【源码】基于PythonPyTorch框架的手写字符识别系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架开发的手写字符识别系统。借助图形界面，用户能直接在界面上书写字符，系统会利用预训练模型进行识别，并在界面呈现识别结果。该项目融合了图形界面、图像处理与深度学习模型，为手写字符识别提供了便捷的用户体验。

项目的主要特性和功能

1. 图形界面：运用Python的Tkinter库构建友好图形界面，方便用户自由书写。
2. 图像处理：通过Pillow库对捕获图像进行预处理，以契合模型输入要求。
3. 深度学习模型：基于PyTorch框架，采用预训练的ResNet34模型，并按需修改全连接层输出特征数量。
4. 模型训练：提供训练脚本，用于训练模型，同时可绘制训练过程中的损失和准确率曲线。
5. 模型预测：利用训练好的模型对输入图像进行字符识别，并在界面显示识别结果。

安装使用步骤

安装依赖库

• 安装Python环境。
• 安装必要的库：pytorch, opencv, numpy, scikit-learn, pillow, pandas, matplotlib, tqdm, tk。

下载数据集

从 Kaggle 下载数据集，将压缩包中的两个文件置于 PersonalExp/dataset/ 路径下。

训练模型

运行 train.py 训练模型。可通过 test 参数设置是否跑训练集，通过 show_plot 参数设置是否显示损失和准确率曲线图。

运行预测界面

运行 predict.py 打开界面。在左侧区域写字，按下“识别”按钮识别字符，结果将在右上方显示，按下“清除”可清空画布。

下载地址

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