下载后可任意编辑数字图像处理报告名称： 字母识别 学 院： 信息工程与自动化学院 专 业： 物联网工程 学 号： 202410410149 学生姓名： 廖成武 指导老师： 王 剑 日 期： 2024 年 12 月 2 8 日 教 务 处 制目录字母识别1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取2.---------------------样本库的建立采集 feature下载后可任意编辑3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试4.---------------------总结字母识别1.imgPreProcess（联通区域提取）目录下conn.m：连通区域提取分割（在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母）%%提取数字的边界，生成新的图clear; clc; f=imread('5.jpg');下载后可任意编辑f=imadjust(f,[0 1],[1 0]); SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀A2=imdilate(f,SE);SE=strel('disk',3)f=imerode(A2,SE)SE=strel('square',3);f=imdilate(f,SE); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8) %%8 连接的连接重量标注imshow(f)hold on for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','y','MarkerSize',10);% plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end end con=[r-min(r)+1,c-min(c)+1]; [a,b]=size(con); for i=1:a seg(con(i,1),con(i,2))=0; end imwrite(seg,strcat('seg',int2str(k),'.bmp')); %seg=zeros(size(seg)); clear seg;end下载后可任意编辑截取后的图像2. digitalRec 目录下进行样本库的的建立并采集 feature在对截取出来的图像进行识别之前要先输入样本并提取特征进入 templet.mat：我自己通过 WORLD 打出字母后截屏下来获得字母样本并各自命名 .jpg 放入 digitalRec 目录下用以建立样本库猎取特征。对每个字母都进行下面代码的的执行得到新的 1x14 的 pattern 得到各个字母(前 9 个为数字1~9)每个 cell 内的 feature 信息，因为样本有限在此每个字母只提取一次 feature。运行 digRec01.mclear all;clc;load templet;下载后可任意编辑% A 被分成 5*5=25 个 cell%注意 A 的 size（长和宽都需被定义成 5 的倍数，因为后面要被...
