2.4仿真識別結(jié)果(以數(shù)字測試)

　　附：

　　(部分matlab主要程序代碼)

　　主程序：main.m

　　clear

　　clc

　　global X; %圖像特征矩陣

　　global S; %樣本特征矩陣

　　sample_training; %訓(xùn)練樣本

　　E=imread('6_1.jpg'); %待識別圖像讀入

　　%A=gca;

　　imshow(E);%axis(A);

　　initial(E);

　　i=0;j=0;d=0;

　　Dm=zeros(10,15);

　　for i=1:10

　　for j=1:15

　　Dm(i,j)=abs(S(i,j)-X(1,j));

　　end

　　end

　　D=sum(Dm,2);

　　Position=find(D==min(D));

　　% i=Position;

　　if Position==10

　　Position=0;

　　else break;

　　end

　　set(handles.edit1,'String',Position);

　　預(yù)處理程序：initial.m

　　function initial(RGB)

　　GRAY=rgb2gray(RGB);

　　%高斯濾波

　　g=fspecial('gaussian',3,3);

　　GRAY1=imfilter(GRAY,g);

　　%切割圖像

　　BW=im2bw(GRAY1);

　　[m,n]=size(BW);

　　%豎直投影

　　I1=sum(BW);

　　L=max(I1);

　　L1=L-2;

　　x1=0;x2=0;k=0;

　　for k=1:m

　　if I1(k)

　　x1=k;break;

　　else

　　k=k+1;

　　end

　　end

　　for k=x1:m

　　if I1(k)>L1

　　x2=k;break;

　　else

　　k=k+1;

　　end

　　end

　　%水平投影

　　BW1=BW';

　　I2=sum(BW1);

　　L=max(I2);

　　L2=L-2;

　　y1=0;y2=0;k=0;

　　for k=1:n

　　if I2(k)

　　y1=k;break;

　　else

　　k=k+1;

　　end

　　end

　　for k=y1:n

　　if I2(k)>L2

　　y2=k;break;

　　else

　　k=k+1;

　　end

　　end

　　%行，子切分

　　BW2=BW(y1:y2,x1:x2);

　　%圖像歸一化

　　NOR=imresize(BW2,[120 90]);

　　%特征提取

　　X=zeros(1,15);

　　X(1)=bwarea(NOR(1:40,1:30))/10800;

　　X(2)=bwarea(NOR(1:40,31:60))/10800;

　　X(3)=bwarea(NOR(1:40,61:90))/10800;

　　X(4)=bwarea(NOR(41:80,1:30))/10800;

　　X(5)=bwarea(NOR(41:80,31:60))/10800;

　　X(6)=bwarea(NOR(41:80,61:90))/10800;

　　X(7)=bwarea(NOR(81:120,1:30))/10800;

　　X(8)=bwarea(NOR(81:120,31:60))/10800;

　　X(9)=bwarea(NOR(81:120,61:90))/10800;

　　X(10)=X(1)+X(2)+X(3);

　　X(11)=X(4)+X(5)+X(6);

　　X(12)=X(7)+X(8)+X(9);

　　X(13)=X(1)+X(4)+X(7);

　　X(14)=X(2)+X(5)+X(8);

　　X(15)=X(3)+X(6)+X(9);