本文主要是介绍采用SVM实现实现MNIST手写体分类，数据下载链接在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/上。上传源码和实现结果，语言不限。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
基于OpenCV的MNIST手写体分类
- 简介
- 实验要求
- 实验环境
- OpenCV的配置
- 总体概览
- 在python中绘制
- 开始上手OpenCV
- 查看完整内容
简介
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST).
训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
它的训练集有6万项数据，而测试集有1万项数据（其中前5000个来自最初NIST项目的训练集，后5000个来自最初NIST项目的测试集）。在官方网站上，这些数据以4个gz压缩包的方式提供下载：
实验要求
采用SVM实现实现MNIST手写体分类，数据下载链接在官方网站上；上传源码和实现结果，语言不限
实验环境
- Pycharm 2019.3 BETA
- Win10 1909
- Python 3.7.0
- OpenCV 4.1.1
- VS 2019
OpenCV的配置
本次实验我选择使用C++的OpenCV实现。所以需要先配置OpenCV环境。
在windows下配置OpenCV是一个技术活，这里引用一下本专业最强的达哥博客，他的博客把windows下配置OpenCV讲解的很详细。
点击这里去配置OpenCV
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。
总体概览
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train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes)
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train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes)
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t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes)
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t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)
The data is stored in a very simple file format designed for storing vectors and multidimensional matrices. General info on this format is given at the end of this page, but you don’t need to read that to use the data files.
All the integers in the files are stored in the MSB first (high endian) format used by most non-Intel processors. Users of Intel processors and other low-endian machines must flip the bytes of the header.
如上图，这些数据的格式还是比较简单的，上面文件中的所
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