【源码】基于Python和TensorFlow的手写数字识别系统

项目简介

本项目借助Python和TensorFlow框架，构建卷积神经网络（CNN）模型，实现对手写数字图像的识别。项目包含有图形界面（Fuse_GUI_ver01）与无图形界面（Fuse_NoGUI_ver01）两个版本，前者具备绘制、识别等功能，后者专注于图像处理、模型应用和计算。

项目的主要特性和功能

1. 图像处理：利用OpenCV库开展灰度转换、二值化、垂直投影等操作，用于文字或图形的布局分析。
2. 模型应用：借助TensorFlow和Keras构建卷积神经网络模型，对调整尺寸后的图像进行识别。
3. 图形界面：有图形界面的版本可实现绘制、模型识别以及结果展示等功能。
4. 命令行操作：无图形界面的版本支持命令行操作，涵盖图像预处理、模型应用和结果计算。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.7、TensorFlow 2.0、OpenCV等必要的库和工具。使用有图形界面的版本时，需安装PyQt5库。
2. 运行程序：运行项目中的Python脚本，根据需求进行绘图、图像预处理、模型应用和结果计算。无图形界面版本直接运行相关脚本。
3. 测试模型：使用预训练模型对输入图像进行识别，并显示识别结果。

注意事项

使用CNN模型训练文件时，需先下载对应的训练图片集（标准MINST数据集和自己手写收集的训练集），并修改代码中的图像路径。若要收集自己的手写数字图片，可使用Collect_Pictures.py。此外，可访问博客链接获取项目原理的详细解释。由于项目涉及机器学习模型的训练和应用，建议根据具体需求进行模型的训练和调整，代码示例需根据实际情况调整优化。

下载地址

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