Esse projeto foi desenvolvido pelo CiDAMO, grupo de Ciência de Dados, Aprendizagem de Máquina, e Otimização da UFPR.
Desenvolvemos classificadores capazes de reconhecer dígitos escritos manualmente em imagens digitalizadas.
Para isso foram construídos banco de dado e tratamento de imagem próprios. Classificadores de redes neurais e florestas foram treinados usando Scikit-learn, sendo todas as implementações em python 3.7.
Mais detalhes estão disponíveis nos slides e na apresentação.
Além do python 3.7 são necessários diversos pacotes, que podem ser instalados no Linux com o package manager
"sudo apt-get install python-numpy python-matplotlib jupyter-notebook python-opencv python-sklearn"
ou via pip
"sudo pip install numpy matplotlib jupyter-notebook opencv sklearn"