【手写数字识别】基于matlab PCA手写数字识别【含Matlab源码 309期】

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海神之光 发表于 2022/05/29 03:08:30 2022/05/29
【摘要】 一、获取代码方式 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源: 【手写数字识别】基于matlab PCA手写数字识别【含Matlab源码 309期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支...

一、获取代码方式

获取代码方式1:
完整代码已上传我的资源: 【手写数字识别】基于matlab PCA手写数字识别【含Matlab源码 309期】

获取代码方式2:
通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

备注:订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);

二、PCA算法简介

PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。
识别步骤:
① 选择训练样本
② 计算样本平均数字特征,数字特征空间
③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要识别数字个数
④ 通过判别式进行分类

三、部分源代码

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% 选择训练数据、测试数据路径(即目录TrainData和TestData)
TrainDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[训练数据]路径' );
TestDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[测试数据]路径');

prompt = {'输入测试图像名字(1、2):'};
dlg_title = 'PCA识别输入';
num_lines= 1;
def = {'1'};

TestImage  = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);
TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.jpg');
im = imread(TestImage);

T = CreateDatabase(TrainDatabasePath);%创建测试数据库
[m, A, EigenPos] = PCA(T);
OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos);%识别输出匹配图像

SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName);
SelectedImage = imread(SelectedImage);

imshow(im)
title('测试图像');
figure,imshow(SelectedImage);
title('等价图像');
unction OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos)
% 识别操作:比较两图像,通过将图像映射到特征空间,并测量两者间的欧式距离
% 参数:TestImage 输入测试图像路径
%       m   (M*Nx1) 训练数据库的均值
%      EigenPos   (M*Nx(P-1)) 训练数据的协方差矩阵特征向量
%       A     (M*NxP) 居中的图像向量矩阵 
% 返回:OutputName  训练数据库中被识别出来的图像名字            

% 所有居中的图像通过乘以Eigenfaces来进行映射,每一副图的映射向量将是对应的特征向量
ProjectedImages = [];
Train_Number = size(EigenPos,2);
for i = 1 : Train_Number
    temp = EigenPos'*A(:,i); %居中的图像映射
    ProjectedImages = [ProjectedImages temp]; 
end

% 从测试图像中提取出PCA特征
InputImage = imread(TestImage);
temp = InputImage(:,:,1);

[irow icol] = size(temp);
Difference = double(InImage)-m; % 居中的测试图像
ProjectedTestImage = EigenPos'*Difference; % 测试图像特征向量

% 计算被映射的测试图像与所有居中的训练图像投影之间的欧式距离
% 设定测度图像与训练数据库中相应图像有最小距离
Euc_dist = [];
for i = 1 : Train_Number
    q = ProjectedImages(:,i);
    temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2;
    Euc_dist = [Euc_dist temp];
end

  
 
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四、运行结果

在这里插入图片描述

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:qq912100926.blog.csdn.net/article/details/113824799

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