我需要一段matlab编码盲识别的代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于盲识别数字图像：

% 加载数字图像
img = imread('digit.png');
img = rgb2gray(img);
img = im2double(img);

% 定义盲识别函数
blind_recognition = @(img) {
    % 计算图像的梯度
    gx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1];
    gy = gx';
    Gx = conv2(img, gx, 'same');
    Gy = conv2(img, gy, 'same');
    G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

    % 计算图像的傅里叶变换
    F = fft2(G);

    % 计算图像的中心频率
    [m, n] = size(F);
    u = 0:(m-1);
    v = 0:(n-1);
    idx = find(u > m/2);
    u(idx) = u(idx) - m;
    idy = find(v > n/2);
    v(idy) = v(idy) - n;
    [V, U] = meshgrid(v, u);
    D = sqrt(U.^2 + V.^2);

    % 计算图像的中心频率值
    center_freq = sum(sum(D.*abs(F)))/sum(sum(abs(F)));

    % 判断中心频率值属于哪个数字
    if center_freq < 10
        pred = 0;
    elseif center_freq < 20
        pred = 1;
    elseif center_freq < 30
        pred = 2;
    elseif center_freq < 40
        pred = 3;
    elseif center_freq < 50
        pred = 4;
    elseif center_freq < 60
        pred = 5;
    elseif center_freq < 70
        pred = 6;
    elseif center_freq < 80
        pred = 7;
    elseif center_freq < 90
        pred = 8;
    else
        pred = 9;
    end
};

% 盲识别数字图像
pred = blind_recognition(img);
fprintf('预测结果为：%d\n', pred);

该代码中使用了图像梯度和傅里叶变换来提取图像特征，并计算图像的中心频率值。然后，根据中心频率值的大小来预测数字的值，这里仅仅是一个简单的例子，您可以根据自己的需求进行改进。