【文件属性】:
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:2021-02-12 07:06:19
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)