MATLAB图像处理与模式识别手写字符识别系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的手写字符识别系统，能够通过图像预处理、特征提取和分类算法，自动将离线手写字符转换为数字或字母文本。支持单张或批量图像处理，适用于手写样本分类任务。

详 情 说 明

基于图像处理与模式识别的手写字符识别系统（MATLAB版本）

项目介绍

本项目实现了一个完整的离线手写字符识别系统。系统通过图像预处理、特征提取和模式识别等技术，能够自动将手写字符图像转换为对应的数字或字母文本。该系统提供友好的图形用户界面，支持单字符识别和批量处理功能，用户可以直观地查看整个识别过程和详细结果。

功能特性

• 多格式支持：支持PNG、JPG、BMP等多种图像格式输入
• 智能预处理：自动完成图像二值化、噪声去除和字符分割
• 多种特征提取：采用轮廓特征、投影特征和矩特征相结合的方法
• 高性能分类：集成K近邻分类器和支持向量机两种模式识别算法
• 可视化界面：实时显示预处理效果和特征提取结果
• 批量处理：支持一次性处理多个字符图像文件
• 结果分析：提供识别置信度评分和详细识别报告

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 加载图像：选择单张字符图像或包含多张图像的文件夹
3. 参数设置：根据需要调整预处理和识别参数（可选）
4. 开始识别：点击识别按钮，系统自动完成处理流程
5. 查看结果：界面将显示识别字符、置信度及处理过程可视化结果
6. 导出报告：可保存识别结果和统计报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM
• 系统平台：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件封装了系统的核心功能模块，包括图形用户界面的初始化与事件响应、图像文件的读取与格式校验、完整的图像预处理流水线（含灰度转换、二值化、去噪及尺寸标准化）、多维度特征向量的提取与选择、基于机器学习的分类识别算法调用、识别结果的概率评估与可视化展示，以及批量处理任务的调度与结果汇总报告生成。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序工作，确保识别流程的完整执行。