# Convolutional-Neural-Network-GUI

**Repository Path**: jiminxyc/Convolutional-Neural-Network-GUI

## Basic Information

- **Project Name**: Convolutional-Neural-Network-GUI
- **Description**: MNIST数据集卷积神经网络实现手写数字识别（GUI）
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2025-05-14
- **Last Updated**: 2025-05-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Convolutional-neural-network-GUI
MNIST数据集卷积神经网络实现手写数字识别应用（GUI）

### 项目的一些必要说明
代码中GUI实现的并不美观，只是实现出来GUI需求，大家有需要的可以调整一下布局让GUI更加美观。

谢谢B站的朋友们指正代码错误之处！

代码有两种暂时有两种下载方式：
* 直接clone仓库代码
* 从release中下载我打包好的代码

### 环境信息
* tensorflow版本为2.0.0及以上应该都可以运行
* 我的python版本为3.7（兼容tensorflow2.0及以上版本的Python版本应该都可以）
* Operation System:Windows10
* IDE:Pycharm
* 演示用的图片我已经放到numbers_images文件夹中了，百度网盘不方便的直接clone整个仓库即可
* 图片是MOOC上《人工智能实践：Tensorflow笔记》北大曹健老师https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002?tid=1452937471 课程中演示的那10张图片。
### 项目说明
* CNN-Model.py为卷积神经网络的训练文件。
* gui.py为图像化界面的启动文件
* checkpoin和weights.txt均为卷积神经网络的训练参数。
* recongnition.py和icon.ico不要修改。
### 执行步骤
* 训练好的checkpoint和weights.txt文件已经在仓库里面了，如果想自己训练可以直接run CNN-Model.py即可，run完也会生成checkpoint和weights.txt文件。
* 直接执行recognition.py文件，出现gui窗口，选择图片识别即可。