请写一个手写数字识别的python代码，包括预处理流程

好的，以下是一个简单的手写数字识别的Python代码，包括预处理流程：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 预处理函数
def preprocess(img):
    # 将图像变成28x28的大小
    img = cv2.resize(img, (28, 28))
    # 将图像变成灰度图
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 将图像二值化
    _, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 将图像转换成一维向量
    img = np.reshape(img, (1, 784))
    # 将像素值归一化到0到1之间
    img = img / 255.0
    return img

# 加载图像
img = cv2.imread('test.png')
# 预处理图像
img = preprocess(img)
# 使用模型进行预测
result = model.predict_classes(img)
print(result)

其中，`model.h5`是训练好的模型文件，`test.png`是待识别的手写数字图像文件。预处理函数`preprocess()`实现了图像的预处理流程，包括将图像变成灰度图、二值化、调整大小、转换成一维向量和像素值归一化。最后，使用训练好的模型对预处理后的图像进行预测，输出识别结果。