<h4 id="%E4%B8%80%E3%80%81%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%A6%82%E8%BF%B0">一、项目概述</h4> 讯享网
手写数字和符号识别是计算机视觉和深度学习中的经典问题。随着深度学习技术的进步，尤其是在卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）模型的应用下，手写数字和符号的识别精度和速度得到了显著提升。本项目旨在构建一个基于 R-CNN 模型的手写数字与符号识别系统，支持图像上传、识别和结果展示，目标是为用户提供一种智能化的手写输入识别工具。
本项目将包括以下部分内容：
- 数据集的准备和预处理。
- 使用 R-CNN 进行手写数字与符号的检测与识别。
- 设计并实现用户界面（UI），使系统更加易于使用。
- 模型训练和优化。
- 最终的系统集成与测试。
目录
一、项目概述
二、手写数字与符号识别的背景与应用
三、系统设计与架构
3.1 系统框架
3.2 数据集准备
数据预处理与增强
3.3 模型设计与训练
加载预训练模型
训练模型
3.4 模型评估
四、UI 界面设计与实现
4.1 UI 界面功能
4.2 PyQt5 代码实现
五、总结与展望
二、手写数字与符号识别的背景与应用
手写数字和符号识别被广泛应用于银行支票处理、自动化表单识别、手写笔记数字化等领域。手写数字与符号识别具有以下特点：
- 非结构化输入：手写输入的数字和符号通常呈现不同的字体、大小、倾斜度和噪声，因此需要强大的深度学习模型来应对这些挑战。
- 实时性要求
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