Python3.5手写识别代码：CNN实现98%准确率与图像预处理

本篇文章主要介绍了如何使用Python 3.5和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）实现手写数字识别。具体是针对MNIST数据集进行测试，该数据集包含了大量的手写数字图片，非常适合用于图像分类任务。标题中的“手写识别测试代码”表明了文章的核心内容。 首先，代码从TensorFlow的官方教程导入必要的模块，如`input_data`用于加载MNIST数据集，`tensorflow`和`argparse`用于处理命令行参数，`numpy`用于数值计算，以及`PIL`库用于图像处理。`MNIST_data`被读取并设置为one_hot编码，以便后续网络训练时使用。 `getTestPicArray`函数是关键部分，它负责预处理输入的手写图片。该函数接收一个图片文件名，通过PIL库打开图片，然后进行大小调整（28x28像素），转换为灰度图像，并计算像素值的阈值。如果某个像素值超过阈值，将其反转（黑白反色处理），确保颜色差异大，便于识别。接着，将处理后的图像转换成张量数组，归一化到0-1范围，以便输入到神经网络中。 `test_my_data`函数定义了模型的测试过程。在TensorFlow会话中运行这个函数，意味着它将在已经训练好的模型上对测试数据进行预测。这里没有展示完整的模型构建和训练过程，但可以推测在此之前，作者可能已经用MNIST数据集训练了一个卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等结构，以识别数字。 在代码中，我们没有看到具体的损失函数、优化器或模型架构的定义，这可能是为了简洁起见，但实际应用中这些是必不可少的部分。准确率达到98%表明模型在识别手写数字方面表现出色，且对于输入图片的要求较为宽松，只要字体颜色与背景对比明显，且字体不细小，就可以得到较好的识别效果。 总结来说，这篇代码提供了一个使用Python和卷积神经网络进行手写数字识别的实用示例，包含了数据预处理、模型测试和评估的关键步骤。通过这段代码，读者可以了解如何利用深度学习技术解决实际的手写数字识别问题，并从中学习到图像数据的预处理技巧以及如何与TensorFlow结合使用。