【文件属性】：
文件名称：Handwriting-Predictor:使用卷积神经网络模型预测笔迹
文件大小：24.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-02 11:54:23
Python
笔迹预测器
托马斯·惠特玛（Thomas Huitema） 目标：使用卷积神经网络模型预测笔迹。
描述
这是我的第一个大型机器学习项目之一。 卷积神经网络模型是使用Tensorflow和Keras开发与培训的数据集来检测手写的数字。 在执行时，该模式我开发了一个记录99.42％的准确度model.evaluate为MNIST测试图像。
未来目标：
创建一个GUI界面来预测鼠标绘制的数字
从左到右和从上到下检测字符，而不仅仅是从左到右
实施字母识别（az）
实现符号识别（例如+-/ * $＃）
区分同一单词的空格和字符
使用的图书馆
Tensorflow和Keras：用于开发卷积神经网络模型并访问MNIST数据集
NumPy：用于格式化/准备馈入神经网络模型的数据
OpenCV：用于将用户图像转换为可以检测字符的格式（例如，模糊，阈值和轮廓）
MatPlotLib：用于将NumP
【文件预览】：
Handwriting-Predictor-master
----models()
--------acc-0.9862()
--------acc-0.989()
--------acc-0.9942()
--------acc-0.9842()
----prep_and_predict.py(4KB)
----images()
--------predictDigits1.png(538KB)
--------predictWGUI.png(224KB)
--------IMG_1125.png(1002KB)
--------IMG_1126.png(1.3MB)
--------IMG_1127.png(627KB)
--------predictDigits2.png(571KB)
--------digitPredictDemo.gif(470KB)
--------digitPredictDemo2.gif(95KB)
----digits_model.py(3KB)
----.gitignore(17B)
----draw.py(4KB)
----README.md(2KB)