## 项目说明
1. 使用方法:python 运行 board.py,使用NN_train文件训练神经网络模型
2. 可能需要额外安装的python库:pygame,numpy
3. 各文件说明:
-- images:存放运行gui所需的图片素材
-- Board.py:画板的实现,程序的主入口
-- NN.py:神经网络的类的定义
-- recognize.py :包含图片处理,以及图片识别程序的入口
-- weights.npy : 神经网络各层的参数
-- 技术报告: 详细说明了项目的内容,各函数的作用:包括最小损失率,混淆矩阵的验证等等
--t10k-images等文件是Minst数据集的原始数据,格式为28*28的白底黑字图片
## 项目演示
### 单个数字
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收起资源包目录
运用神经网络算法和Minst数据集制作的手写数字识别系统.zip (33个子文件)
数据集
weights.npy 2.39MB
Board.py 9KB
NN.py 7KB
第十二小组_BP_MINST_项目报告.docx 1.46MB
train-images.idx3-ubyte 44.86MB
pic2array.py 4KB
t10k-images.idx3-ubyte 7.48MB
.idea
HandWritingRecognition-master.iml 352B
BP_MNIST.iml 318B
misc.xml 186B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 268B
.gitignore 47B
NN_train.py 2KB
train-labels.idx1-ubyte 59KB
images
big.png 1KB
pen1.png 4KB
background.png 33KB
reset.png 2KB
recognize.png 2KB
pen2.png 3KB
plane.png 27KB
brush.png 6KB
small.png 676B
t10k-labels.idx1-ubyte 10KB
__pycache__
NN.cpython-310.pyc 6KB
recognize.cpython-36.pyc 4KB
pic2array.cpython-310.pyc 4KB
pic2array.cpython-36.pyc 4KB
NN.cpython-36.pyc 3KB
展示
展示2.mp4 1.35MB
README.md 828B
to_recognize.png 3KB
共 33 条
- 1
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