基于模板匹配算法识别英文字母的Matlab代码

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本文介绍了如何使用Matlab的模板匹配算法进行英文印刷字符识别。通过创建字符模板库,将图像二值化,然后用normxcorr2计算相似度,找到最佳匹配。虽然精度受图像因素影响,但可以通过结合其他图像处理技术提高准确性。

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基于模板匹配算法识别英文字母的Matlab代码

模板匹配是一种常用的图像处理方法,可以实现对印刷字符等长度、宽度、形状相同的物体进行快速、准确的匹配。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab编写基于模板匹配算法的英文印刷字符识别程序。

首先,我们需要准备一个包含所有可能的字符模板的文件夹,并将每个字符的模板保存为单独的图像文件。这些模板应该是黑色字符在白色背景上的二值化图像,大小应该保持一致。

接下来,我们可以开始编写Matlab代码。首先,我们需要导入待识别字符的图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们可以使用imbinarize函数将图像二值化。

I = imread('image.png');
Igray = rgb2gray(I)
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