用matlab搭建一个手写汉字的数据集

搭建手写汉字数据集需要以下步骤：

1. 收集样本：收集手写汉字样本，可以通过招募志愿者或者使用在线手写板等方式进行采集。

2. 图像处理：将手写汉字样本转换为数字矩阵，可以使用matlab中的image processing工具箱实现。具体步骤包括：将图片转换为灰度图、调整图片大小、将像素值归一化等。

3. 标注数据：将手写汉字样本的标签与数字矩阵对应起来，可以使用matlab中的repmat函数生成标签矩阵。

4. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，可以使用matlab中的randperm函数随机划分数据集。

5. 存储数据集：将处理好的手写汉字数据集存储为.mat文件，方便后续的模型训练和应用。

以下是一个简单的手写汉字数据集的搭建示例：

% 收集样本
% 假设手写汉字样本存储在data目录下，每个汉字的样本存储在一个单独的文件夹中

% 图像处理
dataset = [];
for i = 1:3755 % 假设有3755个汉字
    img_dir = sprintf('data/%d', i);
    img_files = dir([img_dir, '/*.jpg']); % 假设样本为jpg格式
    for j = 1:length(img_files)
        img = imread([img_dir, '/', img_files(j).name]); % 读取图片
        img = imresize(img, [32, 32]); % 调整图片大小为32x32
        img = rgb2gray(img); % 将图片转换为灰度图
        img = double(img(:)) / 255; % 将图片转换为数字矩阵并归一化
        dataset = [dataset, img];
    end
end

% 标注数据
y = double(repmat(eye(3755), 141, 1)); % 构造标签矩阵，每个汉字有141个样本

% 划分数据集
rand_idx = randperm(size(dataset, 2));
train_idx = rand_idx(1:8000);
val_idx = rand_idx(8001:9000);
test_idx = rand_idx(9001:end);

train_dataset = dataset(:, train_idx);
train_y = y(train_idx, :);
val_dataset = dataset(:, val_idx);
val_y = y(val_idx, :);
test_dataset = dataset(:, test_idx);
test_y = y(test_idx, :);

% 存储数据集
save('handwritten_chinese.mat', 'train_dataset', 'train_y', 'val_dataset', 'val_y', 'test_dataset', 'test_y');

需要注意的是，以上代码示例仅是一个简单的手写汉字数据集的搭建示例，实际应用需要根据具体情况进行调整和扩展。