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Python深度学习识别MINST书写数字项目源码

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python

深度学习

0 下载量 201 浏览量 2024-04-08 12:43:16 上传评论收藏 33.44MB ZIP 举报

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本项目中采用搭建的四层神经网络实现对0-9十个数字的手写数字识别，准确率达95%以上。同时利用QT5书写一个交互界面，用户直接利用鼠标在画板上进行数字书写即可完成数字识别，十分直观。使用时请先配置号环境，直接运行number_recognition_run2_new.py，在空白画板上用鼠标进行书写即可。

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深度学习书写数字识别.zip （43个子文件）

digital-prediction-tablet-master

requirement2.txt 1KB

MNIST

raw

t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB

train-images-idx3-ubyte 44.86MB

t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB

train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB

t10k-labels-idx1-ubyte 10KB

train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB

t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB

train-labels-idx1-ubyte 59KB

number_recognition2.py 2KB

111.png 2KB

requirements1.txt 54B

number_recognition_run2_new.py 718B

LICENSE 11KB

model_parameters

parame 12.21MB

model.py 3KB

.idea

workspace.xml 5KB

misc.xml 302B

inspectionProfiles

Project_Default.xml 1KB

profiles_settings.xml 174B

modules.xml 323B

.gitignore 184B

digital-prediction-tablet-master.iml 332B

number_recognition2.ui 1KB

paint_board4.py 4KB

__pycache__

paint_board4.cpython-37.pyc 3KB

number_recognition2.cpython-37.pyc 2KB

model.cpython-37.pyc 2KB

image_processing.cpython-37.pyc 763B

README.en.md 486B

README.md 478B

识别结果

9.png 12KB

3.png 12KB

0.png 12KB

1.png 11KB

6.png 11KB

5.png 11KB

4.png 11KB

8.png 12KB

7.png 9KB

2.png 12KB

image_processing.py 561B

mnist数据识别_卷积神经网络.ipynb 33KB

共 43 条

# 单个数字预测手写板 #### 介绍可以预测单个数字的手写板，pyqt5 #### 软件架构软件架构说明 #### 安装教程克隆到本地 #### 使用说明安装两个requirement文件中的依赖后，运行number_recognition_run2_new.py #### 参与贡献 1. Fork 本仓库 2. 新建 Feat_xxx 分支 3. 提交代码 4. 新建 Pull Request #### 特技 1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md

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