手写数字识别的GUI界面设计调用pb文件

要实现手写数字识别的GUI界面设计并调用PB文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备训练好的PB文件，该文件应包含已训练好的模型和权重参数。

2. 安装必要的Python库，包括TensorFlow、Tkinter、Pillow等。

3. 创建一个GUI界面，例如使用Tkinter库创建一个窗口。

4. 在GUI界面中添加一个画布（Canvas），用于用户在上面绘制数字。

5. 添加按钮，用于触发识别数字的操作。

6. 在按钮的回调函数中，获取画布上的图像数据，并使用Pillow库将其转换为灰度图像，并将其缩放到模型所期望的大小。

7. 载入已训练好的PB文件，并使用TensorFlow库加载模型。

8. 将图像数据输入到模型中进行预测，并获取预测结果。

9. 在GUI界面中显示预测结果。

下面是一个简单的示例代码，它演示了如何使用Tkinter库创建一个GUI界面，并调用已训练好的PB文件进行手写数字识别：

import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageDraw
import tensorflow as tf

# 载入已训练好的PB文件
model_path = 'path/to/your/model.pb'
with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 创建图像大小和模型期望大小相同的画布
canvas_width, canvas_height = 280, 280
canvas = tk.Canvas(width=canvas_width, height=canvas_height, bg='white')
canvas.pack()

# 添加按钮
button = tk.Button(text='识别')
button.pack()

# 回调函数，用于识别手写数字
def recognize():
    # 获取画布上的图像数据
    img = Image.new('L', (canvas_width, canvas_height), 'white')
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.line(canvas.coords('all'), fill='black', width=20)
    img = img.resize((28, 28))
    
    # 将图像转换为模型所需的格式
    x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    x = tf.reshape(x, (1, 28, 28, 1))
    
    # 加载模型
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(graph_def)
        x_op = graph.get_tensor_by_name('input:0')
        y_op = graph.get_tensor_by_name('output:0')
        
        # 使用模型进行预测
        with tf.Session() as sess:
            y_pred = sess.run(y_op, feed_dict={x_op: x})
    
    # 在GUI界面中显示预测结果
    label.configure(text='预测结果：{}'.format(y_pred.argmax()))

# 添加按钮的回调函数
button.configure(command=recognize)

# 显示预测结果的标签
label = tk.Label(text='预测结果：')
label.pack()

# 运行GUI界面
tk.mainloop()

该示例代码使用Tkinter库创建了一个窗口，其中包含一个画布和一个识别按钮。当用户在画布上绘制数字并点击识别按钮时，程序将调用已训练好的PB文件进行手写数字识别，并在GUI界面中显示预测结果。