2022-07-20 16:30:01 索炜达电子 747
文件编号:A101
文件大小:35M
开发环境:Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、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:手写字体识别是卷积神经网络案例,这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合在了一起。确定你的电脑已经安装好了PyQt5、tensorflow2.0以及opencv-python等相关软件,你可以执行下列命令进行安装
文件目录:
|--images 图片的存放目录,这里我放置了一些图片用于装饰界面
|--models 模型的存放目录,训练好的模型将会存放在这个文件夹下
|--train.py 模型的训练代码,直接执行将会保存模型到models文件夹下
|--test.py 模型的测试文件,计算模型的准确率,或者你可以使用这个文件来进行单一文件的测试
|--minist_window.py 可视化界面,在这个界面下,你可以进行可视化的操作来完成手写数字的识别
|--requirements.txt 执行环境中必备的包
运行说明:
如果你想要重新训练你的模型,请执行
python train.py
如果你想要测试模型的准确率,请执行
python test.py
如果你想看看图形化的界面,请执行
python mnist_window.py
按需写作:
演示视频:
点击查看:系统演示视频
运行效果:
训练效果 train
测试效果 test
图形化界面
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