Pycharm中手写数字识别

### 手写数字识别项目的实现 要在 PyCharm 中使用 Python 实现手写数字识别功能，可以通过以下方法完成： #### 数据准备 首先需要获取训练数据集和测试数据集。通常使用的数据集是 MNIST 或者来自 Kaggle 的 Digit Recognizer 数据集[^4]。这些数据集中包含了大量标注好的手写数字图片。 加载数据的方式可以根据具体的数据存储形式来决定。如果是以 CSV 文件的形式存在，则可以利用 `csv` 模块读取并解析数据[^3]；如果是图像文件夹中的图片，则可以用 `os.listdir()` 方法列出所有文件名，并通过 OpenCV 或 PIL 库加载图像[^1]。 ```python import os from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import cv2 # 加载本地图像路径下的所有样本 def load_images_from_folder(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): # 遍历指定目录下所有的子文件 label = int(filename.split('_')[0]) # 假设文件名为 "label_index.png" img_path = os.path.join(folder, filename) if os.path.isfile(img_path): img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图模式读入 if img is not None: images.append(np.array(img).flatten()) # 展平成一维向量 labels.append(label) return np.array(images), np.array(labels) X_train_raw, y_train_raw = load_images_from_folder('D:\\ipython\\num_recognize\\trainingDigits') ``` 上述代码片段展示了如何从自定义的文件夹中加载灰度图像作为输入特征矩阵 X 和标签列表 Y。 #### 构建模型 对于初学者来说，《Python神经网络》这本书提供了一个很好的入门例子[^2]。可以选择简单的多层感知机 (MLP)，也可以尝试更复杂的卷积神经网络(CNN) 来提高准确性。这里给出基于 Scikit-Learn 的 MLPClassifier 示例: ```python from sklearn.neural_network import MLPClassifier mlp_clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=200, alpha=1e-4, solver='sgd', verbose=True, tol=1e-4, random_state=1, learning_rate_init=.1) # 划分验证集合用于评估性能表现 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_raw / 255., y_train_raw, test_size=0.2, stratify=y_train_raw) mlp_clf.fit(X_train, y_train) print(f"Validation set score: {mlp_clf.score(X_val, y_val)}") ``` 这段脚本创建了一个具有单隐藏层(含50个节点)的前馈人工神经网络，并采用随机梯度下降法优化权重参数。 #### 测试与部署 最后一步是对新采集的手写数字进行预测操作。这可能涉及预处理阶段——比如调整大小到固定尺寸、二值化等步骤后再送入已训练完毕的分类器当中去得到最终的结果。 ```python test_img = cv2.imread('path_to_your_image_file', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) resized_test_img = cv2.resize(test_img,(28,28)) # resize to match training data size flattened_test_img = resized_test_img.flatten() / 255. predicted_digit = mlp_clf.predict([flattened_test_img]) print(predicted_digit) ``` 以上就是整个流程的大致描述，当然实际应用时还需要考虑更多细节问题，例如错误处理机制设计等等。