颜色分类leetcode neural network digital counter readout 神经网络数字计数器读数

颜色分类leetcode神经网络数字计数器读数训练和使用神经网络读取数字计数器的值-示例包括用于演示的小节点服务器该读数用于水表测量系统。概述可以在这里找到： 10.3.0当前版本- (2021-06-29)使用额外的一组数字更新10.2.0当前版本- (2021-06-27)使用额外的一组数字更新10.0.0当前版本- (2021-06-19)去除重影V200数字的添加9.0.1当前版本- (2021-05-29)新9.0.1：最后一个变体的附加数字新型液晶数字集成（黑底白字）使用额外的一组数字更新要解决的问题应识别0到9之间数字的图像并将其转换为相应的数字值。一个复杂的问题是，由于数字来自滚动计数器编号，因此有一些图片并不含糊。在这种情况下，结果应该是“NaN”，表明这不是一个完整的数字。为了解决这个问题，使用了神经网络方法。滚动计数器仪表如下所示：图像被切成单独的图片，由神经网络进行分析。神经网络方法卷积神经网络(CNN)在图像处理方面非常有前途。特别是在图像内容的分类中，例如识别物体（狗、猫、汽