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【A233】基于Python+OpenCV編寫的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫字體識別程序(GUI界面)

2022-03-24 21:14:58      索煒達電子      1199     

文件編號:A233

文件大?。?/strong>3.64M

開發(fā)環(huán)境:Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾:該項目親測正常運行,需遠程調(diào)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:這是一個手寫字體識別程序,構(gòu)建了CNN模型,使用mnist數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練,使用tkinter搭建了可視化界面

按需寫作:

【A233】基于Python+OpenCV編寫的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫字體識別程序(GUI界面)

演示視頻:


【A233】基于Python+OpenCV編寫的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫字體識別程序(GUI界面)

點擊查看:系統(tǒng)演示視頻

依賴

python=>version=3.6

cv2=>version=4.4.0

tkinter=>version=系統(tǒng)自帶

torch=>version=1.6.0

torchvision=>version=0.7.0

模型搭建簡介

搭建CNN模型

使用mnist手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練

代碼介紹

mnist:存放下載下來的數(shù)據(jù)集,為了減少程序上傳大小,我已經(jīng)將數(shù)據(jù)刪除,需要獲取請執(zhí)行model_train.py

model:存放訓(xùn)練好的模型

photo:一些自己手寫的測試照片

cnn_model.py:搭建的CNN模型,準確率高達99%

model_train.py:訓(xùn)練模型的代碼

model_reference.py:調(diào)用模型,識別photo中的數(shù)字

tkGUI:搭建的可視化界面

main.py:程序啟動入口

使用介紹

盡量將自己手寫字截圖為正方形,存放在沒有漢字的目錄下,運行main.py程序

效果如圖:

【A233】基于Python+OpenCV編寫的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫字體識別程序(GUI界面)

遠程協(xié)助:

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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

TAG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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