【A233】基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络手写字体识别程序(GUI界面)

文件编号：A233

文件大小：3.64M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：这是一个手写字体识别程序，构建了CNN模型，使用mnist数据进行模型训练，使用tkinter搭建了可视化界面

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

依赖

python=>version=3.6

cv2=>version=4.4.0

tkinter=>version=系统自带

torch=>version=1.6.0

torchvision=>version=0.7.0

模型搭建简介

搭建CNN模型

使用mnist手写数字数据集进行训练

代码介绍

mnist：存放下载下来的数据集，为了减少程序上传大小，我已经将数据删除，需要获取请执行model_train.py

model：存放训练好的模型

photo：一些自己手写的测试照片

cnn_model.py：搭建的CNN模型，准确率高达99%

model_train.py：训练模型的代码

model_reference.py：调用模型，识别photo中的数字

tkGUI：搭建的可视化界面

main.py：程序启动入口

使用介绍

尽量将自己手写字截图为正方形，存放在没有汉字的目录下，运行main.py程序

效果如图：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频