Python3手写体识别实战：从零到完整应用

本篇文章主要介绍了如何使用Python3版本的Python（3.6.1）结合PyQt5和SQL Server 2012实现一个简单可学习的手写体识别系统。作者分享了自己从初识这个看似高深领域的项目，到实际操作过程中的问题解决经历，突显了编程实践的重要性。 首先，作者提到最初对机器学习和手写体识别的理解较为抽象，但在观看某个教学视频后，了解到其实这些技术可以通过特定的算法和编程技巧来实现。他决定利用Python作为核心语言，PyQt负责用户界面设计，而SQL Server作为数据存储平台，来构建一个完整的应用。 在开发过程中，作者面临了多方面的挑战，包括数据库连接（如pymssql库的使用）、SQL Server数据库的操作（如创建和管理表结构），以及PyQt的界面设计和事件处理等。例如，他在文章中提到了如何创建和管理两个表格，用于存储手写字符的二维数据，每个格子的点数以百分比的形式表示。 手写体识别的核心算法涉及将手写的字符分解为一系列的点，然后通过九宫格划分和统计点的数量，计算不同字符之间的相似度，这是基于欧几里得距离或其他相似度度量方法。Learning类被设计为一个基类，继承自LearningUI，它整合了LearningDB类的功能，实现了与数据库的交互，从而实现了数据的读写和模型训练。 在整个开发流程中，作者强调了自我学习和解决问题的能力，通过网络搜索和不断试错解决了大量问题。最后，程序被拆分为四个模块：main.py作为主入口，Learning.py处理学习逻辑，LearningDB.py负责数据库操作，LearningUI.py则是用户界面部分。这样的模块化设计使得代码结构清晰，易于维护和扩展。 这篇文章提供了一个实际案例，展示了如何将Python、PyQt和数据库技术应用于手写体识别，同时也揭示了在项目开发中遇到并解决技术难题的过程，对于想要学习类似项目的读者来说，提供了有价值的参考和实践经验。