基于MATLAB GUI的手写体英文字母模式识别系统

资 源 简 介

本项目开发了一个交互式手写字母识别系统，集成了手写板输入、实时图像预处理和特征提取可视化功能。系统支持鼠标/触控笔输入，自动完成灰度化、二值化和尺寸归一化处理，并通过HOG特征动态展示识别过程。

详 情 说 明

基于GUI的手写体英文字母模式识别系统

项目介绍

本项目是一个集成了图形用户界面（GUI）的交互式手写体英文字母识别系统。系统能够实时捕获用户手写输入，通过完整的图像预处理、特征提取和模式分类流程，实现对26个英文字母的准确识别。系统特别设计了可视化界面，直观展示从原始图像到最终识别结果的每一步处理过程，便于用户理解模式识别的工作原理。

功能特性

• 交互式手写板：提供256×256像素的画布，支持鼠标或触控笔进行流畅的手写输入
• 实时预处理模块：自动执行灰度转换、二值化、噪声过滤和尺寸归一化等图像预处理操作
• 特征提取可视化：动态展示HOG特征、轮廓特征等关键特征的提取过程
• 多分类识别引擎：采用支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）实现26类字母分类
• 实时结果反馈：即时显示识别出的字母标签及对应的置信度评分
• 全流程演示：通过四个独立子窗口同步展示原始图像、预处理结果、特征图和分类决策界面
• 性能评估功能：支持加载MNIST标准数据集进行基准测试，输出准确率、处理耗时等指标

使用方法

1. 启动系统后，在主画布区使用鼠标书写英文字母
2. 点击"识别"按钮，系统将自动执行预处理、特征提取和分类识别
3. 观察右侧四个可视化窗口，了解每个处理阶段的结果
4. 查看底部信息栏获取识别结果和置信度评分
5. 可通过设置菜单调整分类器参数和预处理参数
6. 可选择加载MNIST数据集进行批量测试和性能评估

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11 或 macOS 10.14+ 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的创建与布局、鼠标事件处理与绘图功能、图像预处理流水线的调用与控制、多种特征提取算法的实现与可视化、分类识别模型的加载与推理计算、识别结果与置信度的动态显示、以及性能指标统计与展示等核心功能，是系统所有主要模块的调度与控制中心。