1、项目介绍
技术栈：Python语言、pyqt界面、卷积神经网络CNN算法、OpenCV、pyTorch、matplotlib、scikit-learn
意义：用“CNN+PyQt+OpenCV”打造离线手写汉字识别双模式系统，支持画板手写与图片上传，全流程预处理+识别+结果标注，适合毕设、汉字教学、笔记数字化。

研究背景：手写汉字人工录入效率低、易出错；云端OCR对生僻字、公式支持有限，离线、可编辑、带预处理流程的工具稀缺。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作深度学习课程案例，教师可嵌入汉字教学，企业可挂离线终端，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）手写汉字后，点击识别汉字，矩形框显示识别结果

（2）手写汉字后，点击识别汉字，矩形框显示识别结果

（3）手写汉字后，点击识别汉字，矩形框显示识别结果

（4）上传文字图片后，点击灰度化、平滑、二值化、识别，即可显示识别的结果

（5）上传文字图片后，点击灰度化、平滑、二值化、识别，即可显示识别的结果

（6）手写汉字后，可以清空画板、使用橡皮擦、选择画笔粗细、画笔颜色等等

（7）识别文字模块：选择图片后，右侧矩形框显示识别结果

（8）识别文字模块：选择图片后，右侧矩形框显示识别结果

3、项目说明

3、项目说明
关键词：CNN卷积神经网络、PyTorch训练、PyQt5手绘板、OpenCV预处理、离线汉字识别、毕业设计源码

系统采用CNN+CTC架构，使用CASIA-HWDB2.x数据集训练，支持6763个一级汉字，测试集单字准确率>96%；PyQt5搭建双模式界面——“手绘板”支持压感粗细、颜色、橡皮擦、一键清空；“图片上传”支持灰度化、高斯平滑、自适应二值化、倾斜校正全流程预处理，处理后可逐键查看效果再识别。后端PyTorch加载.pth权重，单字推理<50ms，结果以矩形框标注在画布或图片右侧，支持批量导出CSV。代码分层清晰：train_ctc.py完成训练，model.py定义网络，app.py启动界面，utils.py封装预处理。整套项目完全开源、注释详尽，requirements.txt一键安装，是人工智能、软件工程、中文信息处理等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为试卷批阅、古籍数字化、纸质档案录入等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻