【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

2022-07-20 16:30:01      索炜达电子      519     

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:

【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

演示视频:

【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

点击查看:系统演示视频

运行效果:

训练效果 train

【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

测试效果 test

【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

图形化界面

【A101】基于Tensorflow手写数字识别系统(GUI界面)

远程协助:

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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

TAG手写数字
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  • 450 分