基于PYQT5的手写数字识别UI设计及模型实现

项目描述

本资源文件提供了一个基于Python的手写数字识别系统，结合了PYQT5进行用户界面设计，并使用了sklearn库中的KNN、MLP和SVM模型进行训练和测试。代码中包含了大量的注释，旨在帮助用户快速理解并上手使用。

功能特点

• 用户界面设计：使用PYQT5构建了一个直观的手写数字识别界面，用户可以在界面上直接绘制数字。
• 模型训练与测试：基于sklearn库，提供了KNN、MLP和SVM三种模型的训练和测试代码，用户可以根据需要选择合适的模型进行训练。
• 代码注释：代码中包含了详细的注释，帮助用户理解每一行代码的功能和实现逻辑。

使用说明

1. 环境配置：

   • 确保已安装Python 3.x。
   • 安装所需的Python库：pip install pyqt5 scikit-learn。

2. 运行程序：

   • 下载本资源文件中的代码。
   • 在终端或命令行中导航到代码所在的目录。
   • 运行主程序文件，启动手写数字识别界面。

3. 界面操作：

   • 在界面上绘制数字。
   • 点击“识别”按钮，系统将使用训练好的模型进行识别，并在界面上显示识别结果。

代码结构

• main.py：主程序文件，包含PYQT5界面设计和模型调用逻辑。
• models.py：包含KNN、MLP和SVM模型的训练和测试代码。
• utils.py：包含一些辅助函数和工具代码。

注意事项

• 本项目仅作为学习和研究使用，不建议用于生产环境。
• 用户可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。