1、项目介绍
技术栈：python语言、深度学习、pytorch、CNN卷积神经网络算法、手写数字识别、训练集、测试集
意义：用“PyTorch+CNN+MNIST”打造离线手写数字识别工具，支持图片上传与手绘板双输入，一键识别、秒级反馈，适合毕设、教学演示或嵌入式OEM方案。

研究背景：手写数字人工核验效率低、易出错；市面云端API依赖网络，离线轻量级方案稀缺，且缺少“手绘+上传”双模式一体界面。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作深度学习课程案例，教师可嵌入在线考试，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）手写数字识别

（2）手写数字识别

（3）手写数字识别

（4）上传图片数字识别

（5）手写数字识别

3、项目说明

3、项目说明
关键词：MNIST、CNN、PyTorch、数据增强、手绘板、上传识别、毕业设计源码

系统采用PyTorch构建经典CNN，在MNIST训练集上完成30轮训练，测试准确率>99%；支持旋转、翻转、裁剪在线增强，提升模型鲁棒性。前端手写板基于HTML5 Canvas，鼠标轨迹实时转为28×28灰度图；图片上传支持JPG/PNG自动预处理。后端Flask暴露/rest/predict接口，返回数字与置信度，单图推理<100ms。代码分层清晰：train.py完成训练与模型保存，app.py启动服务，static/templates实现交互界面。整套项目完全开源、注释详尽，requirements.txt一键安装，5分钟可本地运行，是人工智能、软件工程等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为手写符号识别、答题卡批阅、嵌入式离线模块等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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