小组合作一个基于Qt+OpenCV的手写数字识别系统，需要哪些步骤？

1. 设计系统架构：确定系统所需的模块，如图像处理模块、特征提取模块、分类模块等。

2. 数据集准备：收集手写数字图像数据集，并将其转换为可用于训练和测试的格式，如MNIST。

3. 图像预处理：对输入的手写数字图像进行预处理，包括二值化、去噪、尺寸归一化等。

4. 特征提取：使用OpenCV提取手写数字图像的特征，如HOG特征、SIFT特征等。

5. 模型训练：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或神经网络训练分类器模型。

6. 模型测试：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，并分析模型性能，如精度、召回率等。

7. 界面设计：设计用户界面，包括输入手写数字图像的界面和显示识别结果的界面。

8. 系统集成：将各个模块集成到整个系统中，进行测试和调试。

9. 系统优化：对系统进行优化，包括提高识别精度、优化界面交互等。

10. 发布和维护：发布系统，并进行后续维护，包括修复bug、更新模型等。