写一个手写数字识别python程序，要求用画布画图然后识别

创建一个简单的Python程序来进行手写数字识别，我们可以利用`matplotlib`库来绘制图像，并结合像`tesseract`这样的光学字符识别（OCR）工具来识别字符。然而，直接在Python内通过画布识别数字不是最高效的方式，因为OCR更适合处理真实世界的照片或扫描件。在这里，我们将展示如何用`skimage`和`numpy`画出图像，以及如何调用外部命令行工具做基本的识别，但这需要额外安装OCR引擎。

首先，确保已安装`matplotlib`, `numpy`, 和`PIL`（Python Imaging Library），并安装Tesseract（可以从其官方网站下载安装）：

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np

# 定义函数绘制手写数字
def draw_digit(num, size=50):
    img = Image.new('L', (size, size), 0)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    font_size = size // 10
    draw.text((font_size, font_size), str(num), fill=255, font=("Arial", font_size))
    return np.array(img)

# 绘制一个例子
digit_img = draw_digit(4)
plt.imshow(digit_img, cmap='gray')
plt.show()

# 使用tesseract进行识别，这里仅作为示例，实际应用需要处理识别结果
# 需要将下面的字符串替换为你Tesseract的路径
tesseract_cmd = 'path/to/tesseract'

# 将图片转换为适合OCR的灰度并保存
img_gray = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('temp.png', img_gray)

# 识别并打印结果（假设识别成功）
cmd = f'{tesseract_cmd} temp.png stdout'
output = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode()
print(f"Recognized digit: {output.strip()}")