手写汉字识别，利用python语言

手写汉字识别是一种光学字符识别（OCR）技术，主要用于将人书写的汉字图像转化为计算机可以处理的文字信息。Python是一门非常适合这个任务的编程语言，因为它有丰富的库支持，如Tesseract、PIL（Python Imaging Library）等。

1. 使用Tesseract: Tesseract是一个开源的OCR引擎，由Google开发。在Python中，你可以通过`pytesseract`库来调用它，实现图片中的汉字识别。首先需要安装` pytesseract`和` pillow`库，然后读取图片，对图片进行预处理（如二值化、去噪），最后调用`tesseract.image_to_string()`函数进行识别。

import pytesseract
from PIL import Image

img = Image.open('handwritten_char.png')
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)

2. 图像预处理：识别前通常会对图像进行一些预处理，如灰度转换、二值化、膨胀或腐蚀等操作，以便提高识别精度。

3. 使用深度学习模型：近年来，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）在手写汉字识别上取得了更好的效果。比如，LeNet、MNIST数据集训练的模型，或现成的预训练模型如TensorFlow.js中的预训练模型，可以直接应用于前端网页识别。