基于模板匹配算法的手写英文字母识别matlab代码实现

最新推荐文章于 2024-07-05 15:05:16 发布

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文章标签： matlab 算法开发语言

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本文介绍了使用MATLAB实现手写英文字母识别系统的方法，基于模板匹配算法。通过预处理数据，利用欧几里得距离计算相似度，实现了识别功能。核心代码包括数据预处理和识别过程。

基于模板匹配算法的手写英文字母识别matlab代码实现

手写英文字母识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以广泛应用于邮政部门、自动化办公等多个领域。本文将介绍如何使用 matlab 实现一个简单的手写英文字母识别系统，该系统基于模板匹配算法。

首先我们需要准备一些数据集，由于本系统只考虑手写英文字母，我们可以使用 MNIST 数据集中的字母部分。MNIST 数据集包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，其中训练图像和测试图像都是 28x28 像素的灰度图像。

在 matlab 中加载数据集之后，我们需要对每个字母进行预处理，使得所有字母的大小和方向都一致。这里我们选择将所有字母缩放到 20x20 的大小，并对其进行旋转校正。

完成预处理之后，我们就可以开始使用模板匹配算法进行字母识别了。具体来说，对于待识别的手写字母，我们首先也将其缩放到 20x20 大小并进行旋转校正，之后我们将该字母与每个训练集中的字母比较，采用欧几里得距离计算相似度。最终将与待识别字母相似度最高的训练集字母作为最终的识别结果。

下面是 matlab 部分核心代码：

% loading MNIST dataset
load('mnist_letters.mat');

% preprocessing
for i = 1:size(train_x, 1)
    img = reshape(train_x(i,:), [28,28]); % reshape to 28x28 image
    img = imresize(img, [20,20]); % resize to 20x20
    img = imrotate(img, -10); % rotate

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