手写数字识别python不用自带的mnist数据集，用我自己写的数字图片，该怎样写代码

在使用自己写的数字图片进行手写数字识别时，你需要先将这些图片加载到内存中，并进行预处理。

以下是一个使用Python的Pillow库加载手写数字图片并进行预处理的示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 定义图像的大小和目录
width = 28
height = 28
image_path = 'path/to/image.png'

# 加载图像并转换为灰度图像
image = Image.open(image_path).convert('L')

# 调整图像大小为28x28
image = image.resize((width, height))

# 将图像转换为数组
image_array = np.array(image)

# 将图像数组归一化到0到1之间
image_array = image_array / 255.0

# 将图像数组转换为一维向量
image_vector = image_array.reshape((1, width * height))

这段代码会将指定路径下的手写数字图片加载到内存中，并将其转换为灰度图像。然后，它将调整图像大小为28x28，并将图像转换为数组。接着，它将图像数组归一化到0到1之间，并将图像数组转换为一维向量。

一旦你完成了预处理，就可以使用你选择的深度学习框架和算法对这些手写数字图片进行识别。具体的代码将依赖于你选择的框架和算法。