【源码】基于Python和PyQt框架的手写数字识别系统

项目简介

本项目借助Python和PyQt框架开发了手写数字识别系统。运用深度学习技术，特别是Keras框架，能自动识别用户输入的手写数字图像。其用户界面由PyQt设计，操作直观且简便。

项目的主要特性和功能

1. 模型加载与预测：加载预训练的神经网络模型，对用户上传的手写数字图像做分类预测。
2. 用户界面交互：通过PyQt框架构建直观的用户界面，用户可通过按钮上传图像、获取预测结果以及清空画布。
3. 图像预处理：对上传图像进行尺寸调整、灰度化、归一化等预处理，使其符合模型输入要求。
4. 模型评估：利用测试数据集评估模型，保障预测准确性。
5. 多种功能按钮：设有识别、清空、选择图片等按钮，便于用户操作。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装以下依赖项： - Python 3.x - PyQt5（包括PyQt5和pyqt5-tools） - TensorFlow 2.6.0（建议使用pip安装指定版本） - Keras 2.6.0（建议使用pip安装指定版本） - numpy、pillow（PIL）等库。

使用步骤

1. 下载并解压项目源代码文件。
2. 安装必要的依赖库（如上述列表所示）。

下载地址

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