手写汉字识别pycharm代码

当涉及到手写汉字识别的PyCharm代码时，通常会使用深度学习模型来实现。以下是一个简单的示例代码，用于手写汉字识别：

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

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

# 定义类别标签
labels = ['零', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九']

# 加载并预处理图像
def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    image = cv2.resize(image, (64, 64))
    image = np.reshape(image, (1, 64, 64, 1))
    image = image.astype('float32') / 255.0
    return image

# 手写汉字识别函数
def recognize_handwriting(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    prediction = model.predict(image)
    predicted_label = labels[np.argmax(prediction)]
    return predicted_label

# 测试识别函数
image_path = 'test_image.png'
predicted_label = recognize_handwriting(image_path)
print('识别结果:', predicted_label)

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。此外，还需要准备一个训练好的模型文件（例如'hanswriting_model.h5'），以及相应的类别标签。