基于神经卷积网络的字符识别系统

项目简述：项目使用 Qt 软件和 C++编程语言完成。 主要功能模块有摄像机模块、字母图片数据集训练、字母图片识别、UI 美化。基于神经卷积网络训练后进行特征提取与匹配，最终通过特征点与库函数比对的欧几里
得距离的比较，完成了标准体 26 个字母的识别，正确率几乎 100%。