手写汉字识别python

手写汉字识别是一个比较复杂的任务，需要经过多个步骤才能完成。下面介绍一种基于深度学习的方法，使用Python实现手写汉字识别。

1. 数据集准备

首先需要准备手写汉字的数据集，可以在网上搜索到一些已经标注好的手写汉字数据集，如CASIA Online and Offline Chinese Handwriting Databases。将数据集下载后，可以使用Python的Pillow库进行图片读取和处理，将每张图片转换成灰度图并调整大小。

2. 特征提取

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的特征提取方法。可以使用Python的Keras库搭建一个简单的CNN模型，将处理后的图片作为输入，训练模型以提取手写汉字的特征。

3. 模型训练

使用Keras库编写模型训练代码，将数据集分为训练集和测试集，将CNN模型作为分类器进行训练。可以使用交叉验证等技术提高模型的准确率。

4. 模型测试

使用训练好的CNN模型对新的手写汉字图片进行分类预测，输出分类结果。可以使用Python的Matplotlib库进行可视化展示。

总的来说，手写汉字识别是一个复杂的任务，需要多个步骤的处理。上述方法只是其中一种，具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化。