基于CNN的网页版汉字潦草识别系统教程与代码

资源摘要信息:"本资源是一套基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于识别汉字书写的潦草程度，并通过HTML网页界面展示结果。该代码主要由Python编写，并依赖于PyTorch框架。项目提供了逐行中文注释，适合初学者理解。代码包含三个Python脚本文件，分别是数据集准备、模型训练和网页服务启动。用户需要自行搜集并准备汉字图片数据集，并按照项目要求组织图片文件夹和标签。数据集的准备和管理是通过脚本文件自动完成的，用户只需要按照指定格式放置图片和标签即可。" 知识点详细说明： 1. Python编程语言：本项目使用Python语言进行编程开发，Python以其简洁的语法和强大的社区支持，在人工智能和数据分析领域广泛应用。 2. PyTorch深度学习框架：代码运行在PyTorch框架之上，PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python，用于自然语言处理和计算机视觉等任务。项目中使用到的版本为1.7.1或1.8.1。 3. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别和处理，包括文字识别。本项目利用CNN对汉字书写潦草程度进行自动识别。 4. 数据集准备：由于代码不包含数据集图片，用户需要自己搜集汉字图片并按照项目要求放入指定文件夹。图片文件夹结构需要根据汉字的分类进行组织，每个类别对应一个文件夹。 5. 数据集组织结构：在数据集文件夹下，需要创建不同的类别文件夹，每个文件夹内收集相应类别的图片，并且有一个提示图帮助用户了解如何组织图片。 6. 数据集生成脚本（01数据集文本生成制作.py）：该脚本用于将图片路径和对应的标签转换成训练集和验证集，并生成txt格式文件，为后续模型训练做准备。 7. 模型训练（02深度学习模型训练.py）：该脚本读取上一步生成的txt文本内容，自动进行模型的训练工作。 8. 网页界面（03html_server.py）：该脚本用于启动HTML服务，生成网页URL，用户通过网页界面能够查看识别结果。 9. 环境搭建：推荐使用Anaconda进行环境管理，安装Python3.7或3.8版本，并安装对应的PyTorch版本。 10. requirement.txt文件：该文件列出了项目运行所需的依赖库和版本，用户在安装环境后，可以通过pip安装requirement.txt中列出的所有包。 11. 数据集文件夹：用户需要将收集的图片分类放置于指定的数据集文件夹下，每个分类一个文件夹。 12. templates文件夹：该文件夹内包含HTML网页模板文件，用于显示训练结果和提供用户交互界面。 13. 逐行注释和说明文档：项目代码中每一行都有中文注释，帮助理解代码逻辑，同时提供了一个说明文档.docx，用于更详细地介绍项目使用方法和流程。