文件編號：A101

文件大小：35M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：手寫字體識別是卷積神經網絡案例，這里我將模型的訓練、測試、保存以及使用整合在了一起。確定你的電腦已經安裝好了PyQt5、tensorflow2.0以及opencv-python等相關軟件，你可以執(zhí)行下列命令進行安裝

文件目錄：

|--images 圖片的存放目錄，這里我放置了一些圖片用于裝飾界面

|--models 模型的存放目錄，訓練好的模型將會存放在這個文件夾下

|--train.py 模型的訓練代碼，直接執(zhí)行將會保存模型到models文件夾下

|--test.py 模型的測試文件，計算模型的準確率，或者你可以使用這個文件來進行單一文件的測試

|--minist_window.py 可視化界面，在這個界面下，你可以進行可視化的操作來完成手寫數(shù)字的識別

|--requirements.txt 執(zhí)行環(huán)境中必備的包

運行說明：

如果你想要重新訓練你的模型，請執(zhí)行

python train.py

如果你想要測試模型的準確率，請執(zhí)行

python test.py

如果你想看看圖形化的界面，請執(zhí)行

python mnist_window.py

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行效果：

訓練效果 train

測試效果 test

圖形化界面

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

點擊查看：遠程協(xié)助相關事項

我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻