matlab 文字识别代码

以下是一个简单的 MATLAB 文字识别代码示例：

首先，准备训练数据集和测试数据集。我们将使用 MNIST 数字手写体数据集，其中包含 60000 个训练图像和 10000 个测试图像。我们可以使用以下代码从 MATLAB 自带的数据集中读取数据：

% 读取训练数据集
train_data = loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte');
train_labels = loadMNISTLabels('train-labels.idx1-ubyte');

% 读取测试数据集
test_data = loadMNISTImages('t10k-images.idx3-ubyte');
test_labels = loadMNISTLabels('t10k-labels.idx1-ubyte');

接下来，我们要将图像进行预处理，以便将其输入到分类器中。我们可以使用以下代码将图像二值化：

bw = imbinarize(img);

然后，我们将使用支持向量机（SVM）分类器来对图像进行分类。我们可以使用 MATLAB 的 `fitcecoc` 函数来训练一个多类别 SVM 分类器：

% 训练 SVM 分类器
classifier = fitcecoc(train_data', train_labels);

最后，我们可以使用训练好的分类器对测试数据集进行分类，并计算分类准确率。我们可以使用以下代码进行分类：

% 对测试数据集进行分类
predicted_labels = predict(classifier, test_data');

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

这样，我们就可以对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类了。如果要对其他类型的文字进行识别，可以使用类似的方法来训练分类器，并将其应用于待识别的图像。