基于MATLAB的手写体数字识别系统

资 源 简 介

本项目实现高效的手写体数字识别，支持多种图像格式输入，自动完成灰度化、二值化、噪声去除和图像归一化等预处理步骤，提升识别准确率。

详 情 说 明

基于MATLAB的手写体数字识别系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个高效、准确的手写体数字识别系统。系统集成了图像预处理、数字分割、特征提取和机器学习分类等核心技术，能够自动处理多种来源的手写数字图像，并输出直观的识别结果与置信度评估，可广泛应用于文档数字化、表单处理等场景。

功能特性

• 多格式图像输入：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，兼容扫描文档、手机拍摄等多种图像来源。
• 自动化图像预处理：集成灰度化、二值化、噪声去除、尺寸归一化等预处理流程，提升图像质量。
• 智能数字分割：自动定位并分割图像中的单个数字字符，为后续识别做好准备。
• 高精度识别核心：采用机器学习模型对0-9十个阿拉伯数字进行识别，准确率高。
• 结果可视化展示：在原图像上直观标注识别出的数字及其置信度。
• 高效批量处理：支持对单张图像或整个文件夹内的图像进行批量识别，提高处理效率。

使用方法

1. 准备输入：准备包含手写数字的图像文件（单张或存放在文件夹内）。
2. 运行系统：启动主程序，根据提示选择输入方式（单张图像或文件夹路径）。
3. 查看结果：系统自动完成处理，在命令行窗口输出识别数字文本结果与置信度，并生成标注后的结果图像和详细处理报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，其核心能力包括：协调调用图像读取与预处理模块，执行数字区域定位与分割算法，驱动特征提取与分类模型进行数字识别，管理识别结果的可视化输出与文本报告生成，并提供用户交互界面以接收和处理输入参数。