基于知识库的手写体数字识别

资 源 简 介

基于知识库的手写体数字识别

详 情 说 明

手写体数字识别的实现过程可以分为三个关键步骤：图像预处理、特征提取和模板匹配。

首先是图像预处理阶段，这一步骤至关重要。原始手写数字图片需要经过归一化处理，将所有图像调整为统一尺寸，确保后续处理的一致性。接着进行二值化操作，将灰度图像转换为黑白二值图像，这一步有助于突出数字轮廓并减少计算量。最后通过图像细化等形态学操作，获得数字的骨架结构，为特征提取做好准备。

特征提取环节会从预处理后的图像中提取关键特征。通常采用的方法包括将二值化后的数字图像转换为特征向量，或者提取数字的特定结构特征。这些特征将成为数字识别的依据。

最后的识别阶段采用知识库（模板库）比对的方式。系统预先存储了0-9每个数字的标准模板特征向量。当输入待识别数字时，算法会计算其特征向量与所有模板之间的欧氏距离，找出距离最小的模板，对应的数字即为识别结果。欧氏距离是一种常用的相似度度量方法，能有效反映两个特征向量之间的差异程度。