手写数字识别项目之前写过相关的文章，但是只介绍了这个项目的背景，并且给出了源码。
后来有很多朋友反馈，按照源码自己设计的模型，虽然可以很好的识别出给定数据集中的图片，但是自己手写的数字却很难识别出来。
这个问题被我解决后，给一部分朋友发过最新的源码，但仍有一些朋友还是会有类似的问题，所以，今天索性写一个该项目的完全体。
看完本文，关于手写数字识别这个项目或许：你只需要这一篇文章就够了。
1、项目介绍
手写数字识别是计算机视觉（CV）中图像识别门类中的一个项目，也属于一个初学 AI 视觉的入门项目。
该项目以数据集小、神经网络简单、任务简单为优势，并且集合了卷积神经网络中该有的东西，可谓麻雀虽小，五脏俱全。
非常适合新手上手学习。
本文以详细的介绍和给出源码进行走读的形式，带你一览该项目的每一处细节。
文章末尾附代码下载链接，只用自己的笔记本电脑，你也可以从头训练一个可以识别图像的神经网络模型出来。
2、什么是手写数字识别
简答来说，就是搭建了一个卷积神经网络模型，对这个模型进行训练后，它可以完成手写数字的识别。
比如，你用笔在纸上写了个 6，神经网络模型就能认识这是6，你写个8，它就识别出来这是个8，就这么简单。
之所以说该任务简单，是因为它的标签只有 0-9 这 10 种数字分类，相比于 resnet 等网络在 ImageNet 上 1000 个实物分类，确实小很多。
虽然简单，但背后的原理却一点都不少，典型的卷积神经网络训练和算法全部都有。
与该项目一起出名的，便是大名鼎鼎的 MNIST(Mathematical Numbers In Text) 数据集。
该数据集中包含了 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像，图像都是各种手写的数字，基本都是长这样的。
3、代码走读
在了解了项目背景后，我以代码走读的形式，一点点介绍该神经网络模型。
当然你可以按照下面给出的源码，在自己的笔记本上（配置再低也够用）搭建一个python环境，来训练这个模型。
第一步：导入必要的库
python
# 导入NumPy数学工具箱
import numpy as np
# 导入Pandas数据处理工具箱
import pandas as pd
# 从 Keras中导入 mnist数据集
from keras.datasets import mnist
# 导入绘图工具包
import matplotlib.pyplot as pltkeras 是一个开源的人工神经网络库，里面有很多经典的神经网络和数据集，要用的 mnist 数据集就在其中。
第二步：加载数据集
scss
# 从mnist数据集中加载训练数据集以及对应的标签，测试数据集以及对应的标签
(x_train_image, y_train_lable), (x_test_image, y_test_lable) = mnist.load_data()这条命令利用 keras 中自带的 mnist 模块，加载数据集（load_data）进来，分别赋值给四个变量。
其中：x_train_image 保存用来训练的图像，y_train_lable是与之对应的标签。假设图像中的数字是1，那么标签就是1。
x_test_image和 y_test_lable分别为用来验证的图像和标签，也就是验证集。训练完神经网络后，可以使用验证集中的数据进行验证。
第三步：数据预处理
其中一个预处理内容是改变数据集的 shape，使其满足模型的要求。
ini
# 导入keras.utils工具箱的类别转换工具
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 给标签增加维度,使其满足模型的需要
# 原始标签，比如训练集标签的维度信息是[60000, 28, 28, 1]
x_train = x_train_image.reshape(60000, 28, 28, 1)
x_test = x_test_image.reshape(10000, 28, 28, 1)
# 特征转换为one-hot编码
y_train = to_categorical(y_train_lable, 10)
y_test = to_categorical(y_test_lable, 10)这个数据集中的共 60000 张训练图像，10000 张验证图像，每张图像的长宽均为 28 个像素，通道数为 1。
那么对于训练集 x_train_image而言，将其形状变为 NHWC = [60000, 28, 28, 1], 验证集类似。
to_categorical 的作用是将样本标签转为 one-hot 编码，而 one-hot 编码的作用是可以对于类别更好的计算概率或得分。
One-Hot算法
这里我简单介绍下 one-hot，你也可以**点这里**仔细学习一下。
之所以用 one-hot 编码，是因为对于输出 0-9 这10个标签而言，每个标签的地位应该是相等的，并不存在标签数字 2 大于数字 1 的情况。
但如果我们直接利用标签的原始值（0-9）进行最终结果的计算，就会出现标签2 大于标签 1的情况。
因此，在大部分情况下，都需要将标签转换为 one-hot 编码，也就独热编码，这样标签之间便没有任何大小而言。
这个例子中，数字 0-9 转换为的独热编码为：
css
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]]每一行的向量代表一个标签。
假设 [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.] 代表 0 而 [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.] 代表1，可以看到这两者之间是正交独立的，不存在谁比谁大的问题。
第四步：创建神经网络
ini
# 从 keras 中导入模型
from keras import models
# 从 keras.layers 中导入神经网络需要的计算层
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
# 构建一个最基础的连续的模型，所谓连续，就是一层接着一层
model = models.Sequential()
# 第一层为一个卷积，卷积核大小为(3,3), 输出通道32，使用 relu 作为激活函数
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)))
# 第二层为一个最大池化层，池化核为（2,2)
# 最大池化的作用，是取出池化核（2,2）范围内最大的像素点代表该区域
# 可减少数据量，降低运算量。
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 又经过一个（3,3）的卷积，输出通道变为64，也就是提取了64个特征。
# 同样为 relu 激活函数
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))
# 上面通道数增大，运算量增大，此处再加一个最大池化，降低运算
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# dropout 随机设置一部分神经元的权值为零，在训练时用于防止过拟合
# 这里设置25%的神经元权值为零
model.add(Dropout(0.25))
# 将结果展平成1维的向量
model.add(Flatten())
# 增加一个全连接层，用来进一步特征融合
model.add(Dense(128, activation="relu"))
# 再设置一个dropout层，将50%的神经元权值为零，防止过拟合
# 由于一般的神经元处于关闭状态，这样也可以加速训练
model.add(Dropout(0.5))
# 最后添加一个全连接+softmax激活，输出10个分类，分别对应0-9 这10个数字
model.add(Dense(10, activation="softmax"))上面每一行代码都加了注释，说明每一行的作用，短短几行，便是这个手写数字识别神经网络的全部了。
至于每一种算法的原理，如果想深入了解，这里有传送门：Conv2D(卷积) 、MaxPooling2D(池化) 、Dense(全连接层） 、Dropout 、Softmax 。
第五步：训练
ini
# 编译上述构建好的神经网络模型
# 指定优化器为 rmsprop
# 制定损失函数为交叉熵损失
model.compile(optimizer="rmsprop", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# 开始训练
model.fit(
x_train,
y_train, # 指定训练特征集和训练标签集
validation_split=0.3, # 部分训练集数据拆分成验证集
epochs=5, # 训练轮次为5轮
batch_size=128,
) # 以128为批量进行训练Epoch 5/5329/329 [==============================] - 15s 46ms/step - loss: 0.1054 - accuracy: 0.9718 - val_loss: 0.0681 - val_accuracy: 0.9826
训练结果如上，可以看到最后的训练精度达到了 98.26%，还是挺高的。
第6步：测试集评估
ini
# 在测试集上进行模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test)
print("测试集预测准确率:", score[1]) # 打印测试集上的预测准确率313/313 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.0662 - accuracy: 0.9815 测试集预测准确率: 0.9815000295639038
可以看到在验证集上也能有98%的准确率。
第7步：验证一张图片
ini
# 预测验证集第一个数据
pred = model.predict(x_test[1].reshape(1, 28, 28, 1))
# 把one-hot码转换为数字
print(pred[0], "转换一下格式得到：", pred.argmax())
# # # 输出这个图片
plt.imshow(x_test[1].reshape(28, 28))
plt.show()以验证集中的第一张图片为例来进行验证，输出如下：
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step
[4.2905590e-15 2.6790809e-11 2.8249305e-09 2.3393848e-11 7.1304548e-14
1.8217797e-18 5.7493907e-19 1.0000000e+00 8.0317367e-15 4.6352322e-10]
转换一下格式得到：7
得到的数字是7，将该图片显示出来，确实是7。说明训练的模型确实达到了识别数字的水平。
第8步：自己手写一个数字拍成图片来识别一下
你可以用如下的代码，测试你自己手写的数字的图片。
ini
# 你可以用如下的代码，测试你自己的图片
from PIL import Image, ImageOps
import cv2
def preprocess_handwritten_image(image_path):
# 加载图片
img = Image.open(image_path)
# 转换为灰度图像
img = img.convert("L")
# 反转像素值
img = ImageOps.invert(img)
# 将图像调整为28x28像素
img = img.resize((28, 28))
img = np.array(img)
# Otsu's方法进行自动二值化处理
_, img_binary = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 调整形状为 (1, 28, 28, 1)，用于模型输入
img_binary = img_binary.reshape(1, 28, 28, 1)
return img_binary
my_pic = "./5.jpg" # 你的图片路径
preprocessed_image = preprocess_handwritten_image(my_pic)
my_pred = model.predict(preprocessed_image)
print(my_pred[0], "我的图片是：", my_pred.argmax())
plt.imshow(preprocessed_image.reshape(28, 28))
plt.show()注意：手写的数字要粗一些，对比度高一些，否则会有一定概率识别出错。
下面这张图片是我手写的数字，识别效果很好。
3、总结
手写数字识别项目比较简单，仅仅两个卷积层，整体运算量不大，就目前计算机的配置，即使笔记本基本上都可以完成该神经网络的训练和验证。
如果你感兴趣，欢迎关注我的公众号：点这里，在公众号后台回复【mnist】获取本文的所有源码，实操起来吧。