DigitRecognition

手写数字识别——基于TensorFlow LeNet-5模型

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功能描述

用户在移动端网页用手指或在电脑端网页用鼠标书写一个0~9的数字，传输到后端上，后端利用训练好的LeNet-5模型识别数字后，发送给前端并显示给用户

运行环境

后端

• Python
• Python库
  • tornado
  • tensorflow或tensorflow-gpu
  • 以上库可以在命令行界面用pip install tornado命令安装，tensorflow类似
  • pillow 安装教程

前端
Internet Explorer 9、Firefox、Opera、Chrome 以及 Safari 浏览器

运行方法

后端
Windows：按下win+r，输入cmd，回车，进入cmd命令行界面。输入cd /d 你的代码存储目录，进入代码存储目录，输入python server.py运行后端服务器

训练模型：按下win+r，输入cmd，回车，进入cmd命令行界面。输入cd /d 你的代码存储目录，进入代码存储目录，输入python mnist_train.py进行模型训练。模型训练共需30万步，训练过程中可结束程序，下次再运行此程序将接着之前的步数继续训练。（源码中已给出训练好的模型，保存在model文件夹，无需训练）

前端
在浏览器地址栏输入服务器IP:8100，回车即可进入网页。在方框内用手指或用鼠标书写一个0~9的数字，点击识别，稍等即可获得识别结果

项目结构

DigitRecognition
│ digitRecog.py
│ index.html
│ list.txt
│ mnist_cnn.py
│ mnist_train.py
│ server.py
│ temp.png
│
├─doc
│　　referece.txt
│
├─mni_data
│　　t10k-images-idx3-ubyte.gz
│　　t10k-labels-idx1-ubyte.gz
│　　train-images-idx3-ubyte.gz
│　　train-labels-idx1-ubyte.gz
│
├─model
│　　checkpoint
│　　model-295001.data-00000-of-00001
│　　model-295001.index
│　　model-295001.meta
│　　model-296001.data-00000-of-00001
│　　model-296001.index
│　　model-296001.meta
│　　model-297001.data-00000-of-00001
│　　model-297001.index
│　　model-297001.meta
│　　model-298001.data-00000-of-00001
│　　model-298001.index
│　　model-298001.meta
│　　model-299001.data-00000-of-00001
│　　model-299001.index
│　　model-299001.meta
│
└─static
　　├─css
　　│　　style.css
　　│
　　├─js
　　│　　index.js
　　│
　　└─res
　　　　 icon-dog.png

作者列表

gaozhiguang

历史版本

• 1.0 2019年4月18日
  初始版本，仅实现移动端

• 1.1 2019年4月19日
  增加了模型训练过程中的保存与恢复功能

• 1.2 2019年5月7日
  增加了对PC端网页的适配

联系方式

Email：[email protected]