使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras）
要求
TensorFlow（Keras）
的Python 3.5 +
Numpy（+ MKL适用于Windows）
PIL（枕头）
Opencv的
tkinter（python GUI）
关于项目
使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型
将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py）
使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字
使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中
同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字
使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像
屏幕截图
绘图画布...
输出图像...
使用PIL-ImageGrab
2022-05-09 16:09:51
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