MNIST-recognition-GUI

Программа с графическим интерфейсом для распознавания рукописных цифр. Для использования достаточно распаковать архив model.zip в общую папку и запустить GUI.py

GUI.py

Реализация графического интерфейса для работы с обученной моделью через tkinter:

• Кнопки B+ и B- изменяют размер кисти для рисования
• Кнопка Clear очищает поле для рисования
• Кнопка Predict выводит результат работы модели в правый нижний угол
• Если нарисовать что-либо в окне, то спустя 2 секунды бездействия предсказание числа произойдет автоматически.

Интерфейс приложения

img_processing.py

Функция обработки изображения из окна для рисования. Для работы с изображением используются Pillow, pandas и NumPy. Функция сжимает изображение, удаляет лишние данные, приводит полученное изображение к размеру 20x20, после чего добавляет рамку шириной 4 пикселя по краям. В итоге получается изображение 28x28, которое успешно обрабатывает модель.

Изображение до и после обработки

mnist.py

Обучение модели распознавания цифр через KNeighborsClassifier на данных из data.zip и последующая её консервация в model.pkl. Приведенная модель показывает следующие результаты на тестовых данных:

model classification report

data.zip

В архиве данные MNIST в формате csv для самостоятельного обучения модели. Описание данных на вики.

Пример данных