matlab app对手写体图像进行识别的代码

以下是一个使用 MATLAB App 进行手写数字识别的示例代码：

1. 创建一个新的 MATLAB App，并将其命名为“Handwriting Recognition”。

2. 在 App Designer 中，添加一个用于显示图像的 Axes 组件。

3. 添加一个用于上传图像的按钮，命名为“Upload Image”。

4. 添加一个用于显示识别结果的文本框。

5. 在 App Designer 中添加一个“Uploaded Image”按钮，用于上传手写数字图像。

6. 在回调函数中，使用`imread()`函数读取上传的图像。将图像转换为灰度图像，然后使用`imbinarize()`函数将其二值化。

7. 使用`bwareafilt()`函数获取二进制图像中的连通区域。将每个区域调整为相同的大小，并将它们存储在一个单独的数组中。

8. 将所有的图像传递给模型进行预测。使用`load()`函数加载预先训练好的模型，然后使用`predict()`函数对每个图像进行预测。

9. 在文本框中显示预测结果。

下面是示例代码：

classdef HandwritingRecognition < matlab.apps.AppBase

    % Properties that correspond to app components
    properties (Access = public)
        UIFigure    matlab.ui.Figure
        Axes        matlab.ui.control.UIAxes
        UploadImage matlab.ui.control.Button
        Result      matlab.ui.control.EditField
    end

    % Callbacks that handle component events
    methods (Access = private)

        % Button pushed function: UploadImage
        function UploadImagePushed(app, event)
            % Open File Explorer to select an image
            [filename, filepath] = uigetfile({'*.jpg;*.jpeg;*.png;*.bmp','Image Files'}, 'Select an image file');
            if isequal(filename,0)
                return;
            end

            % Read and preprocess the image
            img = imread(fullfile(filepath,filename));
            gray = rgb2gray(img);
            binary = imbinarize(gray);

            % Get the connected components
            cc = bwconncomp(binary);
            numPixels = cellfun(@numel,cc.PixelIdxList);
            [~,idx] = max(numPixels);
            bw = false(size(binary));
            bw(cc.PixelIdxList{idx}) = true;

            % Resize the image to match the training data
            imgResized = imresize(bw,[28 28]);

            % Load the pre-trained model
            load('handwriting_model.mat', 'net');

            % Predict the digit
            digit = classify(net, imgResized);

            % Display the image and the predicted digit
            imshow(img, 'Parent', app.Axes);
            app.Result.Value = char(digit);
        end
    end

    % App initialization and construction
    methods (Access = private)

        % Create UIFigure and components
        function createComponents(app)

            % Create UIFigure and configure properties
            app.UIFigure = uifigure;
            app.UIFigure.Position = [100 100 640 480];
            app.UIFigure.Name = 'Handwriting Recognition';
            app.UIFigure.Resize = 'off';

            % Create Axes
            app.Axes = uiaxes(app.UIFigure);
            app.Axes.Position = [40 160 256 256];

            % Create UploadImage button
            app.UploadImage = uibutton(app.UIFigure, 'push');
            app.UploadImage.ButtonPushedFcn = createCallbackFcn(app, @UploadImagePushed, true);
            app.UploadImage.Position = [330 200 100 22];
            app.UploadImage.Text = 'Upload Image';

            % Create Result
            app.Result = uieditfield(app.UIFigure, 'text');
            app.Result.Position = [420 160 100 22];
            app.Result.Value = '';
        end
    end

    % App startup and close
    methods (Access = public)

        % Construct app
        function app = HandwritingRecognition
            createComponents(app)
        end

        % Code that executes before app deletion
        function delete(app)

        end
    end
end

请注意，在此示例中，我们假设已经有一个经过训练的模型，可以对手写数字进行分类。如果您还没有这个模型，您需要先训练一个模型。