手写数字识别python不用自带的数据集

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，可以使用各种不同的数据集进行训练和测试。如果你不想使用自带的数据集，可以考虑使用MNIST数据集之外的其他数据集，或者自己生成数据集。

一种常见的方法是使用Python的Pillow库生成手写数字图像，并将这些图像保存到本地文件中。然后，你可以使用图像处理库（如OpenCV）对图像进行预处理，并使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）对模型进行训练和测试。

如果你想更深入地了解手写数字识别的实现细节，可以参考以下资源：

- 用Python和OpenCV实现手写数字识别：https://www.pyimagesearch.com/2016/08/01/lenet-convolutional-neural-network-in-python/
- 用TensorFlow实现手写数字识别：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
- 用PyTorch实现手写数字识别：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

相关问题

手写数字识别python不用自带的mnist数据集该怎样写代码

如果你不想使用MNIST数据集，可以使用其他数据集或者自己生成数据集。在这里，我介绍一种方法，使用Python的Pillow库生成手写数字图像，并将这些图像保存到本地文件中。

首先，你需要安装Pillow库：

pip install Pillow

然后，你可以使用以下代码生成手写数字图像，并将其保存到本地文件中：

from PIL import Image, ImageDraw
import random

# 定义图像的大小和背景色
width = 28
height = 28
background_color = (255, 255, 255)

# 创建一个新的图像对象
image = Image.new('RGB', (width, height), background_color)

# 创建一个绘图对象
draw = ImageDraw.Draw(image)

# 随机生成数字
number = random.randint(0, 9)

# 设置字体和字号
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 20)

# 获取数字的大小
text_width, text_height = draw.textsize(str(number), font=font)

# 计算数字的位置
x = (width - text_width) / 2
y = (height - text_height) / 2

# 在图像上绘制数字
draw.text((x, y), str(number), fill=(0, 0, 0), font=font)

# 保存图像到本地文件
image.save('number.png')

这段代码会生成一个28x28大小的图像，随机生成一个数字，并将数字绘制在图像中心。你可以调用这段代码多次生成多个手写数字图像，并将它们保存到本地文件中。

一旦你生成了足够多的手写数字图像，就可以使用它们训练和测试你的手写数字识别模型。具体的训练和测试代码将依赖于你选择的深度学习框架和算法。

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。