手写数字识别-模板匹配法

代码确实是可以参考，这只是一个简单的基于模板匹配法、欧式距离的带有界面的手写数字识别实验代码。这个识别率不高，而且需要写在识别区正中央，写得较小的区域才能更好识别哦！反正只是代码参考啦，作为入门，有能力自己改进。

function data=GetFeature（I）
I = rgb2gray（I）; %二值化
[rowcol]=find（I==0）; %查找黑色像素坐标
I=I（min（row）:max（row）min（col）:max（col））; %截取手写数字图像，仅包含数字边界，不包含多余空白区域
%imwrite（I‘当前手写数字.bmp‘‘bmp‘）; %保存截取后的手写数字图像
[rowcol]=size（I）;
r=fix（row/5）;   %分割5*5
c=fix（col/5）;
sum=0;
k=1;

for i=1:r:5*r
    for j=1:c:5*c
        for m=i:i+r-1
            for n=j:j+c-1
                if I（mn）==0
                    sum=sum+1;
                end
            end
        end
        data（k）=sum/（r*c）; %第k个特征向量 每一个小区域中黑像素做占的比例
        sum=0;
        k=k+1;   %data下一维的计算
    end
end
    data=data‘;
    %将当前手写数字的特征向量由行向量变为列向量 按列组成 25 维的向量
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件         363  2018-05-15 22:16  手写数字识别-模板匹配法\NearTemplate.m
     文件       22292  2018-05-10 01:02  手写数字识别-模板匹配法\NumR.fig
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     文件      174538  2016-12-20 17:17  手写数字识别-模板匹配法\手写样本\1\1-6.bmp
............此处省略107个文件信息