写一个PyCharm中手写数字识别的程序

写一个PyCharm中手写数字识别的程序，通常可以分为以下几个步骤：

1. 获取手写数字图片数据集。可以使用已有的数据集，如MNIST数据集，也可以自己制作数据集。

2. 数据预处理。将获取的手写数字图片进行处理，如转换成灰度图像、缩放、标准化等，以便进行后续的训练和测试。

3. 模型选择。根据手写数字识别任务的需求，选择适合的模型，如传统的SVM、决策树、随机森林等，也可以选择深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等。

4. 模型训练。使用处理好的数据集对所选择的模型进行训练，调整模型超参数，优化模型性能。

5. 模型测试。使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型性能。

6. 预测。对新的手写数字图像进行预测，输出预测结果。