数字识别是计算机视觉领域一个重要的应用，而C++与OpenCV的结合能够实现高效快速的数字识别技术。

C++是一门高效强大的编程语言，其编译器能够将源代码编译成机器码，能够更高效地运行。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，不仅提供了基本的图像处理函数，还提供了一些现代计算机视觉算法，例如目标跟踪和物体识别。

数字识别技术可以通过人工智能和机器学习来实现，其中人工智能算法中最常用的是神经网络算法。而C++提供了丰富的库和函数，可以很容易地实现神经网络。通过使用OpenCV提供的图像处理函数，可以将数字图像进行预处理，例如二值化和去除噪点，从而提供更准确的图像数据。

数字识别技术的应用包括手写数字识别、车牌识别和人脸识别，其中手写数字识别是一项基础的任务。实现手写数字识别的方法有很多，其中卷积神经网络（CNN）是一种基本的方法。在C++中使用CNN进行数字识别的方法是将输入的数字图像作为训练样本，经过多次迭代训练神经网络，从而得到一个准确率高的数字识别模型。在测试时，通过将图像输入到训练好的神经网络中，即可得到正确的识别结果。

总的来说，C++与OpenCV结合的数字识别技术是一种高效快速的解决方案，可以应用于许多领域，例如银行卡号识别、租车行业车牌识别等。未来会有更多的人工智能技术应用数字识别技术，C++与OpenCV的结合将会成为越来越重要的技术。

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