文件名称：手写数字识别
文件大小：3.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 00:52:59
Python
手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言，这是一项艰巨的任务，因为手写数字不是十全十美的，可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方案。 该模型是使用MNIST数据集的手写数字识别模型的实现。 该模型使用卷积神经网络来识别数字。 在这种情况下，甚至还内置了GUI，您可以在其中绘制数字并识别它。 识别后，它会在右侧显示识别出的数字和该数字的准确性。 您甚至可以使用image_recognizer.py文件加载任何图像并识别该图像中的数字。 要求 Python 2.7 Tkinter 凯拉斯 张量流 麻木 算法 在该模型中使用卷积神经网络来识别手写数字。 模型保存为json文件“ model”，权重保存在“ mode.h5”中并存储在文件夹模型中 数据集 您可以从给定的链接（ ）下载数据集:: =>下载数据集
【文件预览】：
Handwritten_Digit_Recognition-master
----sample_images()
--------zero.png(2KB)
--------nine.png(2KB)
--------eight.png(2KB)
--------seven.jpg(2KB)
--------three.png(1KB)
----model()
--------model.h5(1.02MB)
--------model.json(4KB)
----code()
--------mnist_training.py(2KB)
--------recognizer_gui.py(3KB)
--------image_recognizer.py(1KB)
----dataset()
--------test.csv(17.46MB)
----README.md(2KB)