pycharm手写体数字识别代码

当然，下面是一个使用PyCharm实现手写体数字识别的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载训练好的模型
model = load_model('path_to_model.h5')

# 加载手写数字图片
image = cv2.imread('path_to_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图片进行预处理
image = cv2.resize(image, (28, 28))
image = np.reshape(image, (1, 28, 28, 1))
image = image.astype('float32') / 255

# 进行数字识别
prediction = model.predict(image)
digit = np.argmax(prediction)

print("识别结果为：", digit)

这段代码使用了OpenCV库(cv2)来读取手写数字图片，并使用NumPy库(np)进行数据处理。同时，使用TensorFlow库中的Keras模块加载训练好的模型。代码中的`path_to_model.h5`需要替换为你自己训练好的模型文件路径，`path_to_image.png`需要替换为你要识别的手写数字图片路径。