手写数字识别python

手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，可以使用深度学习技术来解决。Python是深度学习领域最流行的编程语言之一，因此可以使用Python来实现手写数字识别。

以下是一个基于深度学习框架Keras实现手写数字识别的示例代码：

# 导入必要的库
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

# 定义模型参数
batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12

# 输入图像的维度
img_rows, img_cols = 28, 28

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 根据图像通道数设置输入数据的维度
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

# 将像素值归一化到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

# 将标签转换为独热编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

该模型使用了一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来识别手写数字。首先，使用Keras加载MNIST数据集，将图像像素值归一化到0到1之间，并将标签转换为独热编码。然后，定义卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层和Dropout层。最后，编译模型，并使用训练数据对模型进行训练。在训练完成后，使用测试数据对模型进行评估。

在实际应用中，可以使用该模型对新的手写数字进行识别。例如，可以将手写数字扫描到计算机中，并使用该模型对其进行识别。