Handwriting_recognition_number_train_LeNet5

手写阿拉伯数字自动识别程序

项目文件组成

• requirements.txt：项目环境主要依赖总览。
• main.py：前端运行主程序文件，用于用户与模型预测功能进行交互。
• MainWidget.py：前端界面类实现文件，包含与模型预测功能对接的接口（加载已训练的模型文件）。
• PaintBoard.py：前端界面中画板类的实现文件，用于完成用户手写数字的交互。
• model_core.py：模型核心架构文件，包含模型类的具体实现。特别地，该文件使用的环境不同于 requirements.txt所示，而是在 Linux 系统服务器上执行模型训练所用，环境基于 tensorflow 2.x（该包自带 keras 2.x库）。
• model_core_win.py：模型核心架构文件，包含模型类的具体实现。同时也是该项目指定环境所用的文件。
• train.py：模型训练执行文件，实现加载数据集、配置训练参数、训练和保存模型以及评估模型等功能。特别地，该文件同 model_core.py配套，使用相同的非指定环境。
• train_win.py：模型训练执行文件，实现加载数据集、配置训练参数、训练和保存模型以及评估模型等功能。同时也是该项目指定环境所用的文件，与model_core_win.py配套。
• model：用于存储每次训练得到的模型文件。
• image_temp：用于临时存储用户手写数字得到的图片，以便手写数字图片的调用与处理。