MNIST数据集作为模板或者训练图片，实现手写数字实时识别

要实现手写数字的实时识别，可以使用以下步骤：

1. 下载MNIST数据集，并导入到程序中。

2. 构建一个卷积神经网络模型，使用MNIST数据集进行训练。训练好的模型能够对手写数字进行分类。

3. 使用OpenCV库读取摄像头的实时视频流，并对每一帧进行处理。

4. 对每一帧进行图像处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以便于识别数字。

5. 对处理后的图像进行数字识别。可以使用模型对图像进行分类，也可以使用其他方法进行识别。

6. 将识别结果显示在视频流中，或者输出到文件中。

下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 构建卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train.reshape(-1,28,28,1), y_train, epochs=5)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 图像处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
    contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 数字识别
    for cnt in contours:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
        digit = opening[y:y+h, x:x+w]
        resized_digit = cv2.resize(digit, (28,28))
        normalized_digit = resized_digit / 255.0
        pred = model.predict(np.array([normalized_digit]).reshape(-1,28,28,1))
        cv2.putText(frame, str(np.argmax(pred)), (x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,255), 2)
    
    # 显示视频流
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一个简单的示例代码，并不一定具有很高的准确率和鲁棒性。如果要实现更加高效和准确的手写数字识别，需要对模型和图像处理进行更加深入的研究和优化。