手写字体识别实验-Python课程设计

分手后的思念是犯贱 2024-04-03 09:42 86阅读 0赞

安装python  
打开手写识别文件夹中的安装包文件夹，双击python3.7.1可执行文件，进行安装。

弹出窗口  
第一步，勾选第二个复选框 Add Python 3.7 to PATH，然后点击第二个选项进行自定义安装。  
![在这里插入图片描述][ad5980d12abf449f83108d8c73067f29.png]  
![在这里插入图片描述][9a8f48430979431ab8f011c22414f7d6.png]  
![在这里插入图片描述][97fc0a0aa7814434b5dafbe3f474af41.png]  
![在这里插入图片描述][485b1b1af44c48fe84bc66a2446e8d49.png]  
![在这里插入图片描述][90f39cce441a4709ac717b85e898a4e8.png]  
step3:安装jupyter notebook  
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。就是在浏览器上运行的python编译器。最大的优点是可以将代码按步骤（块）运行，这在神经网络的编写代码方面很是方便。  
第一步，打开命令提示符，进入到python的安装文件夹下的Scripts文件夹中，你在这个文件夹中就可以看到pip.exe。  
![在这里插入图片描述][02998a1711ec46f1b1dda8d8c8ca3f8c.png]  
![在这里插入图片描述][aeddae019d69478c849d23b4203fd117.png]

输入cd D:\\Software"Python 3.7.1"\\Scripts  
因为目录中有空格，所以要将路径中有空格的部分加上引号

否则报错Set-Location : 找不到接受实际参数“Hub\\resources”的位置形式参数。  
输入这行命令：python -m pip install --upgrade pip，等待安装完成。  
![在这里插入图片描述][dacebedb97414d839bc195474783fdd9.png]  
继续输入命令：pip install jupyter，等待安装完成。  
![在这里插入图片描述][900992b38e1d46f9bf5e4ca6626e08ab.png]  
![在这里插入图片描述][623839cbd9144668a52bd84e1ea5fe4f.png]

完成后script文件夹中会出现很多新的jutpter有关的文件。

![在这里插入图片描述][71443c5badaf46748604a7256ef394a3.png]  
继续输入以下指令，启动jupyter notebook  
jupyter notebook  
![在这里插入图片描述][a48000b251044c5982f69f74ac78e8b8.png]  
安装其他的库  
第一步，安装whl。whl是python中特有的安装包。进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install wheel。出现Successfully installed这表明安装成功。  
![在这里插入图片描述][64b79c2c169446a0918cc386c81a42e1.png]  
第二步，安装numpy库。这时打开资料包里的安装包，把以下两个文件复制到Script文件夹中。

![在这里插入图片描述][99dfbf685f2c4d1b9223dd144d8e632a.png]  
![在这里插入图片描述][34de0bfcfeac4ebcbb1ddd9b59ec5f3e.png]

然后，进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install numpy-1.17.3-cp37-cp37m-win\_amd64.whl，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。  
![在这里插入图片描述][abd8ede550c24797a037c6aaad3d21f8.png]

第三步，安装matplotlib库  
进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-win\_amd64.whl，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。

![在这里插入图片描述][2524334148d44fdcba128d971dd9124a.png]

第四步，安装tqdm库，进入Scripts路径的命令提示符中输入pip install tqdm，就可以安装了。成功之后也会出现Successfully installed。

![在这里插入图片描述][c4b927c2094a4dde89bd56fd5c7718a1.png]

输入jupyter notebook，启动jupyter notebook。

![在这里插入图片描述][bd0fe0a4c7d34aa69374abd9d470473c.png]  
![在这里插入图片描述][9be6757db51f4831b62a4a37bb5072ad.png]

进入python安装目录，打开workspace文件夹，进入源码文件夹，打开Handweriter recognition.ipynb  
![在这里插入图片描述][f1c6e5e1659f40fe8fbb752cb29c0f1a.png]  
进入到代码编辑界面  
此案例源码一共有43块代码，可由从上到下的顺序依次运行。  
选中一块代码块，变成绿色后，点击上方的运行，就开始运行这块代码块了。运行时，代码块会处于\*号状态。有些代码块的运行时间会比较久，请耐心等待，这些代码块都添加了进度条，不会让你枯燥等待。  
当运行到第10块代码块开始，就可以看到数据集里的手写识别所用的图片了。  
第10块是训练集中的图片。

![在这里插入图片描述][ba899ce84c234fa3bd5fb5666888553e.png]

![在这里插入图片描述][0983cd0a4a11449fbececfbdfbbc3b55.png]  
![在这里插入图片描述][3c622fd137fe42a4b1ad3a98cd82a0c8.png]

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