【源码】基于Python的CNN数字识别系统

项目简介

本项目借助卷积神经网络（CNN）来训练数字识别器，可利用用户自行预处理的图片数据创建类似MNIST格式的数据集。使用Python实现，包含数据预处理、模型训练以及模型识别等环节，适合期望运用深度学习开展数字识别的用户。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：借助convert-images-to-mnist-format.py脚本将图像转化为MNIST格式的数据集，支持二值化和灰度图处理。
2. CNN模型训练：通过train_gpu.py对卷积神经网络进行训练，支持GPU加速训练。
3. 模型识别：运用训练好的CNN模型开展数字识别，通过feature.py中的identify函数达成。
4. 安装使用便捷：项目给出详细的使用指南与代码注释，用户按步骤下载并运行代码即可。

安装使用步骤

前提准备

• Python 3.7及以上版本
• PyTorch深度学习框架
• CUDA（用于GPU加速训练）
• 其他必要的Python库（如Pillow、OpenCV等）

步骤

1. 下载项目源码文件。
2. 数据预处理：将图片数据预处理成28x28尺寸的二值化或灰度图，按MNIST格式存放，可使用convert-images-to-mnist-format.py进行转换。
3. 运行训练脚本：运行train_gpu.py进行模型训练，可使用GPU加速训练过程。
4. 模型识别：使用训练好的模型进行数字识别，通过feature.py中的identify函数实现，输入测试图片路径和模型加载路径即可得到识别结果。

注意事项

• 训练次数（num_epoches）建议设置在5到25之间，过多训练可能导致过拟合。
• 数据预处理是保证识别准确率的关键步骤，要确保图像数据的尺寸和质量符合要求。
• 若使用GPU进行训练，需确保已正确安装CUDA。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】