本文设计并实现了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。该系统采用Python语言编写，使用PyQt5库构建图形用户界面（GUI）。

项目信息

编号：PDV-3
大小：35M

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==3.6.8

需要安装依赖包：
pip install numpy==1.12.0
pip install Pillow==4.2.0
pip install PyQt5==5.11.3
pip install PyQt5-sip==4.19.19
pip install PyQt5-stubs==5.11.3.0
pip install sip==4.19.8

项目介绍

系统主要由以下几个模块组成：BP神经网络模型训练模块、手写数字绘制模块、数字识别模块和模型权重管理模块。
(1) 利用MNIST数据集对神经网络进行训练，并保存训练好的模型权重。
(2) 通过手写绘制板获取用户输入的手写数字图像，并对其进行预处理。
(3) 将预处理后的图像输入神经网络模型进行识别，输出识别结果。

实验结果表明，所设计的手写数字识别系统具有较高的识别准确率和较好的用户体验，能够有效地实现手写数字的自动识别。系统界面友好，操作简便，能够满足实际应用中的手写数字识别需求。

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recognize.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。

运行效果

– 运行main.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)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知