自由手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别研究及系统实现
手写体数字识别研究及系统实现随着人工智能的快速发展，机器学习和深度学习等技术正在飞速发展。
手写体数字识别作为人工智能的一个重要应用领域，正在得到越来越广泛的关注。
手写体数字识别技术的核心是构建一个准确、高效的数字识别算法。
本文将从手写体数字识别的必要性、技术原理、算法实现和应用场景四个方面，探讨手写体数字识别研究及系统实现。
一、手写体数字识别的必要性手写体数字识别的最初应用是在邮政系统中。
随着互联网的普及和电子商务的兴起，手写体数字识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要技术。
手写体数字识别的应用领域非常广泛，例如智能化识别信用卡、护照、身份证、驾驶证、学生证等证件上的手写数字信息，以及检测、追踪和分类许多与手写数字密切相关的信息。
手写体数字识别的技术研究和发展能有效促进数字信息技术的发展，提高数字信息技术在各行各业中的应用。
二、手写体数字识别的技术原理手写体数字识别技术原理主要是数字图像处理技术。
数字图像处理技术是一门研究数字图像的获取、处理、传输和显示的学科，主要包括图像获取、预处理、特征提取与选择、分类与识别等四个方面。
图像获取是数字图像处理技术的第一步，通过将纸质文档或图像数字化，即根据摄影原理或扫描原理将成像的二维图像转换成数字信号。
预处理是指对图像进行增强、滤波、降噪等操作，以使原始图像能够更好地适应后续处理需求。
特征提取与选择是指从图像中提取有助于识别和分类的特征，以还原图像中的数字信息。
分类与识别是指学习和选择分类器，正确分类和识别数字图像。
三、手写体数字识别的算法实现手写体数字识别的算法实现可以分为三个阶段：前端特征提取、分类器设计和后处理。
前端特征提取是将手写数字转换成具有辨别性的数学向量的过程，即将手写数字的图像进行预处理和特征提取，产生用于后续处理的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、傅里叶描述符、Zernike描述符、矩形描述符等。
分类器设计是定义分类器的类型和参数并进行训练的过程。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。
主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。
本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。
实验结果表明，本系统具有较高的识别率。
关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别目录前言 (4)概述 (5)1 需求分析 (6)1.1 功能需求分析 (7)1.2 性能需求分析 (7)1.3 数据需求分析 (8)1.4 相关软件介绍 (8)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (8)2.1 系统整体功能模块设计 (8)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (9)2.2.1 数字图像的绘制 (9)2.2.2 图像的预处理 (9)2.2.3 图像的特征提取 (10)2.2.4 特征库的建立 (10)2.2.5 图像数字的识别 (11)3 手写数字识别系统程序设计 (11)3.1 数字图像的绘制 (11)3.2数字的特征提取 (17)3.3 模板特征库的建立 (20)3.4 数字的识别 (22)总结 (25)致谢..................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (25)前言自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。
而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。
图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。
手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
手写字体识别系统的设计与实现
手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。
手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。
在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。
一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。
具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。
2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。
采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。
3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。
特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。
4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。
二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。
下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。
1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。
因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。
数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。
2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。
常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。
每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。
3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。
常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。
4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。
因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。
手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。
本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。
2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。
可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。
经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。
3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。
该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。
3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。
同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。
3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。
全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。
3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。
dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。
4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。
我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。
接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。
训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。
实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。
5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。
该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。
同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。
自由手写体数字识别系统的设计与实现资料
自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。
文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。
关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise.Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction1 引言OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
手写数字识别系统报告
模式识别课程论文----手写数字识别系统的设计与实现综述学院：计算机学院班号：*********姓名：******学号：指导老师：2010.07一、样本的获取预处理手写数字识别因书写者的随意性和环境差异限制了其向实际应用领域的推广，因此有必要对其进行预处理研究。
手写数字识别的预处理一般包括数字字符图像的平滑去噪、二值化、归一化和细化等过程。
1. 平滑去噪平滑去噪的目的在于除去孤立的噪声点，删除其中的小凸起，平滑笔划边缘，以利于后续算法的进行。
一般选择二维中值滤波进行平滑去噪，二维中值滤波输出为：( , ){( , ) , ( , )} gxymedfxkylklW=−−其中f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像，W为二维模板，通常为2*2或3*3区域。
模板的选择很关键，太小则不能去除噪声，太大则不但去除了噪声，也删除字符图像中的有用信息。
字符图像经平滑处理后, 还有一些孤立噪声或只是减小了噪声的面积，而没有消除。
对于这些噪声, 可以在区域连通处理中消除。
2. 二值化二值化处理是将图像转化为由0 和 1 表示的二值像素矩阵形式。
二值化的关键在于阈值T 的选择，通常采用由灰度级直方图确定整体阈值T。
字符图像的直方图一般有两个峰值，一个峰值对应数字的笔划部分，另一个峰值对应数字的背景部分。
阈值应该取在两个峰值的波谷处，波谷越深陡，二值化效果越好。
本文采用基于类间方差最大化的ostu方法求取阈值，进行二值化。
3. 尺寸归一化为便于识别，我们要将手写数字进行归一化得到尺寸一致的图像。
尺寸归一化包括字符分割和规范化。
a)字符分割字符分割首先对图像自上而下逐行扫描找到第一个黑像素点，记录下来；再由下向上逐行扫描找到第一个黑像素点，记录下来，得到图像的高度范围。
然后在这个高度范围之内自左向右逐列扫描，记录第一个黑像素点；再由右向左逐列扫描找到第一个黑像素点，记录下来，得到图像的宽度范围。
(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文
中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计
石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称：手写体数字识别系统设计学生姓名：学号：学院：信息科学与技术学院专业年级：电子信息工程2007级指导教师：职称：完成日期：二○一一年六月十一日手写体数字识别系统设计学生：指导教师：[摘要] 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。
本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。
[关键词] 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别Handwritten Digit Recognition SystemStudents：Teacher：Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition.Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.目录第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究目的及意义 (2)1.2.1 手写体数字识别的研究目的 (2)1.2.2 手写体数字识别的研究意义 (3)1.3课题研究现状及发展趋势 (3)1.4课题整体结构 (5)1.5课题难点分析 (5)第二章开发运行环境 (6)2.1系统开发环境和运行环境 (6)2.2开发工具介绍 (6)2.2.1 硬件部分介绍 (6)2.2.2 软件部分介绍 (8)第三章手写体数字识别系统构成及原理 (10)3.1图像处理基础知识 (10)3.2手写体数字识别系统构成 (13)3.3手写体数字识别系统原理 (13)3.3.1预处理 (13)3.3.2图像分割 (17)3.3.3特征提取 (19)3.3.4分类识别 (20)第四章手写体数字识别系统设计分析 (21)4.1程序主界面 (21)4.2基准库的选择与建立 (23)4.3手写体数字识别系统设计 (23)4.3.1摄像头输入模块的设计 (23)4.3.2直接读图模块的设计 (25)4.3.3写字板输入模块的设计 (27)第五章系统性能评价及实验结果分析 (30)5.1识别系统性能的评价 (30)5.2实验结果分析 (31)第六章结论 (33)6.1毕业设计总结 (33)6.2课题前景与展望 (34)致谢 (37)参考文献 (37)附录 (39)附1、识别部分主程序 (39)附2、创建模板部分函数 (40)附3、切割图片部分函数 (42)附4、输出图片部分函数 (43)第一章引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用[1]。
手写数字识别实验报告
手写数字识别实验报告最近，手写数字识别技术受到越来越多的关注，各种手写数字识别系统也被广泛应用于实际应用中。
为了验证手写数字识别技术的有效性，本实验选择了国际上最流行的MNIST数据集，实现了一个深度学习模型，用来实现对手写数字的自动识别。
本实验步骤如下：一、数据集的准备本实验使用MNIST数据集。
MNIST数据集是一个包含60,000个训练图像和10,000个测试图像的数据集，所有图像都是灰度图像，每个图像都是28×28像素大小，每张图片都标记有0-9的数字，图像所属的类别。
二、模型构建本实验使用Convolutional Neural Network（CNN）构建模型，CNN是一种卷积神经网络，具有卷积层、池化层和全连接层等，可以有效提取图像中的特征。
本实验CNN模型构建方法：（1）卷积层:积核大小为3×3，输入通道为1，输出通道为64，采用ReLU激活函数；（2）池化层:用最大池化操作，池化窗口大小为2×2；（3）全连接层:入节点数为1024，输出节点为10，采用Softmax 激活函数。
三、模型训练本实验使用python的Keras库，并采用Adam作为优化器，学习率为0.001。
本实验使用训练集中的50,000图像训练模型，使用另外10,000图像作为测试集，训练次数为20次，每次训练500张图片。
四、结果分析本实验模型最终在测试集上的准确率达到99.32%，属于公认的良好水准。
从精度曲线图可以看出，模型的精度在训练的过程中持续上升，训练时间也在不断减少，说明模型越来越稳定，具有良好的泛化能力。
综上所述，本实验通过使用CNN模型，基于MNIST数据集，实现对手写数字的自动识别，达到了良好的效果。
本实验设计技术有助于提高手写数字识别技术的应用水平，为相关领域的研究提供了参考依据。
基于KNN的手写数字模式识别设计与实现代码大全
基于模式识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）运用KNN算法实现手写数字识别过程的主要描述：直接从sklearn 中加载自带的手写数字数据集，通过可视化的方式来查看图像的呈现；接着让数据规范化可以让数据都在同一个数量级的维度。
将全部的图像数据作为特征值矩阵；最后通过训练可以得到KNN分类器，然后用测试集进行准确率的计算。
下图是系统流程图：（2）运用图像特征提取算法LBP，在图像颜色调成黑白色的基础上，以及使用像素点描绘图像和画出图像的大致轮廓。
1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境Win10 Intel(R)（2）软件环境（开发工具python）1．3 数据集描述（1）手写数字数据集：包含1797个0-9的手写数字数据，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度。
（2）在网上下载的16张演员图像1．4 特征提取过程描述（1）手写数字数据集中的1797个数据，代表了0~9是个数字类别，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度，颜色越深，矩阵中的值越大。
根据颜色的深度可以描绘出大致轮廓，因此可以判断此数据属于那一个数。
（2）运用cv2.cvtColor将原图像进行灰色处理，接着利用图像特征提取算法：LBP，实现在灰色图像的基础上用像素点处理，再用filters.sobel对图像进行轮廓的提取。
1．5 分类过程以及准确率描述（1）通过上文的特征提取过程，将1797个包含0-9的手写数字的数据，识别出了0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数，如果以0~9中的每个数代表一类，这样就把1797个数据集分成了0~9一共十个类别。
分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集，创建KNN分类器对准确率进行计算。
（2）无分类过程1．6 主要程序代码(要求必须有注释)（1）程序一：from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as plt#加载数据digits = load_digits()data = digits.data#数据探索print(data.shape)# 查看第七幅图像print(digits.images[6])# 第七幅图像代表的数字含义print(digits.target[6])# 将第七幅图像显示出来plt.gray()plt.imshow(digits.images[6])plt.show()# 分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.25, random_state=33)# 采用Z-Score规范化ss = preprocessing.StandardScaler()train_ss_x = ss.fit_transform(train_x)test_ss_x = ss.transform(test_x)# 创建KNN分类器knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)knn.fit(train_ss_x, train_y)predict_y = knn.predict(test_ss_x)print("KNN准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))（2）程序二：import skimageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport cv2# settings for LBPradius = 1 # LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius # 领域像素点数# 读取图像image = cv2.imread('D:\SogouDownload/a/16.jpeg')#显示到plt中，需要从BGR转化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，则不需要转化#显示原图像image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.subplot(111)plt.imshow(image1)plt.show()#将图像颜色调成灰色image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.subplot(111)plt.imshow(image, plt.cm.gray)plt.show()#利用像素点描绘图像lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)plt.subplot(111)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.show()#进行轮廓提取edges = filters.sobel(image)plt.subplot(111)plt.imshow(edges, plt.cm.gray)plt.show()1．7 运行结果及分析（1）第七幅图像（2）图像特征后的图像（示例）原图像描绘图像轮廓用像素点处理图像。
自由手写体数字识别系统的设计与实现
自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。
文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。
关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise.Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction1 引言OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以应用于自动化识别、数字化转换以及人机交互等领域。
本文将介绍一种基于深度学习的手写数字识别系统的设计与实现。
一、引言在数字化时代，手写数字识别系统扮演着重要角色，为了提高人工误差和效率问题，基于深度学习的手写数字识别系统应运而生。
本文将采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习模型，并通过系统设计和实现的具体方法，达到提高手写数字识别准确率和效率的目的。
二、深度学习模型1. CNN模型简介CNN是一种深度学习模型，它通过多层卷积和池化层来提取输入数据的特征，并通过全连接层进行最终的分类。
CNN的特点是可以自动学习输入数据的特征，对于图像处理任务具有很好的效果。
2. CNN模型设计手写数字识别任务可以看作是一个图像分类问题，因此我们可以使用经典的CNN模型LeNet-5作为基础模型进行设计。
LeNet-5模型包含了两个卷积层、两个池化层和三个全连接层，能够有效提取手写数字的特征并进行分类。
在设计过程中，我们可以根据实际需求进行调整和优化，例如增加卷积层深度或者全连接层神经元数量等。
三、数据集准备1. 数据集介绍在进行手写数字识别系统设计与实现之前，首先需要准备一个适用于训练和测试的手写数字数据集。
常用的数据集有MNIST、SVHN等。
本文将以MNIST数据集为例进行介绍。
MNIST数据集是一个包含60000个训练样本和10000个测试样本的手写数字数据集，每个样本都是28x28的灰度图像。
2. 数据预处理在使用MNIST数据集进行训练之前，我们需要对数据进行预处理。
预处理步骤包括数据归一化、标签编码等。
归一化可以将原始像素值缩放到0-1的范围内，以便进行更好的训练效果。
标签编码是将原始类别信息进行one-hot编码，方便进行分类模型的训练。
四、系统实现1. 环境搭建在进行系统实现之前，需要搭建相应的开发环境。
基于模式识别的手写体文字识别系统设计
基于模式识别的手写体文字识别系统设计手写体文字识别技术是近年来人工智能领域取得的一个重要突破。
基于模式识别的手写体文字识别系统是实现自动识别手写文字的关键。
本文将从设计原理、算法选择、模型训练和性能评估等方面详细介绍基于模式识别的手写体文字识别系统的设计。
一、设计原理基于模式识别的手写体文字识别系统的设计原理是将手写文字作为输入，通过一系列特征提取、分类和识别算法，将手写文字转换为计算机可理解的文本。
系统的设计包括数据采集、预处理、特征提取和分类等步骤。
1. 数据采集：为了构建一个有效的手写体文字识别系统，需要收集足够数量和种类的手写文字样本作为训练集和测试集。
样本的多样性能够提高系统的鲁棒性和泛化性能。
2. 预处理：手写文字包含噪声、不规则形状和变化大小等问题，预处理阶段的目标是对手写文字图像进行去噪、二值化和大小标准化处理，使得输入图像符合模型的输入要求。
3. 特征提取：手写体文字的特征提取是手写体文字识别的核心任务。
常见的特征提取方法包括基于像素、轮廓、SIFT特征等。
特征提取的目标是将复杂的手写文字图像转换成计算机可处理的特征向量，保留文字的语义和形态信息。
4. 分类和识别：基于特征向量，可以使用机器学习或深度学习算法进行分类和识别。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
分类和识别阶段的目标是将特征向量映射到相应的文字类别或字母数字。
二、算法选择手写体文字识别系统的算法选择直接影响系统的性能和效果。
以下是常见的手写体文字识别算法：1. 支持向量机（SVM）：SVM是一种常用的二分类模型，利用核函数将输入特征映射到高维空间，通过找到一个最优超平面来实现分类。
SVM算法对于小样本和多分类问题有较好的性能。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，通过多层卷积和池化操作进行特征提取和分类。
CNN模型在图像识别领域取得了巨大成功，对于手写体文字识别同样适用。
基于深度学习的手写汉字识别系统设计和实现
基于深度学习的手写汉字识别系统设计和实现随着智能化的日益推进，手写汉字识别系统越来越被人们熟知和应用。
人们在生活和工作中，难免需要使用手写汉字来进行操作，而手写汉字识别系统能够将手写字迹在瞬间转化为数字，并且还可以进行文字识别和文本分析。
近年来，随着深度学习算法的发展和AI技术的迅速普及，基于深度学习的手写汉字识别系统也得到了快速的发展和普及。
一、深度学习算法原理深度学习是目前 AI 技术中最为热门的算法之一，因为它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都取得了不俗的成绩。
深度学习是一种模拟人脑神经网络机制的计算机算法，通过多层神经网络模拟人脑对于输入的处理过程，来实现复杂问题的分析和处理。
深度学习中最基本的单元是神经元，它可以接收多个输入信号，并对这些信号进行加权求和，最后经过激活函数处理，产生输出信号。
将多个神经元按照一定的规模和拓扑结构组成神经网络，就可以针对不同的数据进行处理。
二、手写汉字识别系统的原理手写汉字识别系统基于深度学习算法实现，主要分为数据采集、数据预处理、特征提取、分类与预测等环节。
1. 数据采集手写汉字识别系统需要训练数据，需要采集大量的手写汉字图片进行训练。
手写汉字识别系统通常需要标注大量的汉字，同时需要针对不同的字体格式和书写习惯进行数据采集。
采集到的数据需要进行清洗和筛选，去掉模糊、失真或者不能识别的手写汉字图片。
2. 数据预处理数据预处理是指将采集到的数据进行标准化处理，使其能够适应深度学习算法的需求。
数据预处理主要包括归一化、像素值调整和数据增强等操作。
其中，归一化操作是将不同类别的样本特征统一化，避免特征值间的差异过大，对模型的训练效果造成影响；像素值调整是对采集到的手写汉字图片进行大小和亮度的调整，使其更加符合实际使用场景；数据增强是通过对训练数据集进行旋转、翻转、扭曲等变换，增加其多样性和泛化能力，避免模型过拟合。
3. 特征提取在数据预处理之后，手写汉字识别系统需要从训练数据集中抽取特征。
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全
题目 基于CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现（居中，宋体小三号，加粗）1．1 题目的主要研究内容（宋体四号加粗左对齐）（1）实验实验内容是通过CNN 模型实现对MNIST 数据集的手写数字识别，并通过GUI 界面进行演示，通过tensorflow 环境来构建模型并进行训练（2）系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境开始 获取数据集 构建CNN 模型 训练模型 搭建GUI 界面 测试结果结束Windows10系统（2）软件环境开发工具：python语言开发软件：pycharm开发环境：tensorflow1．3 数据集描述MNIST 是一个大型的、标准易用的、成熟的手写数字体数据集。
该数据集由不同人手写的0 至9 的数字构成，由60000 个训练样本集和10000 个测试样本集成，每个样本的尺寸为28x28x1，以二进制格式存储，如下图所示：1．4 特征提取过程描述CNN 是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现。
相比于其他神经网络结构，如多层感知机，卷积神经网络需要的参数相对较少(通过局部感受野和权值共享)。
CNN 的三个思想：局部感知野、权值共享、池化，能够大大简化权重参数的数量，网络的层数更深而参数规模减小，利于模型的训练。
CNN 主要包含三层：卷积层、池化层和全连接层，且在卷积层后应加入非线性函数作为激活函数，提高模型的非线性函数泛化能力，以下是单层CNN 的结构图：特征提取采用CNN模型中的卷积层，具体问为使用卷积核来进行特征提取。
1．5 分类过程描述分类过程采用全连接层和Softmax分类函数实现，通过softmax回归来输结果。
softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。
对于输入的x加权求和，再分别i加上一个偏置量，最后再输入到softmax函数中，如下图。
其计算公式为：1．6 主要程序代码(要求必须有注释)import sys, ossys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom dataset.mnist import load_mnistfrom simple_convnet import SimpleConvNetfrom common.trainer import Trainer# 读入数据(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=False)# 处理花费时间较长的情况下减少数据#x_train, t_train = x_train[:5000], t_train[:5000]#x_test, t_test = x_test[:1000], t_test[:1000]max_epochs = 20network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01)trainer = Trainer(network, x_train, t_train, x_test, t_test,epochs=max_epochs, mini_batch_size=100,optimizer='Adam', optimizer_param={'lr': 0.001},evaluate_sample_num_per_epoch=1000)trainer.train()# 保存参数network.save_params("params.pkl")print("Saved Network Parameters!")# 绘制图形markers = {'train': 'o', 'test': 's'}x = np.arange(max_epochs)plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2)plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2)plt.xlabel("epochs")plt.ylabel("accuracy")plt.ylim(0, 1.0)plt.legend(loc='lower right')plt.show()MODE_MNIST = 1 # MNIST随机抽取MODE_WRITE = 2 # 手写输入Thresh = 0.5 # 识别结果置信度阈值# 读取MNIST数据集(_, _), (x_test, _) = load_mnist(normalize=True, flatten=False, one_hot_label=False)# 初始化网络# 网络1：简单CNN"""conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax"""network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01) network.load_params("params.pkl")# 网络2：深度CNN# network = DeepConvNet()# network.load_params("deep_convnet_params.pkl")class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()# 初始化参数self.mode = MODE_MNISTself.result = [0, 0]# 初始化UIself.setupUi(self)self.center()# 初始化画板self.paintBoard = PaintBoard(self, Size = QSize(224, 224), Fill = QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))self.dArea_Layout.addWidget(self.paintBoard)self.clearDataArea()# 窗口居中def center(self):# 获得窗口framePos = self.frameGeometry()# 获得屏幕中心点scPos = QDesktopWidget().availableGeometry().center() # 显示到屏幕中心framePos.moveCenter(scPos)self.move(framePos.topLeft())# 窗口关闭事件def closeEvent(self, event):reply = QMessageBox.question(self, 'Message',"Are you sure to quit?", QMessageBox.Yes |QMessageBox.No, QMessageBox.Y es)if reply == QMessageBox.Y es:event.accept()else:event.ignore()# 清除数据待输入区def clearDataArea(self):self.paintBoard.Clear()self.lbDataArea.clear()self.lbResult.clear()self.lbCofidence.clear()self.result = [0, 0]"""回调函数"""# 模式下拉列表回调def cbBox_Mode_Callback(self, text):if text == '1：MINIST随机抽取':self.mode = MODE_MNISTself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(True)self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))elif text == '2：鼠标手写输入':self.mode = MODE_WRITEself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(False)# 更改背景self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,255))self.paintBoard.setPenColor(QColor(255,255,255,255))# 数据清除def pbtClear_Callback(self):self.clearDataArea()# 识别def pbtPredict_Callback(self):__img, img_array =[],[] # 将图像统一从qimage->pil image -> np.array [1, 1, 28, 28]# 获取qimage格式图像if self.mode == MODE_MNIST:__img = self.lbDataArea.pixmap() # label内若无图像返回Noneif __img == None: # 无图像则用纯黑代替# __img = QImage(224, 224, QImage.Format_Grayscale8)__img = ImageQt.ImageQt(Image.fromarray(np.uint8(np.zeros([224,224]))))else: __img = __img.toImage()elif self.mode == MODE_WRITE:__img = self.paintBoard.getContentAsQImage()# 转换成pil image类型处理pil_img = ImageQt.fromqimage(__img)pil_img = pil_img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)# pil_img.save('test.png')img_array = np.array(pil_img.convert('L')).reshape(1,1,28, 28) / 255.0# img_array = np.where(img_array>0.5, 1, 0)# reshape成网络输入类型__result = network.predict(img_array) # shape:[1, 10]# print (__result)# 将预测结果使用softmax输出__result = softmax(__result)self.result[0] = np.argmax(__result) # 预测的数字self.result[1] = __result[0, self.result[0]] # 置信度self.lbResult.setText("%d" % (self.result[0]))self.lbCofidence.setText("%.8f" % (self.result[1]))# 随机抽取def pbtGetMnist_Callback(self):self.clearDataArea()# 随机抽取一张测试img = x_test[np.random.randint(0, 9999)] # shape:[1,28,28]img = img.reshape(28, 28) # shape:[28,28]img = img * 0xff # 恢复灰度值大小pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))pil_img = pil_img.resize((224, 224)) # 图像放大显示# 将pil图像转换成qimage类型qimage = ImageQt.ImageQt(pil_img)# 将qimage类型图像显示在labelpix = QPixmap.fromImage(qimage)self.lbDataArea.setPixmap(pix)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)Gui = MainWindow()Gui.show()sys.exit(app.exec_())1．7 运行结果及分析对模型进行训练，可以看到准确率可以达到98.8%。
基于大数据下的手写体识别的设计与研发
基于大数据下的手写体识别的设计与研发随着大数据技术的发展，手写体识别技术也得到了长足的发展。
手写体识别技术可以应用于各种领域，如自动化办公、智能家居、信息安全等。
本文将讨论基于大数据下的手写体识别的设计与研发。
一、技术原理手写体识别技术包括图像处理、特征提取和分类识别三个步骤。
在图像处理步骤中，输入手写体图像，对其进行数字化处理，去除图像噪声和干扰，提高图像质量。
在特征提取步骤中，从图像中提取有代表性的特征。
常用的特征包括方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）等。
最后，在分类识别步骤中，通过分类器对特征进行分类和识别。
二、设计思路基于大数据下的手写体识别需要考虑以下几个方面：1. 数据收集和处理需要收集足够数量的手写体图像进行训练和测试。
数据的来源可以是公共数据集或自行采集。
同时，手写体图像需要进行数字化处理，降低图像噪声和干扰，提高图像质量。
这需要使用图像处理技术，如平滑滤波、二值化等。
2. 特征提取特征提取是手写体识别中一个重要的步骤。
根据数据的特点和实际需求，选择合适的特征提取方法。
基于大数据的手写体识别，需要考虑特征提取方法的鲁棒性和普适性。
常用的特征提取方法包括HOG、LBP、Haar小波等。
3. 分类器选择和训练分类器的选择需要根据特征的性质和应用场景来确定。
基于大数据的手写体识别可以选择支持向量机（SVM）、随机森林等分类器。
根据数据集进行训练，提高分类器的准确率和泛化性能。
4. 应用与优化手写体识别技术可以应用于各种领域。
如自动化办公、智能家居、信息安全等。
在应用中，需要根据实际需求进行优化和改进，提高识别效率和准确率。
三、研发实例使用公共MNIST数据集进行手写体图像的采集和处理，快速完成图像数字化处理，去除图像噪声和干扰，提高图像质量。
选择特征提取方法为LBP，同时使用SVM分类器进行训练。
经过多次实验，得到训练准确率达到99%的模型。
将手写体识别技术应用于自动化办公中的表单识别和签名识别。
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现手写体识别是一种将手写文字转换为可被计算机识别的文本形式的技术。
在现代社会，手写体识别在很多领域都有广泛的应用，比如自动邮件分拣、数字签名识别、智能设备输入等。
为了解决手写体识别的问题，机器学习技术被广泛应用于该领域。
本文将介绍基于机器学习的手写体识别系统的设计与实现。
首先，我们需要准备一个大规模的手写体数据集。
数据集应该包含不同人群、不同风格的手写体样本，以确保我们的系统对各种手写风格都具有良好的识别能力。
可以通过收集现有的手写体样本或者利用生成手写体的技术来构建数据集。
接下来，我们需要对手写体数据进行预处理。
预处理的目的是将手写体图像转换为计算机能够理解的形式。
常见的预处理步骤包括图像二值化、噪声去除、字符分割等。
图像二值化将手写体图像转换为黑白图像，方便后续处理。
噪声去除可以通过滤波等方法来实现，以去除手写体图像中的不必要的细节。
字符分割是将手写体图像中的字符分割开来，以便后续的识别。
接着，我们需要提取手写体特征。
特征提取是机器学习中的一个重要步骤，它将手写体图像转换为由数值表示的特征向量。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图等。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的方法，它统计了图像中不同距离处的灰度级别对的概率分布。
方向梯度直方图则是一种用于描述图像边缘特征和纹理特征的方法，它统计了图像中不同方向的梯度直方图。
然后，我们需要选择一个机器学习算法来训练手写体识别模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
对于手写体识别问题，卷积神经网络是更为常用的选择。
卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征，并使用全连接层来进行分类。
我们可以通过使用现有的开源深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，来训练卷积神经网络模型。
在训练模型之前，我们需要将手写体数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。
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自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。
文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。
关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise.Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction1 引言OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。
对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。
而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。
字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。
到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距离实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
本文首先介绍了自由手写体数字识别的基本原理，包括数字图像预处理、特征提取和模式识别的基本原理和方法；其次介绍了；最后通过基于MATLAB的实验结果，对本系统的性能进行了分析。
2 手写体数字识别的基本原理本系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成，训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。
系统构成如图2.1所示。
图2.1 系统流程图下面分别介绍各部分工作的基本原理。
2.1 预处理预处理主要由二值化，平滑去噪，规范化，细化等组成。
本文采用了基于阈值的二值化算法，通过最大类间方差法即OTSU方法，统计图像的灰度直方图选取全局阈值，然后进行二值化处理。
其次，在二值化后利用均值滤波的方法消除孤立点、线的噪声，这样图中就只剩下手写体数字。
在滤波中本文采用的是3*3大小的模板。
平滑去噪后，对图像进行规范化处理。
找出图像中数字的边界，然后提取出数字把它居中放置在正方形方框中，再对此正方形图像进行线性插值缩放，使它变为统一规格大小的图像，本文中归一化图像的大小是36*36。
在提取特征之前，要对手写体数字进行细化。
本文是采用的基于数学形态学的细化算法。
细化可用两步腐蚀来实现：第一步是正常的腐蚀，但它是有条件的，也就是说，那些被标为可除去的像素点并不立即消去；在第二步中，只将那些消除后并不破坏连通性的点消除，否则保留。
以上每一步都是一个3*3邻域运算。
细化是将一个曲线性数字细化为一条单像素宽的线，从而图形化地显示出其拓扑性质。
数字图像预处理前后效果比较如下图所示。
图2.2为数字“5”的原始图像，图2.3为对图2.2预处理后的结果图。
类似地，图2.4为数字“6”的原始图像，图2.5为对图2.4预处理后的结果图。
图2.2 原始图像图2.3 预处理后图像图2.4 原始图像图2.5 预处理后图像2.2 特征提取特征提取的目的是从原始数据中抽取出用于区分不同类型的本质特征。
无论是识别过程还是学习过程，都要对研究对象固有的、本质的重要特征或属性进行量测并将结果数值化，形成特征矢量。
通常能描述对象的元素很多，为了节约资源，节省计算机存储空间、处理时间、特征提取的费用，有时更是为了可行性，在保证满足分类识别正确率要求的条件下，按某种准则尽量选用对正确分类识别作用较大的特征，使得用较少的特征就能完成分类识别任务。
这项工作表现为减少特征矢量的维数或符号字符数。
在本系统中采用对待识别数字图像进行行列扫描与数字起点结合的方法提取特征。
2.2.1 结构特征的提取首先对经预处理后的图像进行分割，如图2.6所示。
图2.6 图像分割对图像分割后，结构特征提取的算法如下：(1)对细化后的数字图像取竖直的三条直线,分别取在5/12,1/2,7/12处,记下这三条竖直直线与数字笔段的交点数。
(2)再取水平三条直线,分别取在1/3,1/2,2/3处, 分别记下这三条水平直线与数字笔段的交点数。
(3)再取对角两条直线, 分别记下这两条对角直线与数字笔段的交点数。
2.2.2 笔划特征的提取经细化后的数字图像其特征较为稳定,且笔划简单,因此对其抽取的基本结构组件能反映数字的本质特征,从而可快速有效地识别数字符,并达到较好的分类效果。
数字端点如图2.7所示。
提取笔划特征的算法如下：(1)按从上到下,从左到右的顺序扫描预处理后图像并选择黑像素点P；(2)计算像素P的8－邻域之和N；(3)若N=1,则像素P为端点,端点计数器加一；(4)重复步骤(1)-(3),直到遍历整个图像。
图2.7 数字端点2.2.3 数字的特征向量说明依据上述特征提取方法,本系统中的特征矢量由9个分量组成,其排列如下所示:DATA=[ 竖直中线交点数，竖直5/12处，竖直7/12处，水平中线交点数，水平1/3处交点数，水平2/3处交点数，左对角线交点数，右对角线交点数，端点数 ];2.3 知识库的建立由于本文采用的是基于模式知识库的识别方法，所以对字符的结构特征的分析以及字符模型的构造是一个十分重要的环节，图2.8就是对识别数字的标准形态进行具体分析而构造的模板。
图2.8 规范手写体数字形态DATA01＝[2,2,2,2,2,2,2,2,0]； DATA11＝[1,0,0,1,1,1,1,1,2]； DATA21＝[3,3,3,1,1,1,1,1,3]； DATA31＝[3,2,3,1,1,1,2,2,3]； DATA41＝[1,1,1,2,2,1,3,2,4]； DATA51＝[3,3,3,1,1,1,2,2,4]； DATA61＝[3,3,2,1,1,2,3,2,1]；DATA71＝[2,2,2,1,1,1,1,1,2]； DATA81＝[4,4,4,2,2,2,2,2,0]； DATA91＝[3,3,3,1,2,1,3,1,1]。
由于本系统是对自由手写体进行识别, 因而要考虑数字书写体的多变性。
通过对图2.9所示数字变体的分析来对知识库进行补充。
图2.9 手写体数字变体DATA02＝[1,1,2,2,2,2,1,2,2]； DATA22＝[3,2,2,1,1,1,1,3,2]； DATA32＝[3,1,4,2,1,1,2,2,3]； DATA42＝[1,2,2,3,3,1,2,2,2]； DATA52＝[3,3,3,1,1,1,2,2,4]； DATA62＝[3,1,3,1,1,2,2,2,2]； DATA82＝[4,4,4,2,1,2,1,2,2]； DATA92＝[3,2,3,2,1,1,3,1,3]。
最后得到知识库由上述两套模板所组成。
2.4 本系统的模式识别方法在本次设计过程中，我们选择了模板匹配的识别方法。
通过计算欧氏距离来衡量匹配程度。
本系统中的特征矢量有9个分量，其计算距离公式如下：12291i ii d x y =⎡⎤=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 公式(2.1) 但在本次设计中我们计算距离时对上述公式进行了改进，对于可靠性较高的端点数即最后一维特征值加大了权重，改进后的距离计算公式如下：182229913i i i d x y x y =⎡⎤=-+⨯-⎢⎥⎣⎦∑公式(2.2)在识别过程，分别计算待识别图像的特征值与知识库中两个模板的距离，与10个数字逐个比较，距离最小的对应的数字就是最后识别结果。
该算法具有特征提取和模板建立都比较直观，时间复杂度低，易于实现等优点。
其缺点是在建立知识库时需要进行大量的训练，当知识库中的模板增多时，特征矢量间的距离会减小。
3 MATLAB 程序设计本次设计使用MATLAB 语言实现该系统,其用户界面分别介绍如下。
(1)读入图像：读入图像的用户界面如图 3.1所示。
图3.1 读入图像(2)对图像进行各种处理：选择对图像的各种操作的用户界面如图3.2所示，对图像取反的用户界面如图3.3所示，对图像平滑去噪的用户界面如图3.4所示，对图像进行二值化操作的用户界面如图 3.5所示，对图像进行规范化处理的用户界面如图3.6所示，对图像进行细化操作的用户界面如图3.7所示，图3.2 选择对图像的各种操作图3.3 图像取反图3.4 平滑去噪图3..5 二值化图3.6 规范化图3.7 细化(3)数字图像的识别：对手写体数字进行识别的结果显示界面如图3.8所示。