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Python手写数字识别
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前言

这篇博客针对《Python手写数字识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。

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运行结果

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文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
       1. 主要代码
       2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

       1. Python
       2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下（示例）：

import cv2
#==============准备数据========================
#读取待识别图像
o=cv2.imread("image/test2/3.bmp",0)
# images用于存储模板
images = []
# 遍历指定目录下所有子目录及模板图像
for i in range(10):    images.extend(glob.glob('image/'+str(i)+'/*.*'))    
#=============计算匹配值函数=====================
def getMatchValue(template,image):#读取模板图像templateImage=cv2.imread(template)#模板图像色彩空间转换，BGR-->灰度ret, templateImage = cv2.threshold(templateImage, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)# 获取待识别图像的尺寸height, width = image.shape# 将模板图像调整为与待识别图像尺寸一致result = cv2.matchTemplate(image, templateImage, cv2.TM_CCOEFF)# 将计算结果返回return result[0][0]
#===============计算最佳匹配值及模板序号======================
# matchValue用于存储所有匹配值
matchValue = []
# 从images中逐个提取模板，并将其与待识别图像o计算匹配值
for xi in images:d = getMatchValue(xi,o)
# print(distance)   #测试语句：看看各个距离值
# 获取最佳匹配值
bestValue=max(matchValue)
# 获取最佳匹配值对应模板编号
i = matchValue.index(bestValue)
# print(i)         #测试语句：看看匹配的模板编号
#===============计算识别结果======================
#计算识别结果
number=int(i/10)
#===============显示识别结果======================
print("识别结果:数字",number)

运行结果

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！

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2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3）界面美化
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