使用C++ 实现CNN识别Minst

要使用C++实现CNN识别MNIST，可以按照以下步骤：

1. 下载MNIST数据集
可以从官网下载MNIST数据集，包括训练集和测试集。MNIST数据集包含了手写数字的图片和对应的标签，可以用来训练和测试模型。

2. 加载MNIST数据集
使用C++代码将MNIST数据集加载到程序中。可以使用第三方库，如OpenCV或Eigen来处理数据集。

3. 设计CNN模型
设计一个CNN模型，用于对MNIST数据集进行分类。CNN模型包括卷积层、池化层、全连接层等组件，可以使用第三方深度学习库，如TensorFlow或Caffe来实现。

4. 训练CNN模型
使用训练集对CNN模型进行训练。在训练过程中，可以使用交叉验证来选择合适的超参数。

5. 测试CNN模型
使用测试集对CNN模型进行测试，计算分类准确率和混淆矩阵等评估指标。

6. 部署CNN模型
将训练好的CNN模型部署到应用程序中，用于实时分类手写数字图片。

以上是使用C++实现CNN识别MNIST的基本步骤，具体实现细节需要根据具体的模型和数据集进行调整。