【源码】基于Python和Keras的手绘图像识别系统

项目简介

本项目是基于Python和Keras框架开发的手绘图像识别系统，借助深度学习技术对用户手绘的图像进行识别。系统运用卷积神经网络（CNN）对用户绘制的图像分类，支持多种手绘工具与颜色，具备高精度的图像识别能力。

项目的主要特性和功能

1. 数据集处理：利用Quick Draw数据集开展模型训练，对图像数据进行处理与简化，保障模型能高效学习与预测。
2. 深度学习模型：通过Keras框架构建卷积神经网络，包含多层卷积层和全连接层，提升图像识别的准确性。
3. 模型训练与测试：支持模型的训练和测试，用户可加载预训练模型或重新训练模型以适配新的数据集。
4. 交互式绘图：提供交互式绘图界面，用户能使用不同画笔工具绘制图像，并实时查看模型预测结果。
5. 模型优化：通过调整模型参数、使用不同优化器（如Adam），提高模型识别率和训练效率。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保计算机已安装Python、TensorFlow和Keras，可通过Python的pip包管理器安装，运行pip install tensorflow keras命令。
2. 数据集下载：从Quick Draw数据集下载所需图像数据，保存到项目的data目录中。
3. 模型训练：运行训练脚本，用下载的数据集训练模型，训练完成后，模型将保存为.h5文件。
4. 启动应用：运行应用脚本，启动交互式绘图界面，使用鼠标在界面上绘制图像，查看模型预测结果。
5. 模型测试：加载预训练模型或重新训练的模型，对用户绘制的图像进行测试，评估模型识别准确率。

下载地址

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