MATLAB 手写体数字识别代码

MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，它也常用于图像处理和机器学习应用。手写数字识别是一个经典的计算机视觉任务，可以利用MATLAB的图像处理库如Computer Vision Toolbox来实现。以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：使用`imread`函数读取手写数字图片集，例如MNIST数据集，对图像进行灰度化、归一化，并调整到统一大小。

img = imread('digit_image.png');
gray_img = rgb2gray(img);
normalized_img = imresize(gray_img, [28, 28]);

2. **特征提取**：通常使用局部二值模式（LBP）、SIFT、HOG等方法提取特征，或直接使用现成的数据集提供的预处理特征。

3. **创建分类模型**：可以选择支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、神经网络（如全连接层的前馈网络）或其他深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）。

model = trainNetwork(trainData, trainLabels, 'Network', 'fcnn', ...);

4. **训练模型**：将预处理后的图像和对应的标签作为输入，训练模型。

5. **识别阶段**：对新的手写数字图片进行同样的预处理，然后通过模型进行预测。

test_img = imread('test_digit.png');
predicted_label = classify(model, test_img);

6. **评估性能**：使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标评估模型识别的准确性。