本研究设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）和PyQt的手写数字识别系统。该系统包括多层卷积神经网络模型的构建、训练和评估，以及一个基于PyQt的图形用户界面（GUI）以便用户进行手写数字输入和识别。
项目信息
编号：PDV-4
大小：26M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9.0
需要安装依赖包：
pip install numpy==1.26.4
pip install Pillow==9.5.0
pip install PyQt5==5.15.2
pip install PyQt5-sip==12.13.0
项目介绍
我们使用MNIST数据集训练了两种不同的卷积神经网络模型：简单卷积网络（simple_convnet）和深度卷积网络（deep_convnet）。训练数据经过预处理和数据增强，以提高模型的泛化能力。模型训练完成后，我们通过保存最佳参数，并利用测试集进行评估，确保模型的准确性和鲁棒性。
利用PyQt设计了用户友好的GUI，用户可以通过绘制板输入手写数字，系统会实时进行识别并显示结果。本系统在手写数字识别方面取得了良好的效果，展示了卷积神经网络在图像识别任务中的强大能力。通过这种方式，我们不仅验证了所设计网络的有效性，还为手写数字识别提供了一种实用的解决方案。
项目数据
Tipps：系统使用了经典的MNIST数据集进行模型的训练和测试。
– MNIST数据集包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片为28×28像素的灰度图像。
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对simple_convnet.py和deep_convnet.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
– simple_convnet.py
– deep_convnet.py
运行效果
– 运行main.py。
– train_convnet.py
– train_deepnet.py
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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