python手写数字识别流程图

很高兴为您解答问题！下面是Python手写数字识别流程图的示意图：

1.准备数据集：我们需要一个手写数字的数据集，例如 MNIST 数据集。

2.特征提取：从图像中提取出数字的特征，例如像素值、轮廓等。

3.数据预处理：将图片数据进行归一化、降噪等处理。

4.模型选择：选择合适的模型进行训练和预测，例如支持向量机、卷积神经网络等。

5.模型训练：使用已经准备好的数据集进行模型训练，让模型可以自动学习数字的相关特征。

6.模型评估：对训练完成的模型进行评估，例如计算精度、召回率等指标。

7.预测测试：使用未知的手写数字图片进行测试，看看模型能否正确预测出数字。

希望这个流程图可以帮助您了解Python手写数字识别的整个过程！