在手写体数字识别中，如何通过MATLAB和Python进行图像预处理和特征提取？请提供两种语言的代码示例。

在手写体数字识别任务中，图像预处理和特征提取是至关重要的步骤。预处理包括二值化和归一化等操作，目的是降低噪声并突出特征；特征提取则关注于提取能够有效区分不同手写数字的关键信息。

参考资源链接：[手写体数字识别实战：MATLAB与Python深度学习应用](https://wenku.csdn.net/doc/5wsix1jbtx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来看看如何在MATLAB中进行这些操作。MATLAB提供了一系列内置函数，可以很方便地完成图像预处理和特征提取的任务。以下是一个简单的示例代码，展示了如何读取图像、进行二值化、归一化和特征提取：

% 读取图像
img = imread('digit_image.png');

% 二值化
bw_img = im2bw(img, graythresh(img));

% 归一化
normalized_img = imresize(bw_img, [28, 28]);

% 特征提取（示例：计算图像中的连通区域数量）
[labels, num] = bwlabel(bw_img);
stats = regionprops(labels, 'Area');
num_features = length(stats);

接下来，我们看Python中的实现。Python通常使用OpenCV库和NumPy库来处理图像。以下是一个Python的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('digit_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化
_, bw_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 归一化
normalized_img = cv2.resize(bw_img, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 特征提取（示例：计算图像的欧氏距离）
def euclidean_distance(img1, img2):
    return np.linalg.norm(img1 - img2)

# 假设有一个模板矩阵，计算与特征图像的欧氏距离
template = np.array(...)  # 模板图像
distance = euclidean_distance(normalized_img.flatten(), template.flatten())

在这段代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理，接着将图像归一化到28x28像素以适应手写体数字识别的标准输入大小。最后，我们定义了一个欧氏距离函数用于计算特征图像与模板图像之间的距离。

通过上述步骤，我们可以有效地从手写体数字图像中提取特征，并准备进行后续的识别过程。实践这些步骤时，推荐利用《手写体数字识别实战：MATLAB与Python深度学习应用》这一资源，它不仅提供了详细的理论知识，还包含了实际操作案例，帮助读者更好地理解和掌握整个识别流程。

参考资源链接：[手写体数字识别实战：MATLAB与Python深度学习应用](https://wenku.csdn.net/doc/5wsix1jbtx?spm=1055.2569.3001.10343)