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coder-zrl / 手写数字识别及可视化界面的搭建

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README

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:

在这里插入图片描述

空文件

简介

这是一个基于CNN的模型构建与应用的实例,利用mnist的数据完成手写数字识别,并且使用python的tkinter库完善了GUI部分。 展开 收起
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git@gitee.com:coder-zrl/cnn_Identify_number.git
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手写数字识别及可视化界面的搭建
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