Omniglot 数据集旨在开发更像人类的学习算法。它包含来自 50 个不同字母的 1623 个不同的手写字符。 1623 个角色中的每一个都是由 20 个不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。每个图像都与笔画数据配对，这些数据是 [x,y,t] 坐标序列，时间 (t) 以毫秒为单位。

OpenDataLab2026-07-12 更新170

nastyboget/synthetic_cyrillic_large

手写识别

俄语文本

--- license: mit task_categories: - image-to-text language: - ru size_categories: - 1M<n<10M --- Dataset generated using handwritten fonts ========================================= Number of images:

Hugging Face2023-03-20 更新120

MNIST

手写识别

机器学习

MNIST数据集包含手写数字，共有70,000个样本，其中训练集60,000个，测试集10,000个。每个样本是一个28x28像素的单色图像。

github2020-08-25 更新380

handwriting-dataset

手写识别

机器学习

这个数据集包含图像和文本两种类型的数据，总共100个样本，划分为训练集。数据集下载大小为451227字节，实际大小为449643字节。

Hugging Face2025-04-07 更新150