基于MATLAB的汉字字模提取与OCR识别系统开发

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发了一套完整的汉字OCR识别系统，包含多字体字库构建、图像预处理（二值化、降噪等）和机器学习识别模块，实现对文字图像的高效自动化识别。

详 情 说 明

汉字字模提取与OCR识别系统

项目介绍

本项目基于MATLAB开发一套完整的汉字识别系统。系统首先建立包含多种字体和尺寸的汉字字库，通过图像处理和机器学习技术，实现对输入文字图像的预处理、汉字字模提取与特征向量化、汉字识别以及结果评估与可视化。该系统可处理扫描文档、手写汉字、屏幕截图等多种来源的汉字图像，并输出识别结果和准确率报告。

功能特性

• 图像预处理：支持二值化、降噪、对比度增强等预处理操作
• 汉字字模提取：自动分割和提取单个汉字字模
• 特征提取与降维：采用多种特征提取方法并进行降维处理
• 机器学习识别：集成K近邻（KNN）与支持向量机（SVM）分类算法
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可视化展示：提供原图与识别结果的对比展示
• 准确率评估：生成混淆矩阵、精确率、召回率等评估报告

使用方法

1. 数据准备：准备标注好的汉字样本集用于训练
2. 系统配置：根据需求调整图像处理和识别参数
3. 训练模型：运行训练程序建立汉字识别模型
4. 识别测试：输入待识别图像，获取识别结果
5. 结果导出：导出识别文本、准确率报告和可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱：必需
• 机器学习工具箱：必需
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口程序，集成了汉字识别的完整流程。它实现了图像加载与预处理、汉字区域定位与分割、特征向量提取、基于机器学习的字符分类识别、结果评估与可视化展示等核心功能。通过该文件，用户可以完成从原始图像输入到最终识别结果输出的全过程处理。