Lenet是一種卷積識別網絡,可以用來識別打印的，或者是手寫的數字

利用NCC的模板匹配算法來進行數字識別，模板匹配需要我們事先保存需要匹配的數字以及字母的模板圖片,模板匹配對于模板的大小和角度，有一定的要求

如果數字的大小和角度有所變換，我們的模板圖片需要相應的修改，所以模板匹配有一定的局限性

而Lenet數字識別，只需要預先保存Lenet的神經網絡的模型文件到openmv內置的flash里，允許例程就可以直接進行數字識別

對于數字的大小和角度，沒有太大的要求

比如，數字大小或者角度變了的話，我們Lenet神經網絡的數字識別，可以將你的數字識別出來

需要注意的是，無論是模板匹配還是Lenet神經網絡的數字識別，openmv只能識別相對大一點的數字

openmv不能做ocr識別

獲得訓練數據集

推薦使用openmv采集的，采集的時候openmv處于實際識別的環境中