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网站开发前端php 后端python,长沙系统开发,网络宣传网站建设定制,郑州市进一步调整优化防控措施BP神经网络手写数字/字母识别 matlab代码 数字或者字母 有数据集训练 bp神经网络训练 有图像处理部分 可以识别字符串 直接运行最近在搞一个有意思的小项目——用Matlab实现BP神经网络的手写字符识别#xff0c;不仅能处理单个数字/字母#xff0c;还能直接识别完整字符串。…BP神经网络手写数字/字母识别 matlab代码 数字或者字母 有数据集训练 bp神经网络训练 有图像处理部分 可以识别字符串 直接运行最近在搞一个有意思的小项目——用Matlab实现BP神经网络的手写字符识别不仅能处理单个数字/字母还能直接识别完整字符串。实测效果还不错代码直接扔到Matlab里就能跑咱们边看代码边聊实现细节。先看图像预处理部分。原始图片都是手机拍的作业本照片噪点不少% 读取原始图像 img imread(test.jpg); gray_img rgb2gray(img); binary_img imbinarize(gray_img, adaptive); % 自适应二值化 denoised_img bwareaopen(binary_img, 50); % 去除小面积噪点 figure, imshow(denoised_img), title(预处理后的图像);这里用了形态学操作去噪实际测试发现面积阈值设50能有效去掉散点又不损伤笔画。接着要分割单个字符这里用边界框检测% 字符分割 stats regionprops(denoised_img, BoundingBox); for i 1:length(stats) rect stats(i).BoundingBox; char_img imcrop(denoised_img, rect); char_img imresize(char_img, [28 28]); % 统一尺寸 % 存储分割后的字符图像 imwrite(char_img, sprintf(char_%d.png, i)); end注意imresize这步不能少神经网络输入层需要固定尺寸。这里统一缩放到28x28和MNIST数据集保持一致方便迁移训练好的模型参数。神经网络结构是经典的三层BP网络net feedforwardnet([200]); % 单隐藏层200节点 net.layers{1}.transferFcn logsig; % 隐藏层用Sigmoid net.trainFcn trainlm; % Levenberg-Marquardt算法 net.trainParam.epochs 1000; % 最大迭代次数 net.trainParam.goal 1e-5; % 目标误差输入层784节点对应28x28图像输出层根据识别目标设定。比如识别大写字母就是26个输出节点。这里有个坑要注意输出标签要做one-hot编码字母A对应[1 0 0 ...]B对应[0 1 0 ...]这样。训练部分的代码反而简单% 假设train_data是784xN的矩阵train_label是26xN的矩阵 [net, tr] train(net, train_data, train_label);重点在数据准备环节。建议用已知数据集先跑通比如MNIST数字或EMNIST字母。自己采集数据时记得要多角度光照、不同书写风格否则实际应用时容易翻车。识别单字符时要做预处理对齐function char recognize_char(img) global net; % 加载训练好的网络 processed preprocess(img); % 和训练时相同的处理流程 output sim(net, processed(:)); [~, idx] max(output); char char(A idx - 1); % 转ASCII码 end扩展到字符串识别就是逐个处理分割后的字符。实测发现字符间距过小时regionprops可能误判这时候可以改用投影法分割或者上CNN搞端到端识别——不过那就是另一个故事了。完整流程跑下来识别率大概能在85%左右。想再提升的话可以试试这些招数据增强给训练集加旋转、平移、噪声改用ReLU激活函数交叉熵损失加Dropout层防止过拟合集成多个神经网络投票代码仓库里已经整理好了数据集和完整实现需要的小伙伴评论区自取。遇到字符分割不准的情况可以试试调整bounding box的扩展系数有时候给矩形框加点padding有奇效。