基于MATLAB的轻量级手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个MATLAB手写数字识别系统，支持0-9实时识别。用户可通过鼠标绘制数字图像，系统进行图像预处理、特征提取和模式识别，并返回预测结果。同时提供训练接口，便于用户导入自定义数据集。

详 情 说 明

基于MATLAB的简单手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个轻量级的手写数字识别系统，采用MATLAB作为开发环境。系统具备交互式手写数字识别功能，用户可以通过鼠标绘制数字图像，系统能够实时进行识别并返回预测结果。此外，本项目还提供了完整的模型训练接口，支持用户导入自定义数据集进行模型训练和评估。系统集成了图像预处理、特征提取和机器学习分类等模块，实现了从数据输入到结果输出的完整流程。

功能特性

• 交互式识别界面：提供友好的绘图界面，用户可直接用鼠标绘制数字
• 实时识别反馈：可即时显示识别出的数字（0-9）及预测置信度
• 多格式文件支持：支持读取标准MNIST数据集及用户自定义的PNG、JPG格式图像文件
• 模型训练功能：允许用户使用自定义数据集训练新的分类模型
• 结果保存：可将处理后的图像及识别结果保存至本地文件
• 训练评估：生成训练完成的模型参数及准确率报告

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入系统主界面
2. 手写识别模式：

- 在绘图区域使用鼠标绘制数字 - 系统自动进行图像预处理和实时识别 - 查看界面中显示的识别结果和置信度

1. 文件识别模式：

- 选择导入单个图像文件或批量导入图像文件夹 - 系统自动处理并显示识别结果

1. 模型训练模式：

- 准备带标签的数字图像数据集 - 选择训练参数并开始训练 - 查看训练过程和准确率报告

1. 保存结果：可将当前识别结果或训练报告保存至指定路径

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox (如使用深度学习功能)

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括用户交互界面的初始化和布局，手绘区域的绘图事件处理，图像预处理流程的管理，特征提取算法的调用，分类模型的加载与预测，以及训练过程的控制逻辑。该文件构成了系统的主要运行框架，负责协调各个功能模块的协同工作，确保从图像输入到识别结果输出的完整流程顺畅执行。