【正文】 plot。)。gridtitle(39。 figure(4)。上輪廓39。plot(Top)。)。gridtitle(39。 figure(2)。 figure(1)。end t=toc%======= 顯示 ======%px=(1:x)。 % 底部基本結(jié)構(gòu)檢測 %========== 識別 ==========% Digit=Recognition(StrokeT,StrokeL,StrokeR,StrokeB,Comp)else Digit=39。 % 左邊基本結(jié)構(gòu)檢測 StrokeR=StrDetect01(RightD,Y1,Y2,3,5)。 %========== 輪廓結(jié)構(gòu)特征提取 ==========%if (min(W,Wx)10) StrokeT=StrDetect01(TopD,X1,X2,3,6)。 Ne=0。 end end end end NS=[NS max(Po,Ne)]。amp。 end else if ((I(j+1,i)I(j,i))0) % 由白到黑 Ne=Ne+1。amp。%筆劃數(shù)for i=X1+4:X24 for j=1:y1 if ((I(j+1,i)I(j,i))0) % 由黑到白 Po=Po+1。 % 用于檢測筆劃Ne=0。end W=max(Width)。end %========== 數(shù)字 1 的寬度特征 =========%Width=zeros(1,y)。 end if (j=1) Bottom(i)=j。amp。 % 底部輪廓檢測for i=1:x j=y。end X2=i1。amp。 i=x。(ix)) i=i+1。while ((Top(i)1)amp。 end endfor i=1:x1 TopD(i)=Top(i+1)Top(i)。(I(j,i)==1)) j=j+1。 while ((j=y)amp。end %=====================================%Top=zeros(1,x)。 end if (i=1) Right(j)=i。amp。 % 左端輪廓檢測for j=1:y i=x。end Y2=j1。amp。 j=y。(jy)) j=j+1。while ((Left(j)1)amp。 end endfor j=1:y1 LeftD(j)=Left(j+1)Left(j)。(I(j,i)==1)) i=i+1。 while ((i=x)amp。tic%====== 基本結(jié)構(gòu) =======%% 第一類：豎（V）；左斜（L）；右斜（R）；突變（P）% 第二類：左半圓?。–）；右半圓?。≦）% 的三類：結(jié)構(gòu)待定（T）；%=====================================%Left=zeros(1,y)。,Inf)。%I=bwmorph(~I,39。I=imresize(I,Amp)。 endendAmp=24/Hy。Wx=0。for j=1:y0 if (Range(j)=1) Hy=Hy+1。)。[y0 x0]=size(I)。)。grid 附錄D單個字符識別代碼（字符‘3’的識別）：I0=imread(39。 figure(4)。下輪廓39。)。hold onplot(px,y,39。 figure(3)。上輪廓39。)。hold onplot(px,y,39。 figure(2)。 % X軸坐標(biāo) figure(1)。imshow(WI)。endWI=I(:,fix((PXR1(i)+PXR2(i))/2):x)。 figure(10+i)。 % 避免水平“橫”的粘連 k=k1。 PXR1=[PXR1 i]。 end [Mytemp PX2]=max(Bottom(SLi:SRi))。amp。 end SRi=i。amp。 else % 單點粘連 SLi=i。 % 第一次切分截止處 if (j==38) PXR1=[PXR1 i]。 % 檢測是否通過筆劃 j=j+1。 SegSoke(2,i)=SegSoke(2,i)+1。amp。 end Si=i。(I(j,Si)==0)) % 左筆劃寬度 Si=Si1。 while ((Si1)amp。(Mark2)) if (I(j,i)==0) Black(i)=Black(i)+1。 while((jy)amp。 else j=y+1Top(i)。 if (Top(i)==1) % 無粘連 PXR1=[PXR1 i]。(PX2x)) PX2=PX2+1。 while ((TopD(PX2)==0)amp。(WordW=*Width)) % 選定切分的區(qū)域 PX1=Concave(k)。 if ((WordW=*Width)amp。 % 記錄第一次切分的Y深度 for k=2:n WordH=max(Height(Concave(k1):Concave(k)))。 % 特征值的總得分 XGood=1。 % 切分后的高度比 RW=zeros(1,x)。 SegSoke=zeros(3,x)。 % 交錯粘連的標(biāo)志 Black=zeros(1,x)。 % 記錄第二次切分位置 Mark=0。 % 近似的字符寬度 PXR1=1。endW(n)=xConcave(n)。W=zeros(1,n)。 % 注意 Concave 的第一個數(shù)值無效StrokeT=5。 % 復(fù)位 Asend=0。 % 復(fù)位 Desend=0。 if (abs(Desend)=ConvexT) Convex=[Convex tempX]。amp。 tempX=i+1。 Desend=0。for i=1:x1 BottomD(i)=Bottom(i+1)Bottom(i)。 % 下降值ConvexT=3。Asend=0。 end endend %=== 輪廓線的凸檢測 ===%BottomD=zeros(1,x1)。 end else Sign=0。 Sign=0。(TopD(i)0)) if (abs(Deep)=DeepT) DeepH=DeepH+TopD(i)。 % 下一列可能為切分的Concave， 最接近于左端 end if ((Sign==1)amp。 Deep=Deep+TopD(i)。endfor i=1:x2 if (TopD(i)0) % 判斷是否為凹輪廓 Sign=1。 % 凹輪廓的深度閾值Sign=0。 % 下降值DeepH=0。Concave=1。WordHeight=max(Height)。 end Bottom(i)=yj。amp。 % 底部輪廓檢測for i=1:x j=y。 end Top(i)=yj。amp。 % 頂端輪廓檢測for i=1:x j=1。[y x]=size(I)。)。%I=imread(39。39。imshow(fo)。,2)。se=strel(39。T2=graythresh(word)。39。 %%%%%%%%%%%%%%%%%% Display %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% imshow(word)。 word=I(word_Yseg0:word_Yseg1,word_Xseg0:word_Xseg1,:)。word_Yseg0=Party0(nParty)。 % 共有k個區(qū)域for i=1:k Spany(i)=sum(RowY(Party0(i):Party1(i)))。 endend Party1(k)= Posy(Ny)。 k=k+1。for i=2:Ny d=Posy(i)Posy(i1)。k=1。 % 間隔小于30列的，區(qū)域合并Party0=zeros(1,Ny)。 k=k+1。 % 挑出邊緣點數(shù)量大于平均值的位置k=1。 endendNy=sum(RowY)。 RowY=zeros(1,y)。 AveragePointsY=mean(EdgePointsY)。 % Y方向邊緣點統(tǒng)計 BWT=BWSeg39。word_Xseg1=Partx1(nPartx)。end[mytemp nPartx]=max(Spanx)。 % 最后一列大于平均值的位置作為，最后一個區(qū)域的切分位置 Spanx=zeros(1,k)。 Partx0(k)=Posx(i)。 if (dgapx) Partx1(k)= Posx(i1)。Partx0(1)=Posx(1)。Partx1=zeros(1,Nx)。 endend gapx=12。for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) Posx(k)=i。 Posx=zeros(1,Nx)。for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) ColumnX(i)=1。 EPx=(1:x)。 end end endt3=toctic%%%%%%%%%%%%% 邊緣像素點數(shù)量統(tǒng)計 %%%%%%%%%%%%%%%%%% EdgePointsX=sum(BW1)。(S(j,i)=)amp。 BW1=zeros(y,x)。 ES=[ES SR]。 for i=1:x for j=1:y if (BW(j,i)==1) S(j,i)=1min(myI(j,i,:))/HS_I(j,i)。%邊緣檢測，對邊緣像素點作統(tǒng)計分析。canny39。t1=