matlab 神经网络的文字识别 有详细注释-补充样本

之前上传过 《matlab 神经网络的文字识别 有详细注释》这个贴，有人评论说 不会运行。 是样本文件需要自己添加，特此 上传样本文件，方便大家。 所有文件放进一个工程，运行主程序即可!

clear all;
for kk=0:109
     p1=ones（1616）;%初始化16×16的二值图像像素值（全白）   
     m=strcat（int2str（kk）‘.bmp‘）;% 形成训练样本图像的文件名（0～49.bmp） 
     x=imread（m‘bmp‘）;   % 读入训练样本图像文件   
     bw=im2bw（x0.5）;% 将读入的训练样本图像转换为二值图像  
     [ij]=find（bw==0）;% 寻找二值图像中像素值为0（黑）的行号和列号  
     imin=min（i）;% 寻找二值图像中像素值为0（黑）的最小行号 
     imax=max（i）;
     jmin=min（j）;
     jmax=max（j）;
     bw1=bw（imin:imaxjmin:jmax）;% 截取图像像素值为0（黑）的最大矩形区域 
     rate=16/max（size（bw1））;% 计算截取图像转换为16×16的二值图像的缩放比例
     bw1=imresize（bw1rate）;% 将截取图像转换为16×16的二值图像（由于缩放比例  
                               % 大多数情况下不为16的倍数所以可能存在转换误差） 
     [ij]=size（bw1）;% 转换图像的大小
     i1=round（（16-i）/2）;% 计算转换图像与标准16×16的图像的左边界差    
     j1=round（（16-j）/2）;% 计算转换图像与标准16×16的图像的上边界差   
     p1（i1+1:i1+ij1+1:j1+j）=bw1;%将截取图形转化为标准的16*16的标准型
     p1=-1.*p1+ones（1616）;%反色处理，
     for m=0:15
         p（m*16+1:（m+1）*16kk+1）=p1（1:16m+1）;%输入向量
     end% 形成神经网络目标向量 
     switch kk
         case {0102030405060708090100}
             t（kk+1）=0;
         case{1112131415161718191101}
             t（kk+1）=1;
         case{2122232425262728292102}
             t（kk+1）=2;
          case{3132333435363738393103}
             t（kk+1）=3;
         case{4142434445464748494104}
             t（kk+1）=4;
         case{5152535455565758595105}
             t（kk+1）=5;
             case{6162636465666768696106}
             t（kk+1）=6;
             case{7172737475767778797107}
             t（kk+1）=7;
             case{8182838485868788898108}
             t（kk+1）=8;
             case{9192939495969798999109}
             t（kk+1）=9;
     end
end
save E52PT p t;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      49206  2009-03-09 15:49  num\0.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:57  num\1.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:50  num\10.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:51  num\100.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:43  num\101.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:45  num\102.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:47  num\103.bmp

     文件     507694  2012-11-02 19:45  num\104.bmp

     文件     636934  2012-11-02 19:48  num\105.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:50  num\106.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:45  num\107.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:47  num\108.bmp

     文件      49206  2012-11-02 19:50  num\109.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:51  num\11.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:51  num\12.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:52  num\13.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:52  num\14.bmp

     文件       3626  2009-05-09 22:51  num\142.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:52  num\15.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:53  num\16.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:53  num\17.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:54  num\18.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:55  num\19.bmp

     文件      49206  2009-03-09 15:50  num\2.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:56  num\20.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:58  num\21.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:58  num\22.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:59  num\23.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:59  num\24.bmp

     文件      49206  2012-11-02 18:59  num\25.bmp

............此处省略98个文件信息