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Multiple-Handwritten-Digit-Recognition:使用深度学习的多个手写数字识别应用程序-来自Can...
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2021-04-01
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使用深度学习的多手写数字识别(TensorFlow-Keras) 要求 TensorFlow(Keras) 的Python 3.5 + Numpy(+ MKL适用于Windows) PIL(枕头) Opencv的 tkinter(python GUI) 关于项目 使用CNN(卷积神经网络)在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'(train_digit_recognizer.py) 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本,并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下,通过识别轮廓,它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab
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Multiple-Handwritten-Digit-Recognition-master.zip (8个子文件)
Multiple-Handwritten-Digit-Recognition-master
img
blah 1B
img_0.png 6KB
train_digit_recognizer.py 1KB
mnist.h5 758KB
final_gui.py 3KB
README.md 1012B
gui
drawing_canvas_window.png 204KB
predicted_image.png 219KB
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白苏艾
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