import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk, ImageOps
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

# تعریف مدل و بارگذاری وزن‌های آموزش‌دیده شده
class ComplexNN(nn.Module):
init__init__(self):
        super(ComplexNNinit__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ComplexNN()
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
net.eval()

# تعریف تبدیل‌ها
transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
    transforms.Resize((28, 28)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# ساخت برنامه tkinter
class AIApp:
    def init(self, root):
        self.root = root
        self.root.title("AI Number Recognizer")
        
        self.label = tk.Label(root, text="Load an image to recognize the number")
        self.label.pack()

        self.button = tk.Button(root, text="Load Image", command=self.load_image)
        self.button.pack()

        self.canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200)
        self.canvas.pack()

        self.result_label = tk.Label(root, text="")
        self.result_label.pack()

    def load_image(self):
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        if file_path:
            image = Image.open(file_path)
            self.show_image(image)
            number = self.predict_number(image)
            self.result_label.config(text=f"Predicted Number: {number}")

    def show_image(self, image):
        image = ImageOps.fit(image, (200, 200), Image.ANTIALIAS)
        photo = ImageTk.PhotoImage(image)
        self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=photo)
        self.canvas.image = photo

    def predict_number(self, image):
        image = transform(image).unsqueeze(0)
        output = net(image)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        return predicted.item()

root = tk.Tk()
app = AIApp(root)
root.mainloop()

8. توضیحات تکمیلی 📚

این برنامه یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دست‌نویس ساخته شده با PyTorch را در یک رابط کاربری ساده با استفاده از tkinter تلفیق می‌کند. کاربران می‌توانند یک تصویر دست‌نویس از عددی را بارگذاری کرده و برنامه به طور خودکار عدد موجود در تصویر را تشخیص می‌دهد.

مزایا و کاربردهای استفاده از این سیستم AI ✅

1. بهبود دقت: استفاده از شبکه عصبی پیچیده دقت بالایی در تشخیص اعداد دست‌نویس دارد.
2. انعطاف‌پذیری: می‌توان مدل را برای تشخیص اشیاء و الگوهای دیگر آموزش داد.
3. سهولت استفاده: رابط کاربری ساده به کاربران امکان می‌دهد به راحتی از مدل استفاده کنند


#یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #پایتون #PyTorch #AI #Code

🆔 @Python4all_pro