多特征 MNIST库 手写数字识别 matlab 实现

多特征 MNIST库 手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征和切割线划分进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本分别提取出两个特征，然后对10000个测试样本进行测试，计算和两个特征的距离进行判别，matlab 实现

clear;
clc;
directory=uigetdir（‘‘‘亲，请选择测试图片路径‘）;
ImageNum=10000;
numis=textread（‘test.txt‘‘%1d‘）;  %numis 是正确的ImageNum个样本值
fid=fopen（‘log.txt‘‘w‘）;
%读出77和66的特征值
fea66=load（‘features6.txt‘）;
fea77=load（‘features7.txt‘）;
estat=zeros（110）;
h_w=waitbar（0‘请稍后，正在处理中>>>>>>>>‘）;
for i=1:ImageNum
    featone=zeros（112）;     %统计特征
    %读取图像并二值化
    impath=fullfile（directory[‘TestImage_‘ num2str（i‘%05d‘） ‘.bmp‘]）;
    rawim=imread（impath）;
    xx=find（rawim<155）;
    rawim（xx）=0;
    x=find（rawim>=155）;
    rawim（x）=255;
    bwim=im2bw（rawim0.5）;%二值化
    
    %读出来的这个数真实值是多少？jud 保存之
    jud=numis（i）;
    if jud==0       %如果是0，放在第十个
        jud=10;
    end
    %%%%%%%%%%%%%%% 特 征 一 %%%%%%%%%%%%%%%%%
    %提取特征---6+6个分割线上连续点个数
    old=1;        %表示上一个点值
    new=1;        %表示现在这个点的值
    count=0;      %记录发生了多少次变化
    for c=1:6           %提取横向特征
        xl=4*c;
        for d=1:28      %遍历纵向的28个点
            old=new;
            new=bwim（dxl）;
            if（old~=new）        %如果发生颜色变化则记录
                count=count+1;
            end
        end
        featone（c）=featone（c）+count/2;  %第jud个数第c个特征
        count=0;
    end
    for c=1:6           %提取纵向特征    
        yl=4*c;
        for d=1:28
            old=new;
            new=bwim（yld）;
            if（old~=new）
                count=count+1;
            end
        end
        featone（c+6）=featone（c+6）+count/2;
        count=0;
    end
    %%%%%%%%%%%%%%% 特 征 二 %%%%%%%%%%%%%%%%%
    %读取每个块的像素个数
    gridnum=zeros（149）;        %保存49个块的黑色像素个数
    xbase=1;
    ybase=1;
    for yz=0:6
        for xz=0:6          %这两个是7*7的大块
            for ybase=1:4
                for xbase=1:4       %这两个是在4*4的小块内
                    if（bwim（yz*4+ybasexz*4+xbase）==0）  %如果是黑色像素
                        gridnum（yz*7+xz+1）=gridnum（yz*7+xz+1）+1;
                    end
                end
            end
        end
    end
    %归一化特征二
    sum=0;
    for c=1:49          
        sum=sum+gridnum（c）;
    end
    numfea=zeros（149）;
    for c=1:49
        numfea（c）=gridnum（c）/sum;
    end
    %%%%%%%%%%%% 计算特征一的距离 %%%%%%%%%%%%%%%
    dist66=zeros（110）;             %dist（c） 代表与标准第c个数字的距离
    for c=1:10
        for d=1:12
            temp=featone（d）-fea66（cd）;    %该数字第d块减去数字c第d块特征值
            dist66（c）=dist66（c）+temp^2;
        end
    end    
    %%%%%%%%%%%% 计算特征二的距离 %%%%%%%%%%%%%%%
    dist77=zeros（110）;             %dist（c） 代表与标准第c个数字的距离
    for c=1:10
        for d=1:49
            temp=numfea（d）-fea77（cd）;    %该数字第d块减去数字c第d块特征值
            dist77（c）=dist77（c）+temp^2;
        end
    end
    %%%%%%%%%% 融合两距离为一个距离 %%%%%%%%%%%%
    dist=zeros（110）;
    k2=240;
    for c=1:10
        dist=k2*dist77+dist66;
    end
    %计算最小距离和对应的index
    [aindex]=min（dist）;
    if index~=jud
        if jud==10
            temp=0;
        else
            temp=jud;
        end
        if index==10
            tempi=0;
        e

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        487  2011-11-13 16:28  reame.txt

     文件       1320  2011-11-12 19:40  twofeatures - 归一化特征值\features6.txt

     文件       5400  2011-11-13 21:11  twofeatures - 归一化特征值\features7.txt

     文件      42000  2011-11-15 19:04  twofeatures - 归一化特征值\log.txt

     文件    1072694  2011-11-15 19:05  twofeatures - 归一化特征值\ok.bmp

     文件       3271  2011-11-13 17:14  twofeatures - 归一化特征值\recognize.asv

     文件       3508  2011-11-15 19:03  twofeatures - 归一化特征值\recognize.m

     文件      20000  2011-11-10 21:32  twofeatures - 归一化特征值\test.txt

     文件       2578  2011-11-13 17:53  twofeatures - 归一化特征值\untitled.fig

     文件       4348  2011-11-13 17:53  twofeatures - 归一化特征值\untitled.png

     文件       3964  2011-11-14 09:19  twofeatures - 归一化特征值\untitled2.png

     文件       1451  2009-02-22 22:44  提取出 MNIST 内容\Matlab_Read_t10k_images_idx3.m

     文件       1241  2009-02-22 22:42  提取出 MNIST 内容\Matlab_Read_t10k_labels_idx1.m

     文件       1464  2009-02-22 22:44  提取出 MNIST 内容\Matlab_Read_train_images_idx3.m

     文件       1250  2009-02-22 22:42  提取出 MNIST 内容\Matlab_Read_train_labels_idx1.m

     目录          0  2011-11-15 19:05  twofeatures - 归一化特征值

     目录          0  2011-11-11 09:20  提取出 MNIST 内容

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