LattePanda&AI-手写数字识别
# LattePanda&AI-手写数字识别## 概述
数字识别（Digit Recognition），是计算机从纸质文档，照片，或其他来源接收和理解并识别可读的数字的能力，具有很大的实际应用价值，例如手写数字识别可以应用在银行汇款单号识别中，以极大的减少人工成本。
本项目中我们将在LattePanda上，使用JupyterLab编写手写数字识别程序，实现在触摸屏上手写数字0~9，就能被程序准确识别出来的效果。
https://www.bilibili.com/video/BV1Ui4y1M7kb/
## 项目基础
识别手写字
### 硬件准备：
AI主控：LattePanda
输入输出设备：5英寸显示屏、键盘、鼠标
### 程序编写：
1、双击桌面上的“startpage.sh”，打开JupyterLab，切换到“home/lattepanda/桌面/LattePanda&AI项目实战/”目录下，如下图，检查一下项目必需的3个文件；
2、双击“LattePanda&AI-手写数字识别”，进入该文件夹：
- 可编辑执行程序——扩展名为“.ipynb”，JupyterNotebook下的python程序文件，运行该程序可实现项目效果
- 模型文件——扩展名为“.h5”，由训练程序得来，提取不同手写数字图片的特征来建立对应的模型。当运行项目程序对未知手写数字进行识别时，程序会提取未知手写数字的特征，再与模型进行匹配，最终实现识别效果
- 程序调用文件——python程序，可编辑执行程序的一些底层逻辑封装，项目程序需要调用它才能正常运行
3、双击打开“手写数字识别.ipynb”；
##### 样例代码：
#导入同目录下的手写数字识别文件
from handwriteDigitRecognition import *
#调用同目录下已经训练好的模型文件
model, _ = Model.load("手写数字识别")
#初始化识别状态为假
predictOnce = False
#窗口的标题栏名称
screen = Screen("手写数字识别")
#定义“清除”函数，该函数通过for循环遍历每一个黑色块
def buttonClearCallback():
for canvas in canvases:
canvas.clear()
#设置“清除”按键的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色，按下该按键能调用“清除”函数
buttonClear = screen.createButton(700, 0, 100, 50, "清除" , buttonClearCallback, bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#设置设别结果的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色
buttonResult = screen.createButton(0, 0, 300, 50, "手写数字:" , None, bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#6个用于手写数字的黑色块，设置位置和大小
canvases = *6
canvases = screen.createCanvas(60, 50, 200, 200)
canvases = screen.createCanvas(280, 50, 200, 200)
canvases = screen.createCanvas(500, 50, 200, 200)
canvases = screen.createCanvas(60, 270, 200, 200)
canvases = screen.createCanvas(280, 270, 200, 200)
canvases = screen.createCanvas(500, 270, 200, 200)
#定义“识别”函数，该函数设置识别状态为真
def buttonRecogCallback():
global predictOnce
predictOnce = True
#设置“识别”按键的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色，按下该按键能调用“识别”函数
buttonClear = screen.createButton(600, 0, 100, 50, "识别" , buttonRecogCallback,
bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#打开手写数字交互窗口，按下“Q”键退出窗口
if_run = 1
while (if_run == 1):
#如果“识别”按键被按下，通过for循环对每个黑色块内手写字进行识别处理，将识别结果依次显示出来
if predictOnce:
predictOnce = False
buttonResult.txt = "识别结果:"
for cavas in canvases:
buttonResult.txt += str(Model.predict(model, cavas.get()))
#打开与显示交互窗口，如果按下Q键，将无法进入下一次while循环
if screen.show():
if_run = 0
screen.quit()
4、运行程序，当执行到最后一个单元格时，会弹出如下交互窗口；
5、在黑色块中触摸写入数字，
*手写时应保证鼠标不被移动。
写完后触摸“识别”，会在窗口左上角显示识别结果，
6、触摸“清除”会擦除黑色块中的手写数字；
7、按键盘上的“Q”键可退出交互窗口。
## 项目进阶
https://www.bilibili.com/video/BV1c64y1F7hr/
### 交互窗口
如图，我们通过代码中的参数控制交互窗口的显示界面，因此，你可以根据需要调整这些参数以更改或添加交互窗口的背景颜色、文字内容、文字位置大小、手写区域位置大小及数量......
样例代码：
#导入同目录下的手写数字识别文件
from handwriteDigitRecognition import *
#调用同目录下已经训练好的模型文件
model, _ = Model.load("手写数字识别")
#初始化识别状态为假
predictOnce = False
#窗口的标题栏名称
screen = Screen("手写密码录入系统")
#定义“清除”函数，该函数通过for循环遍历每一个黑色块
def buttonClearCallback():
for canvas in canvases:
canvas.clear()
#设置“清除”按键的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色，按下该按键能调用“清除”函数
buttonClear = screen.createButton(700, 0, 100, 50, "清除" , buttonClearCallback, bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#设置设别结果的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色
buttonResult = screen.createButton(0, 0, 300, 50, "请写入密码:" , None, bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#6个用于手写数字的黑色块，设置位置和大小
canvases = *8
canvases = screen.createCanvas(40, 50, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(230, 50, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(420, 50, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(610, 50, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(40, 270, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(230, 270, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(420, 270, 150, 150)
canvases = screen.createCanvas(610, 270, 150, 150)
#定义“识别”函数，该函数设置识别状态为真
def buttonRecogCallback():
global predictOnce
predictOnce = True
#设置“识别”按键的位置和大小，背景色为白色，字体颜色为黑色，按下该按键能调用“识别”函数
buttonClear = screen.createButton(600, 0, 100, 50, "完成" , buttonRecogCallback,
bg = (255,255,255), color = (0,0,0))
#打开手写数字交互窗口，按下“Q”键退出窗口
if_run = 1
while (if_run == 1):
#如果“识别”按键被按下，通过for循环对每个黑色块内手写字进行识别处理，将识别结果依次显示出来
if predictOnce:
predictOnce = False
buttonResult.txt = "计算机密码录入:"
for cavas in canvases:
buttonResult.txt += str(Model.predict(model, cavas.get()))
#打开与显示交互窗口，如果按下Q键，将无法进入下一次while循环
if screen.show():
if_run = 0
screen.quit()
运行效果：
厉害厉害 赞赞赞赞赞！ 厉害厉害 不错不错
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