基于stm32f429的手写识别_【连载】STM32开发指南--第五十一章 手写识别实验

最后将这64维特征分别与模板中的特征进行求距离运算。得到最小的距离为该输入的最佳识别结果输出。

关于手写识别原理，我们就介绍到这里。如果想自己实现手写识别，那得花很多时间学习和研究，但是如果只是应用的话，那么就只需要知道怎么用就OK了，相对来说，简单的多。

ALIENTEK提供了一个数字字母识别库，这样我们不需要关心手写识别是如何实现的，只需要知道这个库怎么用，就能实现手写识别。ALIENTEK提供的手写识别库由4个文件组成：

ATKNCR_M_V2.0.lib、ATKNCR_N_V2.0.lib、atk_ncr.c和atk_ncr.h。

ATKNCR_M_V2.0.lib和ATKNCR_N_V2.0.lib是两个识别用的库文件(两个版本)，使用的时候，选择其中之一即可。ATKNCR_M_V2.0.lib用于使用内存管理的情况，用户必须自己实现alientek_ncr_malloc和alientek_ncr_free两个函数。而ATKNCR_N_V2.0.lib用于不使用内存管理的情况，通过全局变量来定义缓存区，缓存区需要提供至少3K左右的RAM。大家根据自己的需要，选择不同的版本即可。ALIENTEK手写识别库资源需求：FLASH:52K左右，RAM：6K左右。

atk_ncr.c代码如下：

#include "atk_ncr.h"

#include "malloc.h"</