小袁口算 - 手写数字识别口算练习系统

项目概述

小袁口算是一个基于PyQt5开发的交互式口算练习应用，集成了手写数字识别功能。该应用提供加减法算术题，用户通过手写方式输入答案，系统利用神经网络模型自动识别并判断答案的正确性。

功能特点

• 自动生成10以内的两位数加减法题目
• 双画板界面，分别用于输入十位和个位数字
• 基于深度学习的手写数字识别
• 计时功能，记录用户完成10道题目的总时间
• 实时反馈答题正确与否
• 最终显示得分和用时

文件结构

• huatu.py: 实现画板功能，包含画图控件和双画板控件
• kousuan.py: 主程序，实现口算练习的界面和逻辑
• shibie.py: 数字识别模块，加载训练好的模型并识别手写数字
• shuzishibie.py: 定义数字识别的网络结构
• model_Mnist.pth: 预训练的手写数字识别模型
• mnist: MNIST数据集，用于训练手写数字识别模型

如何使用

1. 启动应用：

   python kousuan.py

2. 点击"开始"按钮进入口算练习界面

3. 系统会随机生成算术题，用户在左右两个画板上分别手写答案的十位和个位数字

4. 点击"提交"按钮提交答案，系统会自动识别并判断正确性

5. 完成10道题目后，系统会显示总分和用时

技术细节

• 使用PyQt5构建用户界面
• 基于PyTorch实现手写数字识别模型
• 使用MNIST数据集训练模型
• 利用图像处理技术对手写输入进行预处理和识别

开发环境

• Python 3.x
• PyQt5
• PyTorch
• torchvision
• PIL (Pillow)

安装依赖

pip install -r requirements.txt

贡献指南

欢迎对项目进行改进和优化，可以通过以下方式贡献：

1. Fork 该仓库
2. 创建新的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件