34种字符识别-BP神经网络算法-VS2103+ OpenCV 3.0

在VS2013平台上，使用OpenCV3.0对34种字符进行识别判断。 文当中包含 34种字符 样本，每种样本各有50个

#include   
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#include   

using namespace cv;
using namespace std;

char* WcharToChar（const wchar_t* wp）
{
	char *m_char;
	int len = WideCharToMultiByte（CP_ACP 0 wp wcslen（wp） NULL 0 NULL NULL）;
	m_char = new char[len + 1];
	WideCharToMultiByte（CP_ACP 0 wp wcslen（wp） m_char len NULL NULL）;
	m_char[len] = ‘\0‘;
	return m_char;
}

wchar_t* CharToWchar（const char* c）
{
	wchar_t *m_wchar;
	int len = MultiByteToWideChar（CP_ACP 0 c strlen（c） NULL 0）;
	m_wchar = new wchar_t[len + 1];
	MultiByteToWideChar（CP_ACP 0 c strlen（c） m_wchar len）;
	m_wchar[len] = ‘\0‘;
	return m_wchar;
}

wchar_t* StringToWchar（const string& s）
{
	const char* p = s.c_str（）;
	return CharToWchar（p）;
}

int main（）
{
	const string fileform = “*.png“;
	const string perfileReadPath = “charSamples“;

	const int sample_mun_perclass = 40;//训练字符每类数量  
	const int class_mun = 10 + 26;//训练字符类数 0-9 A-Z 除了I、O  

	const int image_cols = 8;
	const int image_rows = 16;
	string  fileReadName
		fileReadPath;
	char temp[256];

	//float trainingData[class_mun*sample_mun_perclass][image_rows*image_cols] = { { 0 } };//每一行一个训练样本  
	//float labels[class_mun*sample_mun_perclass][class_mun] = { { 0 } };//训练样本标签  

	//for （int i = 0; i <= class_mun - 1; i++）//不同类  
	//{
	//	//读取每个类文件夹下所有图像  
	//	int j = 0;//每一类读取图像个数计数  

	//	if （i <= 9）//0-9  
	//	{
	//		sprintf_s（temp “%d“ i）;
	//		//printf（“%d\n“ i）;  
	//	}
	//	else//A-Z  
	//	{
	//		sprintf_s（temp “%c“ i + 55）;
	//		//printf（“%c\n“ i+55）;  
	//	}

	//	fileReadPath = perfileReadPath + “/“ + temp + “/“ + fileform;
	//	cout << “文件夹“ << temp << endl;

	//	HANDLE hFile;
	//	LPCTSTR lpFileName = StringToWchar（fileReadPath）;//指定搜索目录和文件类型，如搜索d盘的音频文件可以是“D:\\*.mp3“  
	//	WIN32_FIND_DATA pNextInfo;  //搜索得到的文件信息将储存在pNextInfo中;  
	//	hFile = FindFirstFile（lpFileName &pNextInfo）;//请注意是 &pNextInfo  不是 pNextInfo;  
	//	if （hFile == INVALID_HANDLE_VALUE）
	//	{
	//		continue;//搜索失败  
	//	}
	//	//do-while循环读取  
	//	do
	//	{
	//		if （pNextInfo.cFileName[0] == ‘.‘）//过滤.和..  
	//			continue;
	//		j++;//读取一张图  
	//		//wcout<	//		//printf（“%s\n“WcharToChar（pNextInfo.cFileName））;  
	//		//对读入的图片进行处理  
	//		Mat srcImage = imread（perfileReadPath + “/“ + temp + “/“ + WcharToChar（pNextInfo.cFileName） CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
	//		Mat resizeImage;
	//		Mat trainImage;
	//		Mat result;

	//		resize（srcImage resizeImage Size（image_cols image_rows） （0 0） （0 0） CV_INTER_AREA）;//使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现  
	//		threshold（resizeImage trainImage 0 255 CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU）;

	//		for （int k = 0; k	//		{
	//			trainingData[i*sample_mun_perclass + （j - 1）][k] = （float）trainImage.data[k];
	//			//trainingData[i*sample_mun_perclass+（j-1）][k] = （float）trainImage.at（（int）k/8（int）k%8）;//（fl

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-01-23 15:47  ConsoleApplication1\
     目录           0  2017-12-03 11:31  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\
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     文件      169644  2017-11-24 18:59  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\34zimu.xml
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     目录           0  2017-12-03 11:31  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\Debug\
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     文件         413  2013-11-07 10:29  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\charSamples\0\14_0.749970_gray_17934_7138_step5_recog_4_0_0.787806_0.590831.png
     文件         398  2013-11-07 01:38  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\charSamples\0\15_0.877296_gray_8040_2899_step5_recog_4_0_0.969689_0.850704.png
     文件         390  2013-11-09 16:11  ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\charSamples\0\16_0.949891_gray_12542_5631_step5_recog_5_0_0.989526_0.939942.png
............此处省略1840个文件信息