Matlab界面设计汉字定位检测识别[Matlab界面设计].zip

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随着人工智能的发展，图像识别技术得到了广泛应用。其中，汉字识别是语言处理和计算机视觉领域中的一项重要任务。本文将介绍如何使用 matlab 实现 SVM 算法进行汉字识别。一、数据集准备我们使用CASIA-HWDB1.0汉字数据库作为训练数据集。该数据集包含3755个手写汉字字符，每个字符有原始图像和二值化图像两个版本。其中，原始图像大小为9696，二值化图像大小为3232。因此，我们需要对原始图像进行降采样和二值化处理后才能进行识别。二、数据预处理在对原始图像进行降采样和二值化处理之后，我们需要提取出每个字符的特征向量。在本文中，我们选择使用 HOG 特征来描述每个字符的形态。HOG 特征是通过统计图像中各个局部区域的梯度直方图而得到的，具有较好的旋转不变性和局部不变性。代码： % 读入图像 img = imread('..\data\original_img.png'); % 降采样 img = imresize

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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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