本程序是一个基于PyQt5图形界面和TensorFlow深度学习框架的手写数字识别应用程序。用户可以在画布上手写数字，程序通过截取绘图区域并调用预训练的MNIST模型进行实时识别，最终返回识别结果。程序界面简洁，操作简单，适合用于演示深度学习模型的实际应用场景。
二、主要功能模块图形用户界面（GUI）绘图区域：提供280×280像素的画布，用户可以使用鼠标在画布上手写数字。功能按钮：识别：截取绘图区域内容，调用模型进行识别，并显示识别结果。清空：清除画布内容，重置识别结果。关闭：退出应用程序。结果显示：在界面下方显示识别结果（0-9之间的数字）。手写轨迹记录实时记录鼠标移动轨迹，并在画布上绘制黑色线条。支持多笔画输入，通过特殊标记（-1, -1）分隔不同笔画。图像预处理截取绘图区域内容，并将其缩放至28×28像素（MNIST数据集标准尺寸）。对图像进行灰度化和颜色反转处理，以匹配MNIST数据集的格式。将像素值归一化到[0, 1]范围，作为模型输入。数字识别加载预训练的MNIST模型（model.h5文件）。对预处理后的图像进行预测，返回概率最大的数字作为识别结果。模型支持支持TensorFlow Keras模型（.h5格式）。模型输入：1×28×28×1的张量（单通道28×28图像）。模型输出：0-9数字的概率分布。三、程序运行流程启动程序：初始化GUI界面，显示绘图区域和功能按钮。手写输入：用户在绘图区域使用鼠标手写数字。程序实时记录鼠标轨迹并绘制线条。图像截取与预处理：点击“识别”按钮后，程序截取绘图区域内容。对截图进行缩放、灰度化、颜色反转和归一化处理。数字识别：调用预训练的MNIST模型对处理后的图像进行预测。返回识别结果并显示在界面中。清空或关闭：点击“清空”按钮可重置画布和识别结果。点击“关闭”按钮退出程序。四、技术特点跨平台支持：基于PyQt5开发，支持Windows、macOS和Linux系统。轻量级设计：程序结构简单，依赖库较少，易于部署和运行。实时交互：支持实时手写输入和识别，用户体验流畅。模块化设计：各功能模块独立，便于扩展和维护。深度学习集成：集成TensorFlow框架，支持加载和调用预训练模型。五、使用说明环境要求：Python 3.6及以上版本。安装依赖库：PyQt5、TensorFlow、Pillow、numpy。运行步骤：确保model.h5模型文件与程序在同一目录下。运行程序：python main.py。在绘图区域手写数字，点击“识别”按钮查看结果。注意事项：模型文件需为MNIST数据集训练的.h5格式模型。截图区域坐标（bbox）需根据实际屏幕分辨率调整。六、扩展与改进建议功能扩展：支持触摸屏输入，提升手写体验。增加识别置信度显示功能。支持多模型切换（如字母识别、汉字识别）。性能优化：使用更高效的图像处理库（如OpenCV）。优化模型推理速度，支持实时连续识别。用户体验改进：添加撤销/重做功能。支持保存手写图像和识别结果。提供更丰富的界面主题和绘图工具。七、适用场景教育演示：用于展示深度学习模型的实际应用。开发测试：用于测试和验证手写数字识别模型的性能。个人学习：帮助初学者理解图像处理和深度学习的基本流程。八、示例截图通过以上功能说明，用户可以快速了解程序的设计思路、功能模块和使用方法，便于进一步开发和应用。
