1、项目介绍
技术栈：pytorch、深度学习、pyqt5图像界面、mnist数据集训练、LeNet-5深度学习卷积神经网络模型
意义：用“经典LeNet-5+PyQt5可视化”打造轻量级手写数字识别工具，一键导入图片即可实时推理，适合毕设、教学演示或嵌入式OEM方案。

研究背景：手写数字核验依赖人工，效率低且易出错；市面识别工具多为云端API，离线轻量级方案稀缺。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作深度学习课程案例，个人可挂树莓派练手，企业可嵌入离线质检终端，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）点击打开文件按钮，选择要识别的图片，然后点击识别按钮，右侧显示识别的结果

（2）点击打开文件按钮，选择要识别的图片，然后点击识别按钮，右侧显示识别的结果

（3）点击打开文件按钮，选择要识别的图片，然后点击识别按钮，右侧显示识别的结果

3、项目说明

3、项目说明
关键词：MNIST、LeNet-5、PyTorch、PyQt5、离线手写识别、毕业设计源码

项目采用PyTorch构建LeNet-5卷积网络，使用MNIST数据集完成训练与验证，测试准确率>99%；模型权重保存为.pth文件，支持CPU/GPU双端推理。PyQt5搭建图形界面，左侧操作区含“打开文件”“识别”按钮及图片预览，右侧结果区实时显示预测数字与置信度。OpenCV前置处理灰度化、二值化、28×28归一化，保障模型输入质量。整个流程离线运行，无网络依赖，单图识别<200ms。代码结构清晰，训练、推理、界面分层封装，注释详尽，是深度学习入门与课程设计的优选项目，也可扩展为手写公式识别、车牌字符分割等场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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