clc
[filename, cd1] = uigetfile( ...
{'*.tif;*.TIF;*.JPG;*.jpg;*.bmp;*.BMP;*.jpeg;*.JPEG;','Image file';...
'*.*', 'All file (*.*)'},'Pick an Image');
d = imread(filename);
figure(1)
imshow(d);
title('原图');
%% 提取
% 红色特征字体
% 提取红色分量
Image=d;
GI1 = (Image(:,:,1)>110 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)<150 ...
& abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30);
%%GI白色像素个数
figure(2)
imshow(GI1);
title('初步定位')
% 分割标志
d = GI1;
se = ones(8); % 腐蚀膨胀模版
d = imdilate(d,se);% 做膨胀运算
figure(3)
imshow(d);
title('膨胀');
figure(4);
imshow(Image);
title('定位图');
L = bwlabel(d);%默认8连通; bwlabe(bw,4);
STATS = regionprops(L,'all');%STATS中含有所有连通域的properations
%在bw图像上绘制出连通域的矩形框
hold on
for i = 1 : 4
boundary = STATS(i).BoundingBox;
rectangle('Position',boundary,'edgecolor','b' );
end
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MATLAB汉字检测和识别系统是一个基于MATLAB开发的系统,旨在检测输入图像中的汉字并进行识别。 该系统的主要功能包括: 1. 汉字检测:通过图像处理和特征提取算法,检测输入图像中的汉字区域。 2. 汉字识别:基于机器学习和图像识别算法,对检测到的汉字区域进行识别,并输出相应的文字结果。 3. 文字结果展示:将识别结果以文字形式展示在界面上,方便用户查看。 该系统的开发过程一般包括以下步骤: 1. 图像预处理:对输入图像进行灰度化、二值化等预处理操作,以便后续的汉字检测和识别。 2. 汉字检测:通过使用边缘检测、形态学操作等算法,检测输入图像中的汉字区域。 3. 特征提取:对检测到的汉字区域提取特征,如形状特征、纹理特征等。 4. 机器学习:使用事先训练好的模型,对提取的特征进行分类和识别,得到最终的识别结果。 5. 结果展示:将识别结果以文字形式展示在界面上,或保存为文本文件等形式。 需要注意的是,该系统的准确性和性能受多个因素影响,如图像质量、特征提取算法、机器学习模型等。因此,在实际应用中需要根据具体情况进行优化和调整,以提高系统的准确性和效率。
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Matlab编程汉字定位检测识别[Matlab编程]
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