function?feature?=?feature_lattice（img）
%輸入:黑底白字的二值圖像。輸出：35維的網格特征
%提取特征，轉成5*7的特征矢量把圖像中每10*10的點進行劃分相加，進行相加成一個點%
%即統(tǒng)計每個小區(qū)域中圖像象素所占百分比作為特征數據%
for?i=1:length（img）;
bw=im2bw（img{i}graythresh（img{i}））;
e=ones（2828）;
bw1=e-bw;
[a1b1]=find（bw1）;
%邊界位置
m1=max（a1）;
m2=min（a1）;
n1=max（b1）;
n2=min（b1）;
%處理結果
bw2?=?bw（m2:m1n2:n1）;
bw_7050=imresize（bw2[7050]）;?????%圖像縮放
for?cnt=1:7
????for?cnt2=1:5
????????Atemp=sum（bw_7050（（（cnt*10-9）:（cnt*10））（（cnt2*10-9）:（cnt2*10））））;%10*10box
????????lett（（cnt-1）*5+cnt2）=sum（Atemp）;
????end
end
lett=（（100-lett）/100）;
lett=lett‘;
feature（:i）=lett;
end

%?function?feature?=?feature_lattice（img）
%?%?輸入:黑底白字的二值圖像。輸出：35維的網格特征
%?%?======提取特征，轉成5*7的特征矢量把圖像中每10*10的點進行劃分相加，進行相加成一個點=====%
%?%======即統(tǒng)計每個小區(qū)域中圖像象素所占百分比作為特征數據====%
%?for?i=1:length（img）;
%?bw2=im2bw（img{i}graythresh（img{i}））;
%?bw_7050=imresize（bw2[7050]）;
%?for?cnt=1:7
%?????for?cnt2=1:5
%?????????Atemp=sum（bw_7050（（（cnt*10-9）:（cnt*10））（（cnt2*10-9）:（cnt2*10））））;%10*10box
%?????????lett（（cnt-1）*5+cnt2）=sum（Atemp）;
%?????end
%?end
%?lett=（（100-lett）/100）;
%?lett=lett‘;
%?feature（:i）=lett;
%?end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2016-11-09?11:33??程序\
?????文件????????1313??2016-11-06?22:36??程序\feature_lattice.m
?????文件?????????995??2016-11-09?00:37??程序\imgst.m
?????文件????????2008??2016-10-20?01:44??程序\main.m
?????文件???????20412??2016-11-06?23:08??程序\myfigure.fig
?????文件????????7069??2016-11-09?00:54??程序\myfigure.m
?????文件?????????227??2016-11-06?00:50??程序\network_test.m
?????文件?????????389??2016-11-07?14:23??程序\network_train.m
?????文件?????????953??2016-11-08?22:41??程序\pic.m
?????文件?????????815??2014-10-28?10:32??程序\read_train.m