pyqt完成手写数字识别

基于引用[1]和引用提供的信息，可以使用PyQt完成手写数字识别。以下是一个基于深度学习神经网络和PyQt5的GUI可视化手写数字识别小程序的示例代码：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from PyQt5.QtCore import Qt
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf

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

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("手写数字识别")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 400)

        self.label = QLabel(self)
        self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.label.setText("请在下方选择一张手写数字图片进行识别")
        self.setCentralWidget(self.label)

        self.button = QPushButton("选择图片", self)
        self.button.setGeometry(150, 300, 100, 30)
        self.button.clicked.connect(self.open_image)

    def open_image(self):
        file_dialog = QFileDialog()
        file_path, _ = file_dialog.getOpenFileName(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.bmp)")
        if file_path:
            image = Image.open(file_path).convert('L')
            image = image.resize((28, 28))
            image = np.array(image)
            image = image.reshape(1,28, 28, 1)
            image = image.astype('float32')
            image /= 255

            prediction = model.predict(image)
            digit = np.argmax(prediction)

            self.label.setText(f"识别结果：{digit}")

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

这个示例代码创建了一个基于PyQt5的GUI窗口，其中包含一个用于显示识别结果的标签和一个选择图片的按钮。当用户点击选择图片按钮时，会弹出文件对话框，用户可以选择一张手写数字图片进行识别。选择图片后，程序会将图片转换为灰度图像，并调整大小为28x28像素，然后将图像输入到训练好的模型中进行预测，最后将预测结果显示在标签中。