function?Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm
%%?Matlab神經網絡43個案例分析

%?基于SVM的手寫字體識別
%?by?李洋（faruto）
%?http://www.matlabsky.com
%?Email:faruto@163.com
%?http://weibo.com/faruto?
%?http://blog.sina.com.cn/faruto
%?2013.01.01
%%?A?Little?Clean?Work
close?all;
clear;
clc;
format?compact;
%%?載入訓練數據

%?利用uigetfile函數交互式選取訓練樣本
[FileNamePathNameFilterIndex]?=?uigetfile（?...
????{‘*.jpg‘;‘*.bmp‘}‘請導入訓練圖片‘‘*.jpg‘‘MultiSelect‘‘on‘）;
if?~FilterIndex
????return;
end
num_train?=?length（FileName）;
TrainData?=?zeros（num_train16*16）;
TrainLabel?=?zeros（num_train1）;
for?k?=?1:num_train
????pic?=?imread（[PathNameFileName{k}]）;
????pic?=?pic_preprocess（pic）;
????
????%?將標準化圖像按列拉成一個向量并轉置，生成50*256的訓練樣本矩陣
????TrainData（k:）?=?double（pic（:）‘）;
????%?樣本標簽為樣本所對應的數字
????TrainLabel（k）?=?str2double（FileName{k}（4））;
end
%%?建立支持向量機
%?[bestCVaccuracybestcbestg]?=?...
%?????SVMcgForClass（TrainLabelTrainData-88-88100.80.84.5）

%?設置GA相關參數
????ga_option.maxgen?=?100;
????ga_option.sizepop?=?20;
????ga_option.cbound?=?[0100];
????ga_option.gbound?=?[0100];
????ga_option.v?=?10;
????ga_option.ggap?=?0.9;
????[bestCVaccuracybestcbestg]?=?...
????gaSVMcgForClass（TrainLabelTrainDataga_option）

%?訓練
cmd?=?[‘-c?‘num2str（bestc）‘?-g?‘num2str（bestg）];
model?=?svmtrain（TrainLabel?TrainData?cmd）;
%?在訓練集上查看識別能力
preTrainLabel?=?svmpredict（TrainLabel?TrainData?model）;
%%?載入測試樣本
[FileNamePathNameFilterIndex]?=?uigetfile（?...
????{‘*.jpg‘;‘*.bmp‘}‘請導入測試圖片‘‘*.bmp‘‘MultiSelect‘‘on‘）;
if?~FilterIndex
????return;
end
num_train?=?length（FileName）;
TestData?=?zeros（num_train16*16）;
TestLabel?=?zeros（num_train1）;
for?k?=?1:num_train
????pic?=?imread（[PathNameFileName{k}]）;
????pic?=?pic_preprocess（pic）;
????
????TestData（k:）?=?double（pic（:）‘）;
????TestLabel（k）?=?str2double（FileName{k}（4））;
end
%%?對測試樣本進行分類
preTestLabel?=?svmpredict（TestLabel?TestData?model）;
assignin（‘base‘‘TestLabel‘TestLabel）;
assignin（‘base‘‘preTestLabel‘preTestLabel）;
TestLabel‘
preTestLabel‘
%%?sub?function?of?pre-processing?pic
function?pic_preprocess?=?pic_preprocess（pic）
%?圖片預處理子函數
%?圖像反色處理
pic?=?255-pic;
%?設定閾值，將反色圖像轉成二值圖像
pic?=?im2bw（pic0.4）;
%?查找數字上所有像素點的行標y和列標x
[yx]?=?find（pic?==?1）;
%?截取包含完整數字的最小區域
pic_preprocess?=?pic（min（y）:max（y）?min（x）:max（x））;
%?將截取的包含完整數字的最小區域圖像轉成16*16的標準化圖像
pic_preprocess?=?imresize（pic_preprocess[1616]）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2013-08-18?11:04??chapter19\
?????文件????????2656??2013-08-18?11:04??chapter19\Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm.m
?????目錄???????????0??2013-08-18?11:05??chapter19\html\
?????文件???????13826??2013-08-18?11:05??chapter19\html\Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm.html
?????文件????????4692??2013-08-18?11:05??chapter19\html\Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm.png
?????文件???????11234??2013-08-18?11:05??chapter19\html\Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm_01.png
?????文件?????????452??2013-01-04?14:44??chapter19\pic_preprocess.m
?????目錄???????????0??2013-08-18?10:48??chapter19\手寫數字測試樣本圖片\
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?????文件????????7656??2009-04-27?13:55??chapter19\手寫數字測試樣本圖片\num7_1.bmp
?????文件????????7656??2009-04-27?13:55??chapter19\手寫數字測試樣本圖片\num7_2.bmp
............此處省略58個文件信息