資源簡介
基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB源碼)
注:代碼內部默認將程序文件放在F盤,可自行更改。
注:代碼內部默認將程序文件放在F盤,可自行更改。
代碼片段和文件信息
%輸入源樣本?1,2,3,4為不同字體數字
clear?all
for?pcolum=0:39
????p1=ones(3030);?????????%建立全為1的樣本矩陣
????m=strcat(‘F:\MyMATLAB\sjwl\num\‘int2str(pcolum)‘.jpg‘);
????I=imread(m);???????????%循環讀入0-39個樣本數字文件
????I1=im2bw(I0.3);???????%對輸入圖像進行二值化處理?采用全局閾值0.3
???[mn]=find(I1==0);??????
???rowmin=min(m);
???rowmax=max(m);
???colummin=min(n);
???colummax=max(n);
???I2=I1(rowmin:rowmaxcolummin:colummax);??%截取是入圖像中的數字部分
???rate=30/max(size(I2));?
???I3=imresize(I2rate);??%對輸入文件變尺寸處理
???[ij]=size(I3);
???row=round((30-i)/2);
???colum=round((30-j)/2);
???p1(row+1:row+icolum+1:colum+j)=I3;??%建立起30*30的矩陣
???p1=-1*p1+ones(3030);??????????????%反色處理
??for?hh=1:30
???p((hh-1)*30+1:(hh-1)*30+30pcolum+1)=p1(hh1:30);
??end??????????????????????%將處理的源樣本輸入供神經網絡訓練的樣本???pcolum是樣本數循環變量
??switch?pcolum
????case?{0102030}
????????t(pcolum+1)=0????%數字0
????case{1112131}
????????t(pcolum+1)=1????%數字1
????case{2122232}
????????t(pcolum+1)=2????%數字2
????case{3132333}
????????t(pcolum+1)=3????%數字3
????case{4142434}
????????t(pcolum+1)=4????%數字4
????case{5152535}
????????t(pcolum+1)=5????%數字5
????case{6162636}
????????t(pcolum+1)=6????%數字6
????case{7172737}
????????t(pcolum+1)=7????%數字7
????case{8182838}
????????t(pcolum+1)=8????%數字8
????case{9192939}
????????t(pcolum+1)=9????%數字9
??end????????????????????%建立與訓練樣本對應的輸出值t
end
save?51ET?p?t;
????????
????????
???????
????????????????
????????
????????
????????
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????1642??2006-10-18?14:56??基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB)\sjwl\jianliyangben.m
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?????文件????????853??2006-10-17?23:47??基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB)\sjwl\num\30.jpg
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?????文件????????869??2006-10-17?23:48??基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB)\sjwl\num\32.jpg
?????文件????????878??2006-10-17?23:48??基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB)\sjwl\num\33.jpg
?????文件????????843??2006-10-17?23:48??基于BP神經網絡對幾種字體0-9的數字識別(MATLAB)\sjwl\num\34.jpg
............此處省略65個文件信息
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