一个可以手写的草稿纸————python端
java端 请看这里
本项目是HandWriteNote的python端代码，主要负责模型的训练以及调用，用于识别用户手写的数学算式。
1.下载本项目放到D:\Coding\Project_Python\TF3.5中 2.导入pycharm 3.下载所需第三方库 4.开始搞事情
文件夹
fonts： 夹存放了各种字体，你可以在gen.py 中的gen_id_card类中进行修改使用的字体
Image： 在测试中使用，存放的是生成的图像文件，如今已经不再使用
Input： 用于实际使用，CreateInput.py 生成的图像文件会被存放在这里，用于模拟真实情况中用户图像的存放
model&&model1： 在定长度的识别训练中存放模型，只是中间模型，无需使用
model_none： 不定长度识别中存放模型，是最终模型，在Predict_NoneLength.py 中进行调用
None_Image： 不定长度调用中生成的图像
Result：其中都是txt文件，将识别的结果存入txt文件，便于java进行调用计算
模型归档： 你可以在这里找到所有版本的模型，未指定不定长度都是默认18位数字或字符
Python文件
Bar.py 没有任何用处，只是好玩，显示一个加载动画（实际上也就只是个动画）
CreateInput.py 用于生成图像并存入Input文件夹，模拟用户上传文件
FT.py 已经废弃，不再介绍
gen.py 图片的生成类，在这里随机生成图片以及图片的文字
NoneLength.py 训练不定长度的模型
Predict.py 已经废弃，不再介绍
Predict2.py 在这里对定长度（18）的图片进行识别
Predict_NoneLength.py 对于不定长度的图片进行识别
Train.py 训练定长度（18）模型
Q：不定长度 数字+四则运算+括号 是个什么垃圾正确率
A：模型是我用我笔记本跑的(穷人买不起服务器)，所以在 7 和 / 的识别上有一定几率出错，如果你追求更高的精度，可以自行训练
Q:我不想使用你那一串愚蠢的路径
A:那就自己在每个预测文件中修改一下路径就好了
Q:你这个cv2.imwrite怎么没有写入文件
A:我也不知道，怪我咯，欢迎pr
Q:为什么我用你的某些模型会报错呢
A:你试着把预测的类和gen.py中定义的图片大小从（32，512）改为（32.256）
Q: &%%^&*&%$^%&**$%^&*&^%$%^&
A: 请提交Issue