Handwritten-Number-Classifier

手写数字分类器 手写数字分类器是经过训练可使用MNIST数据集识别手写数字的CNN（卷积神经网络）。 该网络使用Keras构建，Keras是Tensorflow中集成的高级API（Google的深度学习API）。 我已经将整个MNIST数据集（以手写数字形式）下载为.jpg文件，以便可以更“准备”网络来分析我们的手绘数字，而不是直接从压缩的MNSIT数据集中对其进行剖切。 这是如何运作的？ 首先，程序读取所有图像，这些图像被分为10个不同的文件夹（总共约37000张图像）。 然后，网络进行自我训练。 训练好网络后，可以在Tkinter窗口中绘制号码来测试网络。 完成绘制后，Tkinter将创建一个临时.jpg文件，然后网络将根据该临时.jpg文件预测您的电话号码。 我该如何使用呢？ 只需执行pip install -r requirements.txt 。 然后，通过运行python