基于MNIST数据集的手写数字识别系统.zip

# MNIST_Sytem 手写数字识别软件 🖐️🔢✨ 这个软件是基于MNIST数据集设计的手写数字识别软件。它提供了一个用户友好的界面，适用于Windows用户，使用Python编写，使用PyQt作为GUI框架，使用TensorFlow作为深度学习模型。 ## 特点 - ✨ 导入图片进行数字识别。 - ✨ 在画板上直接绘制数字进行识别。 - ✨ 提供多个预训练模型供选择。 - ✨ 数据预处理将MNIST图像转换为黑底白字的3D数组。 ## 要求 - Python 3.10 - PyQt5 - TensorFlow - numpy - matplotlib ## 使用方法 1. 克隆存储库： ```bash git clone https://github.com/yourusername/yourrepository.git ``` 2. 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 运行软件： ```bash python main.py ``` ## 预训练模型 本软件提供了以下预训练的深度学习模型，已经在如下常见模型上进行了训练，使用者可以直接使用： 1. **LeNet-5**： - LeNet-5 是一个经典的卷积神经网络，由 Yann LeCun 在 1998 年设计。它是用于手写数字识别任务的第一个成功的卷积神经网络。 2. **MNIST-CNN**： - 这是一个简单的卷积神经网络模型，专门用于处理 MNIST 数据集。它通常由几个卷积层、池化层和全连接层组成。 3. **ResNet**： - ResNet 是一个深度残差网络，由微软研究院提出。它具有很深的网络结构，在图像分类任务上表现出色，并且也可用于手写数字识别。 4. **VGGNet**： - VGGNet 是由牛津大学的研究团队提出的深度卷积神经网络。它有简单的网络结构和重复使用的卷积层，适合于图像识别任务，包括手写数字识别。 5. **Inception**： - Inception 系列模型由 Google 提出，结合了不同尺度的卷积核和池化操作，使得网络可以同时捕获多种尺度的特征，对手写数字识别也有较好的效果。 ## 数据预处理 在训练过程中，我们对 MNIST 数据集进行了数据预处理。数据预处理是机器学习和深度学习任务中至关重要的一步，它有助于提高模型的性能和鲁棒性。 ### 预处理原因 1. **数据标准化**：将数据缩放到相似的范围内有助于加速模型的收敛，并且可以避免梯度消失或爆炸的问题。 2. **降低计算成本**：通过数据预处理，可以减少模型训练的计算成本和资源消耗。 3. **增强模型泛化能力**：良好的数据预处理可以减少模型对噪声和不必要特征的敏感度，从而提高模型的泛化能力。 ### 数据处理步骤 在本项目中，我们采取了以下数据处理步骤： 1. **图像尺寸标准化**：将所有图像调整为相同的尺寸，这样可以确保输入图像的大小统一，有助于模型的训练和推理过程。 2. **像素值标准化**：将像素值缩放到 [0, 1] 的范围内。这有助于模型更快地收敛，并且可以提高模型的稳定性和准确性。 3. **图像增强**：对图像进行轻微的变换，例如旋转、平移或者缩放，以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。 4. **转为三维图片**：将二维灰度图像转换为三维张量，这是深度学习模型处理图像数据的标准形式。通常，第三维表示通道数，对于灰度图像，通常为 1。 通过以上数据预处理步骤，我们可以得到更适合模型训练的数据集，并且提高了模型的性能和稳定性。 ## 贡献 如果你有任何建议或者发现了 bug，欢迎提交 issue 或者直接提出 Pull Request。 ## 致谢 - MNIST 数据集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ - PyQt 文档：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro - TensorFlow 文档：https://www.tensorflow.org/api_docs