【源码】基于Python的MNIST手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于Python开发的MNIST手写数字识别系统，借助卷积神经网络、K最近邻算法等多种算法对MNIST数据集开展数字识别工作。项目配备GUI界面，方便用户进行手写数字识别、图像预处理、模型训练等操作。

项目的主要特性和功能

1. 多种算法支持：采用卷积神经网络（CNN）、K最近邻算法（KNN）、标签平滑等算法进行手写数字识别。
2. GUI界面：提供友好的图形界面，可让用户选择算法、加载模型、进行预测。
3. 图像预处理：具备滤波、缩放、归一化等图像预处理功能。
4. 模型训练：支持加载数据、构建模型、训练模型、保存模型等操作。
5. 模型评估：可在测试集上评估模型性能。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已安装以下依赖库： - Pillow - PyQt5 - numpy - tensorflow - matplotlib

可以通过以下命令安装： bash pip install pillow pyqt5 numpy tensorflow matplotlib

运行主程序

运行main.py文件，启动GUI界面： bash python main.py

使用GUI界面

• 在GUI界面中，用户可选择不同的算法（如CNN、KNN等）。
• 加载模型或进行模型训练。
• 进行手写数字识别，查看预测结果。

模型训练

• 在GUI中指定数据集路径。
• 选择模型架构（如CNN、KNN等）。
• 设定训练参数（如学习率、批次大小等）。
• 开始训练，训练完成后模型会被保存为.h5文件。

模型评估

在测试集上评估模型的性能，查看准确率、损失等指标。

注意事项

• 环境要求：建议使用Python 3.8或3.10版本，并确保安装了CUDA和cuDNN以支持GPU加速训练。
• 路径调整：代码中的路径可能需要根据实际项目结构进行调整。
• 硬件要求：对于模型训练，建议使用支持GPU的计算机以加速训练过程。

下载地址

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