from tkinter import * import cv2 from PIL import ImageGrab from tkinter import filedialog import read_image model=3 # 默认使用模型三 # 此函数用于选择模型一 def model_1(): global model model = 1 print(model) # 此函数用于选择模型二 def model_2(): global model model = 2 print(model) # 此函数用于选择模型三 def model_3(): global model model = 3 print(model) # 此函数用于调节笔的粗细以及颜色 def paint(event): x1, y1 = (event.x - 20), (event.y - 20) x2, y2 = (event.x + 20), (event.y + 20) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, fill="white", outline='white') # 此函数用于打开本地的图片 def open_image(): image_name = filedialog.askopenfilename(title='打开图片', filetypes=[('jpg,jpeg', '*.jpg')]) image_show = cv2.imread(image_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("image", image_show) print(model) result = read_image.predeiction(image_name, model) text.set(str(result)) # 此函数用于截取画板图片并进行识别 def screenshot(*args): a = root.winfo_x() b = root.winfo_y() a = a + 10 b = b + 35 bbox = (a, b, a + 395, b + 395) im = ImageGrab.grab(bbox) im.save('1.jpg') print("在使用%d模型"%model) result = read_image.predeiction('1.jpg', model) text.set(str(result)) # 此函数用于画布的位置以及颜色 def clear_canvas(event): x1, y1 = (event.x - 2800), (event.y - 2800) x2, y2 = (event.x + 2800), (event.y + 2800) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, fill="black", outline='black') # 此函数用于重置画板 def reset_canvas(): a = root.winfo_x() b = root.winfo_y() x1, y1 = (a - 2800), (b - 2800) x2, y2 = (a + 2800), (b + 2800) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, fill="black", outline='black') root = Tk() root.geometry('600x400') # 规定窗口大小600*400像素 root.resizable(False, False) # 规定窗口不可缩放 root.title('数字识别') # 调节位置 col_count, row_count = root.grid_size() for col in range(col_count): root.grid_columnconfigure(col, minsize=10) for row in range(row_count): root.grid_rowconfigure(row, minsize=20) text = StringVar() text.set('') w = Canvas(root, width=400, height=400, bg='black') # 定义画布大小及其颜色 w.grid(row=0, column=0, rowspan=6) # 按键定义几行几列 label_1 = Label(root, text=' 识别的结果为:', font=('', 20)) # 字体显示大小 label_1.grid(row=0, column=1) # 该字体处于的位置 result_label = Label(root, textvariable=text, font=('', 25), height=2, fg='red') # 识别结果的大小和颜色定义 result_label.grid(row=1, column=1) # 识别结果处于的位置 try_button = Button(root, text='模型1', width=7, height=2, command=model_1) # 调用模型一函数 try_button.grid(row=2, column=1,sticky=W) # 该按钮所处的位置 try_button = Button(root, text='模型2', width=7, height=2, command=model_2) # 调用模型二函数 try_button.grid(row=2, column=1) # 该按钮所处的位置 try_button = Button(root, text='模型3', width=7, height=2, command=model_3) # 调用模型三函数 try_button.grid(row=2, column=1,sticky=E) # 该按钮所处的位置 try_button = Button(root, text='开始识别', width=15, height=2, command=screenshot) # 调用识别数字函数 try_button.grid(row=3, column=1) # 该按钮所处的位置 clear_button = Button(root, text='清空画布', width=15, height=2, command=reset_canvas) # 调用清空画布函数 clear_button.grid(row=4, column=1) # 该按钮所处的位置 load_image_button = Button(root, text='来自图片', width=15, height=2, command=open_image) # 调用打开本地图片函数 load_image_button.grid(row=5, column=1) # 该按钮所处的位置 w.bind("", paint) # 鼠标左键进行写数字 w.bind("", screenshot) # 鼠标右键进行截屏识别 w.bind("", clear_canvas) # 双击鼠标左键进行清空画布 mainloop()