【源码】基于Keras框架的手写数字识别系统

项目简介

本项目旨在构建一个手写数字识别系统，该系统能读取用户上传的手写数字图片，借助深度学习模型完成识别并输出结果。系统基于Keras深度学习框架，使用mnist手写数字数据集进行模型训练。

项目的主要特性和功能

1. 具备图形界面，方便用户上传手写数字图片。
2. 支持多模型，采用两种不同方式处理和识别图片：模型1将图片转化为一维数据识别；模型2把图片分割成小块统计特征值识别。
3. 拥有高识别率，两个预训练模型在测试集上的识别率均达96%以上。
4. 可展示识别结果，用户能通过界面查看结果，还能选择不同模型再次识别。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保计算机已安装Python环境和Keras深度学习框架。
2. 下载源码：下载项目源代码文件并解压，得到main.py、image_processing.py、train_model1.py和train_model2.py四个Python文件。
3. 创建文件夹：在项目目录下创建名为“result”的文件夹，用于存放识别结果。
4. 运行系统：运行main.py文件，打开手写数字识别系统界面。
5. 上传图片：点击选择图片按钮，选择一张手写数字图片。
6. 图片处理：点击处理图片按钮，系统对所选图片进行处理。
7. 模型识别：点击模型1或模型2识别按钮，系统使用相应模型识别并在界面显示结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】