图片中的数字识别训练模块代码和相对应的opencv数字识别调用刚训练好的模块的代码

以下是一个基于Tensorflow的数字识别训练模块的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 保存模型
model.save('digit_recognition_model.h5')

以下是一个基于OpenCV的数字识别调用代码的示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('digit_recognition_model.h5')

# 加载图片并进行预处理
img = cv2.imread('test_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.resize(img, (28, 28))
img = img / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 进行预测
predictions = model.predict(img)
digit = np.argmax(predictions[0])

# 输出结果
print('Recognized digit:', digit)

请注意，这只是一个示例代码，实际上的代码可能会因为数据集和模型的不同而有所不同。