编号：A233
大小：3.6M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020
简介：这是一个手写字体识别程序，构建了CNN模型，使用mnist数据进行模型训练，使用tkinter搭建了可视化界面
依赖
python=>version=3.6
cv2=>version=4.4.0
tkinter=>version=系统自带
torch=>version=1.6.0
torchvision=>version=0.7.0
模型搭建简介
搭建CNN模型
使用mnist手写数字数据集进行训练
代码介绍
mnist：存放下载下来的数据集，为了减少程序上传大小，我已经将数据删除，需要获取请执行model_train.py
model：存放训练好的模型
photo：一些自己手写的测试照片
cnn_model.py：搭建的CNN模型，准确率高达99%
model_train.py：训练模型的代码
model_reference.py：调用模型，识别photo中的数字
tkGUI：搭建的可视化界面
main.py：程序启动入口
使用介绍
尽量将自己手写字截图为正方形，存放在没有汉字的目录下，运行main.py程序
运行展示
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络手写字体识别程序(GUI界面)
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