基于OpenCV和TensorFlow的银行卡号识别系统的毕业设计..
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简介：
本毕业设计旨在开发一种结合OpenCV与TensorFlow技术的银行卡号识别系统。通过图像处理及深度学习模型训练，实现高效准确地自动读取银行卡上的数字信息，提高数据录入效率并减少人为错误。
项目结构如下：
- images：训练集图像文件夹
- test_images：测试集图像文件夹
- model：存放训练模型的文件夹
- train.py：入口脚本段落件，用于运行整个项目的训练或预测流程。
- PreProcess.py & ImgHandle.py：处理和预处理图像的相关代码。
- forward.py：实现深度学习模型前向传播逻辑的模块。
- backward.py: 实现反向传播算法以调整神经网络权重的文件
- app.py: 包含了调用训练好的模型进行预测或分类任务的功能
环境与库安装指南：
使用Python 3.7作为开发语言，推荐利用TensorFlow深度学习框架和OpenCV图像处理库来构建项目。
所需依赖项可以通过pip命令行工具进行安装。确保已经配置好Python运行环境后执行以下操作：
- 安装TensorFlow：`pip install tensorflow`
- 安装OpenCV（使用清华大学的镜像源以加速下载）: `pip install opcv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
项目使用方法：
1. 将代码库克隆到本地计算机。
2. 删除model文件夹中的所有内容，为新的训练过程做准备。
3. 编辑train.py脚本。将布尔变量`train`的值设置为True以启动模型的训练流程。
4. 运行命令 `python train.py`
5. 若要使用已训练好的模型进行预测，请再次编辑train.py文件，并修改变量file_path，将其路径指向您想要识别的目标图片位置。
6. 再次运行脚本：`python train.py`
这样就可以完成整个项目的搭建、训练和测试流程了。
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