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文字の種類だけでなく、同じ文字の異なる向きに基づいて異なる出力を生成します。 たとえば、 'y'が太字、小、大、ループ、ループなしなどの場合、同じ文字の異なる特性に基づいて異なる出力を生成できるはずです。 だから私は何を見ているのですか?機械学習による特定の文字認識
文字の種類だけでなく、同じ文字の異なる向きに基づいて異なる出力を生成します。 たとえば、 'y'が太字、小、大、ループ、ループなしなどの場合、同じ文字の異なる特性に基づいて異なる出力を生成できるはずです。 だから私は何を見ているのですか?機械学習による特定の文字認識
あなたの質問が「私はこれを作ることができますか?」と答えたら、答えははいです。 SVMモデルを訓練して、その特性に基づいて文字を予測することができます(他のモデルもあります)。 「塗料からファイルを使うことはできますか?」という質問については、すべての文字のランダムな画像を描くのに多くの時間を費やす準備ができていれば、そうすることができます。そうするのではなく、公開されている文字データ・セットを確認します。これはMNISTと同様です。次に、ペイント上に独自のデータセットを作成するよりもむしろモデルを訓練します。
興味深いプログラムのような音...幸運! – Mangohero1
ようこそスタックオーバーフロー!これまでに試したことの[最小、完全、および検証可能な例](https://stackoverflow.com/help/mcve)を提供してください。スタックオーバーフローは、プログラムの記述や資料の読解を推奨するのではなく、コーディング処理中に発生した問題の解決に役立ちます。 –