现和训练 SVM 算法，同时通过简单的示例了解了如何使用 SVM 算法。在本文中，我们将学习如何使用 SVM 分类器执行手写数字识别，同时也将探索不同的参数对于模型性能的影响，以获取具有最佳性能的 SVM 分类器。

使用 SVM 进行手写数字识别

我们已经在

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。