基于vc手寫數(shù)字識別程序設(shè)計-wenkub
2022-09-09 10:03:38 本頁面
【正文】 字符的有用信息。、圖像的特征提取若直接把預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為輸入量，進行分類計算時數(shù)據(jù)時數(shù)據(jù)量大，同時由于手寫字體的多樣化及圖像本身和預(yù)處理過程中附帶的某些干擾的影響，對系統(tǒng)的容錯能力要求較高。模板匹配通常事先建立標準模板庫。在內(nèi)存中我們開辟一個大小跟這個控件區(qū)域大小相同的二維數(shù)組(以像素為單位，即生成一張圖片的長跟寬跟這個矩形區(qū)域相等)，這樣內(nèi)存中圖像的數(shù)據(jù)區(qū)域的二維數(shù)組就跟手寫區(qū)域的坐標相同，我們再取出手寫區(qū)域的坐標值，將這些坐標值對應(yīng)到圖像圖像數(shù)據(jù)區(qū)域中，并且將它的灰度值置為255(白色)，將圖像數(shù)據(jù)區(qū)域的其它坐標值下的灰度值置為0(黑色)，這樣我們就得到了一張手寫數(shù)字的二值化圖像。特征提取。本課題擬研究手寫體數(shù)字識別的理論和方法，開發(fā)一個小型的手寫體數(shù)字識別系統(tǒng)。手寫數(shù)字識別是圖像識別學(xué)科下的一個分支，是圖像處理和模式識別領(lǐng)域研究的課題之一，由于其具有很強的實用性一直是多年來的研究熱點。目錄摘要 1原理 圖像的二值化處理 模板匹配法 圖像的特征提取 3系統(tǒng)設(shè)計 主界面 圖像繪制 特征提取 學(xué)習(xí) 識別 清除 9系統(tǒng)調(diào)試 9心得體會 11參考文獻 12附錄： 13摘要自上世紀六十年代以來，計算機視覺與圖像處理越來越受到人們的關(guān)注，并逐漸成為一門重要的學(xué)科領(lǐng)域。由于手寫體數(shù)字的隨意性很大，例如，筆畫的粗細，字體的大小，傾斜等等都直接影響到字符的正確識別，所以手寫體數(shù)字識別是一個很有挑戰(zhàn)性的課題。本次設(shè)計主要完成以下幾個工作：手寫數(shù)字繪制問題、數(shù)字的預(yù)處理問題、特征提取問題、特征庫的建立問題、數(shù)字識別問題。特征庫。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，圖像的二值化有利于圖像的進一步處理，使圖像變得簡單，而且數(shù)據(jù)量減小，能凸顯出感興趣的目標的輪廓。這里，模板庫中的標準模板是數(shù)字樣本的特征向量。特征提取的目的就是從分析數(shù)字的拓撲結(jié)構(gòu)入手，把它的某些結(jié)構(gòu)特征提取出來，使數(shù)字的位移、大小變化、字形畸形等干擾相對較小，也就是把那些反映數(shù)字特征的關(guān)鍵信息提供給系統(tǒng)，這樣就等于間接地增加了系統(tǒng)的容錯能力，而且經(jīng)過特征提取后數(shù)據(jù)量也大大減少了，這樣就提高了識別的效率。2） 特征的提取方法應(yīng)簡單而且提取快速。系統(tǒng)設(shè)計本系統(tǒng)主要包括了主界面、圖像繪制、特征提取、學(xué)習(xí)、識別、清除六個模塊，：主界面清除識別學(xué)習(xí)特征提取圖像繪制 系統(tǒng)總框圖以下是各模塊詳細設(shè)計：、主界面主界面主要由繪圖區(qū)，學(xué)習(xí)、識別和清除三個按鈕構(gòu)成，通過調(diào)用VC++庫里的CBrush、CRect、CBitmap來進行相關(guān)操作，學(xué)習(xí)、識別和清除三個按鈕首先通過建立三個CBitmap類，通過位圖將其畫出來，；再建立一個SPLASH類，最后通過程序來設(shè)計總界面，： 學(xué)習(xí)按鈕 識別按鈕 清除按鈕 總界面、圖像繪制圖像的繪制主要是按下鼠標左鍵、拖動鼠標、放開鼠標左鍵這樣一個過程，本次設(shè)計通過OnLButtonDown()（鼠標左鍵按下函數(shù)）、OnMouseMove()（鼠標移動函數(shù)）、OnLButtonUp()（鼠標左鍵放開函數(shù)）來實現(xiàn)圖像的繪制，：結(jié)束放開鼠標左鍵，執(zhí)行OnLButtonUp()拖動鼠標，執(zhí)行OnMouseMove()按下鼠標左鍵，執(zhí)行OnLButtonDown()將鼠標放在繪圖區(qū)域 圖像繪制流程圖、特征提取本模塊首先要創(chuàng)建一個結(jié)構(gòu)體變量來表示所繪圖形的各種特征，比如value（手寫數(shù)字值）、VHDerection（水平垂直特征）、length1（第一個筆畫長度）等等，具體情況看附錄程序清單里的特征提取函數(shù)，：開始求lenth的值求lenend的值求lenfirst的值通過switch語句選出不同水平垂直特征值執(zhí)行相對應(yīng)case語句，mytezhenglenth++1mytezhenglenth=1求出兩個相鄰點p和q的距離mytezhengdecon=1,判斷相鄰兩點x、y的大小，分別給出不同的水平垂直特征值0(p1)||(q1)判斷0兩點x、y的大小，分別給出不同的水平垂直特征值mytezhenglenth=110j==0結(jié)束 特征提取流程圖、學(xué)習(xí)首先點擊學(xué)習(xí)按鈕，判斷當前寫入數(shù)值是否已在模板中，隨后出現(xiàn)輸入學(xué)習(xí)值對話框，提取特征值，最后存入模板，：存在不存在結(jié)束點擊學(xué)習(xí)按鈕判斷當前值是否存在模板中顯示模板中已存有該值存入模板提取特征值 學(xué)習(xí)流程圖、識別識別過程就相當于一個查詢過程，首先點擊識別按鈕，然后提取特征值，將特征值與模板一一對比，若有則顯示其值，若無則顯示無法識別，：無有顯示識別出的值結(jié)束顯示無法識別逐一對比提取特征值點擊識別按鈕 識別流程圖、清除清除最為簡單，把繪圖區(qū)域的每個點設(shè)置為白點，即二值圖像中灰度值都變?yōu)?55，：結(jié)束繪圖區(qū)每個點設(shè)置為白色點擊清除按鈕 清除流程圖系統(tǒng)調(diào)試運行程序后，然后往繪圖區(qū)寫一個2，然后點擊學(xué)習(xí)按鈕，說明所寫數(shù)字已存在模板中。：數(shù)字測試次數(shù)正確次數(shù)識別率0201680%1201995%2201890%3201890%4201785%5201365%6201680%7201995%820945%9201785% 識別率統(tǒng)計分析：從表中可以看出8和5較難識別，因為其特征不太好提取，特征比較多樣化，所以需要大量的學(xué)習(xí)，豐富模板庫，這樣可以提高識別率。但是在系統(tǒng)的設(shè)計上由于時間的限制導(dǎo)致系統(tǒng)界面的設(shè)計不夠美觀，特征訓(xùn)練不夠?qū)е伦R別率不夠高。i16。//初始化，使得坐標序列中的點皆為空點 mytime=0。 mypoint[i].y=1。 mytezhengvalue=1。i15。 }}創(chuàng)建主界面程序void CPatternView::OnDraw(CDC* pDC){ CPa
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