AI应用开发实战 - 手写识别应用入门
手写体识别的应用已经非常流行了，如输入法，图片中的文字识别等。但对于大多数开发人员来说，如何实现这样的一个应用，还是会感觉无从下手。本文从简单的MNIST训练出来的模型开始，和大家一起入门手写体识别。
在本教程结束后，会得到一个能用的AI应用，也许是你的第一个AI应用。虽然离实际使用还有较大的距离（具体差距在文章后面会分析），但会让你对AI应用有一个初步的认识，有能力逐步搭建出能够实际应用的模型。
准备工作
- 使用win10 64位操作系统的计算机
- 参考上一篇博客AI应用开发实战 - 从零开始配置环境。在电脑上训练并导出MNIST模型。
一、 思路
通过上一篇文章搭建环境的介绍后，就能得到一个能识别单个手写数字的模型了，并且识别的准确度会在98%，甚至99%以上了。那么我们要怎么使用这个模型来搭建应用呢？
大致的步骤如下：
- 实现简单的界面，将用户用鼠标或者触屏的
输入变成图片。 - 将生成的模型
包装起来，成为有公开数据接口的类。 - 将输入的图片进行
规范化，成为数据接口能够使用的格式。 - 最后通过模型来推理(inference)出图片应该是哪个数字，并显示出来。
是不是很简单？
二、动手
步骤一：获取手写的数字
提问：那我们要怎么获取手写的数字呢？
回答：我们可以写一个简单的WinForm画图程序，让我们可以用鼠标手写数字，然后把图片保存下来。
首先，我们打开Visual Studio，选择文件->新建->项目。
