使用 Python 语言及相关库函数实现对手写字母的识别。训练和测试数据集采用 EM- NIST 数据集，识别率和程序运行效率都将纳入期末成绩。

在Python中实现手写字母识别通常涉及图像处理、机器学习以及深度学习技术，特别是使用像EMNIST这样的手写字符数据集。EM-NIST是一个扩充了MNIST的手写数字数据集，包含了大写的英文字母。以下是基本步骤：

1. **环境准备**：
- 安装必要的库：如TensorFlow、Keras、NumPy、PIL等。

   pip install tensorflow keras numpy pillow

2. **数据预处理**：
- 加载数据集并将其分为训练集和测试集。
- 对图像进行归一化和适当的大小调整（例如，将像素缩放到固定尺寸）。

3. **模型构建**：
- 选择一个适合的神经网络架构，比如卷积神经网络（CNN）。可以使用Keras的`tf.keras.Sequential`来搭建模型。

   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 1)),
       # ...其他卷积层、池化层...
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dropout(0.5),
       tf.keras.layers.Dense(len(charset), activation='softmax')
   ])

4. **模型训练**：
- 编译模型，指定损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）和评价指标（如准确率）。
- 使用测试集对模型性能进行评估，计算识别率。

6. **提高效率**：
- 可能需要调整网络结构、批量大小、训练轮数等超参数来优化速度和精度。
- 避免过拟合：使用正则化或早停策略。

7. **保存和加载模型**：
- 训练完成后，可以保存模型以便于后续使用。

   model.save('handwriting_model.h5')

8. **运行预测**：
- 对新的手写字母图像进行预测，并返回识别结果。

在完成以上步骤后，你可以提交你的代码及其对应的识别率和运行时间报告，作为你的期末作业的一部分。记得在实验过程中记录关键步骤和结果，便于展示你的理解和工作流程。