手写试用程序的制作涉及多个步骤，包括设计用户界面、获取手写数字、图像处理、模型推理以及结果显示。以下是一个大致的制作流程：
设计用户界面
使用图形用户界面（GUI）工具，如Visual Studio的Windows窗体应用，创建一个简单的界面。
添加必要的控件，如PictureBox用于手写数字，Label用于显示识别结果，Button用于清理手写结果。
获取手写数字
编写一个程序，允许用户通过鼠标或触屏手写数字，并将手写内容保存为图片文件。
在Visual Studio中创建一个新的Windows窗体应用项目，并添加PictureBox控件用于显示手写区域，Label控件用于显示识别结果，Button控件用于触发识别操作。
图像处理
将保存的手写图片进行规范化处理，使其符合模型输入的格式要求。
这可能包括调整图片大小、灰度化、二值化等步骤。
模型推理
使用预先训练好的机器学习模型（如MNIST模型）对手写数字进行识别。
可以通过调用现成的机器学习库（如TensorFlow、PyTorch等）来实现模型的加载和推理。
结果显示
将模型识别的结果显示在界面上，通常是通过Label控件来展示。
整合程序
将上述各个步骤整合到一个完整的应用程序中。
确保程序能够正确读取手写图片，进行预处理，调用模型进行推理，并显示识别结果。
