MATLAB的复杂文本汉字识别代码，流程是灰度图、中值滤波进行图像增强、边缘检测、腐蚀、闭运算、去干扰、定位、预处理、切割、识。别

以下是一个基本的MATLAB复杂文本汉字识别代码流程：

1. 读取待识别的图像并转换为灰度图像。

im = imread('image.jpg');
im_gray = rgb2gray(im);

2. 对灰度图像进行中值滤波，以去除噪声。

im_filter = medfilt2(im_gray, [3,3]);

3. 对滤波后的图像进行边缘检测，以便更好地定位字符。

im_edge = edge(im_filter, 'sobel');

4. 对边缘图像进行腐蚀操作，以去除边缘不规则的部分。

se = strel('square', 2);
im_erode = imerode(im_edge, se);

5. 对腐蚀后的图像进行闭运算，以填充字符内部的空洞。

se = strel('disk', 3);
im_close = imclose(im_erode, se);

6. 去除图像中的干扰，如线条、斑点等。

im_clean = imclearborder(im_close);

7. 对处理后的图像进行字符定位。

[im_label, num] = bwlabel(im_clean);
stats = regionprops(im_label, 'BoundingBox');

8. 对每个字符进行预处理，如二值化、去除噪声等。

for i = 1:num
    im_char = imcrop(im_gray, stats(i).BoundingBox);
    im_char_bw = imbinarize(im_char);
    im_char_clean = bwareaopen(im_char_bw, 10);
    im_char_processed{i} = im_char_clean;
end

9. 对每个字符进行切割，并调整大小。

for i = 1:num
    [h, w] = size(im_char_processed{i});
    if h > w
        im_char_processed{i} = imresize(im_char_processed{i}, [32 NaN]);
    else
        im_char_processed{i} = imresize(im_char_processed{i}, [NaN 32]);
    end
    [h, w] = size(im_char_processed{i});
    im_char_processed{i} = padarray(im_char_processed{i}, [16 16], 'both');
end

10. 最后，使用训练好的模型对每个字符进行识别。

for i = 1:num
    im_char_final = im_char_processed{i};
    char_label(i) = predict(model, im_char_final(:)');
end