基于MATLAB的神经网络大写英文字母识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了一套完整的英文大写字母自动识别系统，通过图像处理技术提取字母的形态特征，并利用多层感知机（MLP）神经网络进行高效分类识别，可准确识别26个字母，适用于字符识别相关研究。

详 情 说 明

基于神经网络的大写英文字母特征提取与识别系统

项目介绍

本项目在MATLAB平台上实现了一套完整的26个英文大写字母自动识别系统。系统采用图像处理技术提取字母的形态特征（如轮廓特征、笔画特征等），并结合多层感知机（MLP）神经网络进行训练和分类。系统提供直观的GUI界面，支持图像文件输入和实时摄像头采集两种方式，能够输出识别结果及相应的置信度。

功能特性

• 双模态输入支持：支持通过文件选择器导入图像文件（JPEG/PNG格式），也可通过摄像头实时采集字母图像
• 智能特征提取：采用先进的图像处理算法提取字母的轮廓、笔画等关键形态特征
• 神经网络识别：基于多层感知机模型构建分类器，实现高精度字母识别
• 可视化处理流程：实时显示原始图像、特征提取中间结果和神经网络识别过程
• 用户友好界面：简洁直观的MATLAB GUI界面，操作简便，结果展示清晰
• 错误检测机制：自动检测输入图像是否符合规范，并提供针对性的提示信息

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统GUI界面将自动加载
2. 选择输入方式：

- 文件输入：点击"选择图像"按钮，选择包含单个大写字母的图像文件 - 实时采集：点击"摄像头采集"按钮，调整字母位置后拍摄

1. 查看识别结果：系统自动处理图像，显示识别出的字母和置信度
2. 分析处理过程：界面中可查看特征提取各阶段的图像结果和神经网络识别详情
3. 错误处理：如输入图像不符合要求，系统将给出明确提示，指导用户调整

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Neural Network Toolbox
• 硬件建议：

- 内存：4GB以上 - 摄像头：支持MATLAB图像采集的标准USB摄像头（可选）

• 图像规格：

- 格式：JPEG或PNG灰度图像 - 内容：单个大写英文字母，黑色字符白色背景 - 分辨率：建议不低于64×64像素，字符需居中显示

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图形用户界面的创建与事件处理、图像输入模块的管理（支持文件选择和实时采集双模式）、特征提取算法的调用与执行、神经网络模型的加载与推理计算，以及识别结果与中间处理过程的可视化展示。同时，该文件还包含了输入数据验证与错误处理机制，确保系统的稳定运行。