手写数字测试

你可以使用以下代码对你自己手写的数字进行测试：

# 导入必要的库
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载图片并进行预处理
img = Image.open('test.png')  # 替换为你的手写数字图片路径
img = img.convert('L')
img = img.resize((28, 28))
img = np.array(img)
img = img.reshape(1, 28, 28, 1)
img = img.astype('float32')
img /= 255

# 加载模型并进行预测
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')  # 替换为你的模型路径
result = model.predict_classes(img)
print('预测结果:', result[0])

这段代码会加载一个训练好的CNN模型，并使用你自己手写的数字图片对其进行测试。你需要将`test.png`替换为你的手写数字图片路径，并将`model.h5`替换为你的训练好的模型路径。最后输出的`result[0]`即为模型预测的结果，你可以将其与你自己写的数字进行比对。

相关问题

手写数字识别系统的功能测试

手写数字识别系统的功能测试可以包括以下几个方面：

1. 输入测试：测试系统是否能够正确地接收和处理用户输入的手写数字图像，包括图像大小、格式等。

2. 识别准确性测试：测试系统对于不同风格、不同书写习惯的手写数字图像是否能够准确地进行识别，例如数字的倾斜、畸变等。

3. 系统鲁棒性测试：测试系统对于不同噪声、干扰等情况下的手写数字图像是否能够准确地进行识别，例如图像的模糊、噪声、光照变化等。

4. 性能测试：测试系统在多次识别手写数字图像时的平均处理时间和准确率。

5. 用户体验测试：测试系统是否具有友好的用户界面和操作体验，例如是否易于使用、是否具有提示信息等。

综合以上几个方面的测试，可以对手写数字识别系统的功能进行全面的评估和测试。