[教学]基于crnn的中文汉字识别_pyqt界面交互界面python含代码

这篇博客介绍了如何利用PyTorch实现基于CRNN的中文汉字识别,并提供了包含训练、单张图片识别及PyQT可视化交互界面的完整代码。通过01train.py进行模型训练,02detect.py用于图片识别,03文字识别界面程序.py则创建了一个具有上传和识别功能的GUI界面,识别结果会显示在界面上。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上效果图:

代码十分的简洁,01train.py即可直接训练,02detect.py可以对单张图片进行识别,03文字识别界面程序.py是右侧的可视化交互pyqt界面,有4个按钮,选择图片,可以上传本地的汉字图片,识别图片,会对01train.py训练好的模型进行调用,然后识别结果显示在pyqt右下角的框内。

然后是数据集这里用的是10w张汉字数据集:

crnn网络结果代码如下:

import torch.nn as nn


class BidirectionalLSTM(nn.Module):

    def __init__(self, nIn, nHidden, nOut):
        """

        :param nIn: 输入层神经元个数
        :param nHidd
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