手写识别系统开源项目教程

手写识别系统开源项目教程

HandwritingRecognitionSystem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HandwritingRecognitionSystem

1. 项目目录结构及介绍

该项目是基于深度卷积循环神经网络架构的手写识别系统。以下是项目的目录结构及文件介绍：

HandwritingRecognitionSystem/
├── samples/                      # 存放示例图片
├── .gitignore                    # 指定不被git管理的文件
├── License.md                    # 项目许可证信息
├── README.md                     # 项目说明文件
├── TensorBoard.png               # TensorBoard的可视化结果图
├── cnn.py                        # 卷积神经网络相关代码
├── compute_probs.py              # 计算后验概率的脚本
├── config.py                     # 配置文件
├── image.jpg                     # 示例图片
├── requirements.txt              # 项目依赖的Python包
├── rnn.py                        # 循环神经网络相关代码
├── test.py                       # 测试脚本
├── train.py                      # 训练脚本
└── util.py                       # 工具脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过以下两个脚本：

• train.py：用于启动模型训练的脚本。运行该脚本会生成一个文本日志文件和Tensorflow的总结文件。

  python train.py
  

• test.py：用于启动模型测试的脚本。运行该脚本会为每个图像生成一行转录文本。默认情况下，输出会被写入到decoded.txt文件中。

  python test.py
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为config.py，其中包含了以下内容：

• 通用配置：包括数据集路径、模型参数、训练参数等。
• CNN-specific architecture配置：包括卷积神经网络的架构配置，如层数、过滤器大小、步长等。

配置文件允许用户根据具体的需求调整系统的参数，以获得最佳性能。在开始训练或测试之前，请确保配置文件中的参数设置正确。

HandwritingRecognitionSystem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HandwritingRecognitionSystem