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基于手写数字识别的模式识别系统的设计与实现代码大全.doc

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题目基于手写数字识别的模式识别系统的设计与实现

1．1 题目的主要研究内容

（1）工作的主要描述

先用 MNIST 手写数字库对 CNN（卷积神经网络）进行训练，准确度达到 98%以上

时，再准备手写数字 10 个数字，让训练好的 CNN 进行识别，考察其是否能准确

的识别手写的数字。

（2）系统流程图

1．2 题目研究的工作基础或实验条件

（1）硬件环境

硬件环境 CPU Intel 酷睿 i7 10700K 、主板华硕 PRIME Z490-P 1 、内存金士

顿 4GB DDR4 2133（KVR21S15S8/4）、硬盘西部数据蓝盘 2TB SATA6Gb/s

64M（WD20EZRZ）、固态硬盘三星 970 EVO Plus NVMe M.2（500GB）、

显卡 NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER Founders Edition 、华硕玩家国度 ROG 、

电源华硕 ROG、散热器华硕 ROG STRIX LC 、显示器三星 C27H711QEC、光驱

华硕 SDRW-08D2S-U

（2）软件环境

Qt Creator4.15.0

1．3 数据集描述

MNIST 数据集是一个由手写数字图片构成的数据集，数字由 0-9 组成，图片大小

为 28*28。MNIST 数据集包含训练数据集和测试数据集两部分，训练集有 60000

张图片，其中 55000 用于训练，5000 张用于验证；测试集包含 10000 张图片。

MNIST 数据集有两种方式获得，一种是直接去官网上下载，另一种是在

tensorflow.keras.datasets 中获得，这里我们采用第二种方式获得。

1．4 特征提取过程描述

卷积层 1 和输入层设置->池化层 1 设置->卷积层 2 设置->池化层 2 设置->卷积

层 1 和输入层设置->Flatten 层设置->全连接层设置->输出层设置。

1．5 分类过程描述

在卷积过程最后得到一个全连接层，全连接曾由 10 个数据构成，在输出层输出

之前，在 10 个数据中进行数值大小的比较，挑选出最大的数值对应的数字，进

而实现数字识别分类的目的。

1．6 主要程序代码

Main.cpp 主函数

#include "mainwindow.h"

#include "riscvImageProc.h"

#include <QApplication>

#include <QImage>

#include <vector>

#include <QString>

#include <QColor>

#include <stdio.h>

#include "xcnn.h"

#define BUF_SIZE 2000000

extern float digOut[10];

extern signed int xdigOut[10];

int result;//识别出来的手写数字

using namespace std;

extern "C" void xcnnff(void);

extern "C" int getMax(void);

//--------------------------------------------------------------------------------

vector<vector<unsigned short>> imageToArray(QString path)//读取文件中的数字像素值

{

QImage image;

image.load(path);

image = image.convertToFormat(QImage::Format_Grayscale8, Qt::AutoColor);

image = image.scaled(28,28);//图像像素为 28*28

vector<vector<unsigned short>> array;

QSize size=image.size();

for(int i=0;i<size.width();i++)

{

vector<unsigned short> line;

for(int j=0;j<size.height();j++)

{

QColor qc(image.pixel(i,j));

line.push_back(qc.red());

}

array.push_back(line);

}

return array;

}

//---------------------------------------------------------------------------------

void ImageToRiscvBuf(void)//读取文件夹中的图像

{

auto a = imageToArray("C:/Users/541/Desktop/qt1/dig_test/dig5.png");

//auto a = imageToArray("d:/QT/dig_test/dig9.png");

//---------------------------------------------------------------------------------

// 如果想加载其它数字的图像，就把 dig0.png 改为 dig'n'.png,例如 dig9.png.

//---------------------------------------------------------------------------------

riscvInputImage.width = a.size();//计算图像像素的尺寸

riscvInputImage.height = a[0].size();

if(riscvInputImage.width > IMAGE_BUF_SIZE)//判断图像像素的尺寸与默认值大小的比

较

riscvInputImage.width = IMAGE_BUF_SIZE;

if(riscvInputImage.height > IMAGE_BUF_SIZE)

riscvInputImage.height = IMAGE_BUF_SIZE;

for(int i=0;i<riscvInputImage.width;i++)

{

for(int j=0;j<riscvInputImage.height;j++)

{

riscvInputImage.data[i][j] = (unsigned char)a[i][j];

}

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