1、项目介绍
技术栈：python语言、Keras模型、CNN算法、PyQt5图形界面、OpenCV

研究背景：
手写数字识别是计算机视觉入门经典任务，传统人工录入易出错，亟需一套可交互、可上传、实时识别的桌面端工具辅助教学与票据录入。

研究意义：
本系统基于Keras+CNN训练MNIST模型，集成PyQt5图形界面，支持画板手写、图片上传、橡皮擦修正，可为毕业设计提供“模型-界面-OpenCV处理”完整闭环，预计识别准确率>98%，显著提升课堂演示与票据处理效率。

2、项目界面
（1）手写数字识别检测

（2）橡皮擦功能

（3）上传图片检测识别

（4）手写数字识别检测

（5）界面效果

3、项目说明

3、项目说明
程序基于Keras框架构建CNN卷积神经网络，使用MNIST手写数字数据集（60 000张训练图像、10 000张测试图像）进行训练。首先通过mnist.load_data加载数据，并利用matplotlib展示样本；随后将28×28图像reshape为(28,28,1)并归一化至0-1区间，标签转one-hot编码。网络结构包含3个卷积层+2个全连接层，激活函数采用ReLU，优化器为RMSProp，损失函数为交叉熵。训练5轮、batch_size=64、验证集比例10%，最终在测试集获得>98%准确率，模型保存为my_mnist_model.h5。

图形界面使用PyQt5开发，主程序CallWindows.py启动PaintBoard.py画板：支持鼠标手写、橡皮擦修正、颜色对比度增强、OpenCV轮廓分割；点击“识别”即时返回预测数字与置信度。同时支持图片上传批量检测，结果可保存为CSV。系统界面简洁，操作步骤：绘制→识别→清除→保存，为教学演示与票据录入提供轻量级、可落地的手写数字识别解决方案。

关键词：手写数字识别；CNN；Keras；PyQt5；MNIST

4、核心代码

5、源码获取方式

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