MATLAB基于特征提取的字符识别
时间: 2023-07-26 22:15:56 浏览: 51
基于特征提取的字符识别方法通常包括以下步骤:
1. 数据预处理:将字符图像转换为灰度图像,并进行降噪和二值化处理。
2. 特征提取:从字符图像中提取特征向量,如边缘、轮廓、投影等。
3. 特征选择:从提取得到的特征向量中选择最具有区分度的特征。
4. 分类器设计:设计一个分类器,将特征向量映射到预定义的字符类别。
5. 训练和测试:使用训练集对分类器进行训练,然后使用测试集评估分类器的性能。
下面是一个基于特征提取的字符识别程序示例,使用了边缘特征和支持向量机分类器:
```matlab
% 读取数据集
imds = imageDatastore('dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分为训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 创建图像增强器
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
'RandRotation', [-20, 20], ...
'RandXTranslation', [-10, 10], ...
'RandYTranslation', [-10, 10], ...
'RandXShear', [-5, 5], ...
'RandYShear', [-5, 5]);
% 创建特征提取器
featureExtractor = @(img) extractFeatures(edge(rgb2gray(img)), 'FeatureSize', 100, 'Upright', false);
% 提取训练集特征
trainFeatures = cellfun(featureExtractor, augmentedImageDatastore(imdsTrain, imageAugmenter), 'UniformOutput', false);
trainFeatures = cell2mat(trainFeatures);
% 提取训练集标签
trainLabels = imdsTrain.Labels;
% 训练支持向量机分类器
classifier = fitcecoc(trainFeatures, trainLabels);
% 提取测试集特征
testFeatures = cellfun(featureExtractor, augmentedImageDatastore(imdsTest), 'UniformOutput', false);
testFeatures = cell2mat(testFeatures);
% 提取测试集标签
testLabels = imdsTest.Labels;
% 对测试集进行分类
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);
% 计算分类器的准确率
accuracy = mean(predictedLabels == testLabels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
其中,`dataset`是存放字符图像的文件夹。该程序使用边缘特征提取器对字符图像进行特征提取,然后使用支持向量机分类器对特征向量进行分类。使用了数据增强来增加训练数据的多样性,提高分类器的泛化能力。最后,使用测试集评估分类器的性能,计算分类器的准确率。需要注意的是,该程序需要大量的训练数据和计算资源,才能获得较好的识别结果。