CNN手写数字识别系统

### #软件开发综合实训-手写数字识别系统 #### 一、项目介绍 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，图像识别成为了其中一项关键技术。手写数字识别作为图像识别的子集，已经广泛应用于各个领域，如银行票据处理、教育考试评分等。本次软件开发实训的目标就是构建一个高效、准确的手写数字识别系统。手写数字识别系统采用深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）进行模型的构建和训练。系统能够接收用户上传的手写数字图像，经过一系列的预处理、特征提取和分类识别，最终输出识别结果。 **1.1 需求说明：** - **系统设计：** 构建一个高效、准确的CNN手写数字识别系统。 - **高识别率：** 优化网络结构，提高识别率。 - **界面设计：** 设计友好的用户界面，方便用户使用。 **1.2 数据集介绍：** MNIST数据集是一个公开手手写数字识别数据集，该数据集由250个不同的人手写而成，总共有7000张手写数据集。其中训练集有6000张，测试集有1000张。每张图片大小为28x28，为处理后的灰度图，是由28x28个像素点组成。 该数据集可以通过以下路径进行下载（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），本仓库也提供了相应数据集。 #### 二、基于Pytorch框架实现模型训练 **2.1 程序开发与运行环境** - 系统：Windows10操作系统 - IDE：vscode - 语言：Python3.8 - 深度学习框架：PyTorch深度学习框架 - 图形界面框架：PyQt5（https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro） **2.2 数据流程** - 数据采集：从数据集中获取手写数字图片。 - 数据预处理：要将读取的图像数据转换成tensor格式。 - 初始化网络模型：将网络模型初始化并送入设备。 - 训练模型：指定优化器：rmsprop、损失函数：交叉熵损失。 - 验证集验证：在测试集上进行模型评估，打印测试集上的预测准确率。 #### 三、测试效果   #### 四、系统设计 **4.1 登入界面** - 登入功能 - 注册功能 **4.2 识别界面** - 手写识别功能 - 图片识别功能 - 退出程序功能 #### 五、系统设计项目文件说明 - readme：说明文档 - MNIST_DATA：手写数字数据集