主要为大家详细介绍了Python实现识别手写数字的大纲，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

写在前面 其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序，但是因为逻辑比较简单，而且要求比较严苛，是在50×50大小像素的白底图上手写黑色数字，并且给的训练材料也不够多，导致准确率只能五五开。所以这一次准备写一个加强升级版的，借此来提升我对Python处理文件与图片的能力。 这次准备加强难度： 被识别图片可以是任意大小； 不一定是白底图，只要数字颜色是黑色，周围环境是浅色就行； 加强识别手写数字的逻辑，提升准确率。 因为我还没开始正式写，并且最近专业课程学习也比较紧迫，所以可能更新的比较

写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会讲得清楚一点。 而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。当然，如果想要直接看代码，代码全部放在我的GitHub中，所以这篇文章主要负责讲解，如需代码请自行前往GitHub。 本次大纲 上一次写到了数据库的建立，我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走，该轮到识别图片的内容了。 首先我们需要从文件夹中

写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思路。 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分： 读入图片； 将图片读取为灰度值矩阵； 图片背景去噪； 切割图片，得到手写数字的最小矩阵； 拉伸/压缩图片，得到标准大小为100×100大小矩阵； 将图片拉为1×10000大小向量，存入训练矩阵中。 所以下面将会对这几个函数进行详解。 代码分析 基础内容 首