# 手写字体识别-基于tensorflow2.0实现
手写字体识别是卷积神经网络的入门案例,这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合在了一起,至于原理部分,大家可以参考知乎或者B站上的回答,在这里我就不赘述了, 或者关注我的微信公共号,我会不定期更新一些编程干货。
![img](images/qrcode.jpg)
## 文件目录
```bash
|--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
```
## 如何使用
首先你需要git项目到你的本地
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
```
cd mnist_tensorflow2.0
conda create -n mnist_demo
pip install -r requirements.txt
```
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
```
## 执行效果
训练效果
![train](images/train.jpg)
测试效果
![test](images/test.jpg)
图形化界面
![window](images/window.jpg)
## 捐助
如果您觉得我的项目帮助了您,您可以给我一点小小的鼓励,您的鼓励将会是我进一步创作的动力!😁😁😁
![ali](images/alipayx.jpg) ![wx](images/wxpayx.jpg)
土豆片片
- 粉丝: 1841
- 资源: 5690
最新资源
- MAE-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
- STM32F41xx代码资源
- quark(夸克)正版下载
- ssoPlusFrontdsfdsfdsfsadawsdad
- 基于ARM Cortex-M3 内核的 STM32F103C8T6 系统板为载体,实现了的智能点阵屏的设计【课程设计/毕业设计】(源码+论文)
- Hierarchical Consensus Hashing for Cross-Modal Retrieval
- 基于 C++ OpenCV视觉库实现的计算机视觉分析,得到手掌上五根手指的长度与宽度、手掌虎口的角度、手掌的宽度以及手腕的宽度 完成对手掌各个参数的精确测量课程设计(源码+报告)
- 联想7400打印机更换定影组件.jpg
- 基于servlet+jsp+mysql实现的影视管理系统课程设计
- 正点原子RK3568卡片电脑ATOMPI-CA1的ubuntu-22.04.5最小安装包,特别适合运行板级ROS2环境iron
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈