基于BP神经网络的数字识别系统仿真,带GUI界面

news2024/10/2 3:32:21

目录

1.算法描述

2.仿真效果预览

3.MATLAB核心程序

4.完整MATLAB


1.算法描述

      OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。

       字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。

       在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距离实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。

      手写数字识别有着极为广泛的应用前景,这也正是它受到世界各国的研究工作者重视的一个主要原因。下面将介绍一些以手写数字识别技术为基础的典型应用。

(一)手写数字识别在大规模数据统计中的应用

      在大规模的数据统计[12](如:行业年鉴、人口普查等)中,需要输入大量的数据,以前需要手工输入,需要耗费大量的人力和物力。近年来在这类工作中采用OCR技术已成为一种趋势。因为在这种应用中,数据的录入是集中组织的,所以往往可以通过专门设计表格和对书写施加限制以便于机器的自动识别。

     目前国内的大多数实用系统都要求用户按指定规范在方格内填写。另外,这些系统往往采用合适的用户界面对识别结果做全面的检查,最终保证结果正确无误[4]。可以看出,这是一类相对容易的应用,对识别核心算法的要求比较低,是目前国内很多单位应用开发的热点。

(二)手写数字识别在财务、税务、金融领域中的应用

       财务、税务、金融是手写数字识别大有可为的又一领域。随着我国经济的迅速发展,每天等待处理的财务、税务报表、支票、付款单等越来越多。如果能把它们用计算机自动处理,无疑可以节约大量的时间、金钱和劳力。与上面提到的大规模数据统计处理相比,在这个领域的应用难度更大,原因有:

1、对识别的精度要求更高;

2、处理的表格通常不止一种,所以一个系统应具有智能地同时处理若干种表格的能力;

3、由于处理贯穿于整个日常工作之中,书写应尽量按一般习惯(如:不对书写者的写法做限定,书写时允许写连续的字串,而不是在固定的方格内书写),这样对识别及预处理的核心算法要求也提高了。

       对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法;其次,探讨了数字字符特征向量的提取;最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
————————————————
 

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下:

3.MATLAB核心程序

% 数字识别
 
% 生成输入向量和目标向量
clear all;
'LOADING......'
filename =dir('nums\*.bmp');
for kk = 0:99
    p1=zeros(16,16);  %建立全为1的样本矩阵   
    m=strcat('nums\',filename(kk+1).name);
    x=imread(m,'bmp');  %循环读入0-99个样本数字文件 
    if(length(size(x))==3)
        x = rgb2gray(x); %将图像转灰度
    end
%     figure,imshow(x);title('原始黑白图像');
     bw=im2bw(x,0.5);
%      grd=edge(x,'canny');%用canny算子识别强度图像中的边界
%      figure,imshow(grd);
[l,r]=size(bw);
bw1=bw;
    for i=1:l
        for j=1:r
            if bw1(i,j)==0
                bw1(i,j)=1;
            else
                bw1(i,j)=0;
            end
        end
    end
    %figure,imshow(bw1);
    [i,j]=find(bw1==1);
    imin=min(i);
    imax=max(i);
    jmin=min(j);
    jmax=max(j);
    bw2=bw1(imin:imax,jmin:jmax);  %截取是入图像中的数字部分
    %figure,imshow(bw2);
    rate=16/max(size(bw2));
    bw2=imresize(bw2,rate);  %对输入文件变尺寸处理
    [i,j]=size(bw2);
    i1=round((16-i)/2);
    j1=round((16-j)/2);
    p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw2;  %建立起16*16的矩阵
    %figure,imshow(p1);
   
    
    p1 = bwmorph(p1,'thin',inf);%图像细化
%     figure,imshow(p1);
           
             for m=0:15
                if(0<=m&&m<=3)
                    mm=(m+1)*4;
                    p(m+1,kk+1)=length(find(p1(1:4,mm-3:mm)==1));%第一到第四块方格内像素值为1的总数
                end
                if(4<=m&&m<=7)
                    mm=(m-3)*4;
                    p(m+1,kk+1)=length(find(p1(5:8,mm-3:mm)==1));%第五到第八块方格内像素值为1的总数
                end
                 if(8<=m&&m<=11)
                    mm=(m-7)*4;
                    p(m+1,kk+1)=length(find(p1(9:12,mm-3:mm)==1));%第九到第十二块方格内像素值为1的总数
                 end
                 if(12<=m&&m<=15)
                    mm=(m-11)*4;
                    p(m+1,kk+1)=length(find(p1(13:16,mm-3:mm)==1));%第十三到十六块方格内像素值为1的总数
                 end
             end
        p(17,kk+1)=length(find(p1(4 ,1:16)==1));%第四行线上像素值为1的总数
        p(18,kk+1)=length(find(p1(8 ,1:16)==1));%第八行线上像素值为1的总数
        p(19,kk+1)=length(find(p1(12,1:16)==1));%第十二行线上像素值为1的总数
        p(20,kk+1)=length(find(p1(1:16, 4)==1));%第四列线上像素值为1的总数
        p(21,kk+1)=length(find(p1(1:16, 8)==1));%第八列线上像素值为1的总数
        p(22,kk+1)=length(find(p1(1:16,12)==1));%第十二列线上像素值为1的总数
        s1=0;
        for zz=1:16
            xx=17-zz;
            s1=p1(zz,xx)+s1;
            p(23,kk+1)=s1;%y=x线上像素值为1的总数
        end
        s2=0;
        for zz=1:16
            s2=p1(zz,zz)+s2;
            p(24,kk+1)=s2;%y=-x线上像素值为1的总数
        end
       
        
    
   %将处理的源样本输入供神经网络训练的样本   pcolum是样本数循环变量 
 
 
    switch kk
        case{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.01,0.01,0.01];   %数字0 
        case{10,11,12,13,14,15,16,17,18,19}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.01,0.01,0.99];   %数字1    
        case{20,21,22,23,24,25,26,27,28,29}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.01,0.99,0.01];   %数字2 
        case{30,31,32,33,34,35,36,37,38,39}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.01,0.99,0.99];   %数字3 
        case{40,41,42,43,44,45,46,47,48,49}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.99,0.01,0.01];   %数字4 
        case{50,51,52,53,54,55,56,57,58,59}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.99,0.01,0.99];   %数字5 
        case{60,61,62,63,64,65,66,67,68,69}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.99,0.99,0.01];   %数字6 
        case{70,71,72,73,74,75,76,77,78,79}
            t(1:4,kk+1)=[0.01,0.99,0.99,0.99];   %数字7 
        case{80,81,82,83,84,85,86,87,88,89}
            t(1:4,kk+1)=[0.99,0.01,0.01,0.01];   %数字8 
        case{90,91,92,93,94,95,96,97,98,99}
            t(1:4,kk+1)=[0.99,0.01,0.01,0.99];   %数字9 
    end
end     %建立与训练样本对应的输出值t 
 
'LOAD OK.'
 
save numberPT p t;
% 创建和训练BP网络
 
clear all;
load numberPT p t;   %加载样本 
 
 
%创建BP网络 
net=newff(minmax(p),[14 4],{'logsig' 'purelin'}, 'traingdx', 'learngdm'); 
%  当前输入层权值和阈值 
inputWeights=net.IW{1,1} 
inputbias=net.b{1} 
%  当前网络层权值和阈值 
layerWeights=net.LW{2,1}   
layerbias=net.b{2} 
net.trainParam.epochs=25000;  %设置训练步数 
net.trainParam.goal=0.001;   %设置训练目标 
net.trainParam.show=10;      %设置训练显示格数 
net.trainParam.lr=0.05;      %设置训练学习率 w
[net,tr]=train(net,p,t);          %训练BP网络   
 
'TRAIN OK.'
 
save numbernet net;
 
% 识别
for times=0:99
    clear all;
    p1=ones(16,16);
    load numbernet net;
    test=input('FileName:', 's');
    x=imread(test,'bmp');
    bw=im2bw(x,0.5);
    [i,j]=find(bw==0);
    imin=min(i);
    imax=max(i);
    jmin=min(j);
    jmax=max(j);
    bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);  %截取是入图像中的数字部分
    rate=16/max(size(bw1));
    bw1=imresize(bw1,rate);  %对输入文件变尺寸处理
    [i,j]=size(bw1);
    i1=round((16-i)/2);
    j1=round((16-j)/2);
    p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;  %建立起16*16的矩阵
    p1=-1.*p1+ones(16,16);%反色处理
    p1 = bwmorph(p1,'thin',inf);
          
         for m=0:15
            if(0<=m&&m<=3)
                mm=(m+1)*4;
                p(m+1,1)=length(find(p1(1:4,mm-3:mm)==1));
            end
            if(4<=m&&m<=7)
                mm=(m-3)*4;
                p(m+1,1)=length(find(p1(5:8,mm-3:mm)==1));
            end
             if(8<=m&&m<=11)
                mm=(m-7)*4;
                p(m+1,1)=length(find(p1(9:12,mm-3:mm)==1));
             end
             if(12<=m&&m<=15)
                mm=(m-11)*4;
                p(m+1,1)=length(find(p1(13:16,mm-3:mm)==1));
             end
         end
        p(17,1)=length(find(p1(4 ,1:16)==1));
        p(18,1)=length(find(p1(8 ,1:16)==1));
        p(19,1)=length(find(p1(12,1:16)==1));
        p(20,1)=length(find(p1(1:16, 4)==1));
        p(21,1)=length(find(p1(1:16, 8)==1));
        p(22,1)=length(find(p1(1:16,12)==1));
        s1=0;
        for zz=1:16
            xx=17-zz;
            s1=p1(zz,xx)+s1;
            p(23,1)=s1;
        end
        s2=0;
        for zz=1:16
            s2=p1(zz,zz)+s2;
            p(24,1)=s2;
        end
       
        
  
    [a,Pf,Af]=sim(net,p);   %测试网络 
    imshow(p1);
    a=round(a);
    a=a(1,1)*8+a(2,1)*4+a(3,1)*2+a(4,1)%输出网络识别结果 
end
A122

4.完整MATLAB

V

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/95544.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SoapUI、Jmeter、Postman三种接口测试工具的比较分析

推荐阅读&#xff1a; [内部资源] 想拿年薪30W的软件测试人员&#xff0c;这份资料必须领取~ Python自动化测试全栈性能测试全栈&#xff0c;挑战年薪40W 前段时间忙于接口测试&#xff0c;也看了几款接口测试工具&#xff0c;简单从几个角度做了个比较&#xff0c;拿出来与…

水库信息化监测系统有哪些?水库信息化监测解决方案

一、背景分析 全国现有水库9.8万余座&#xff0c;小型水库占95.3%。小型水库数量最多&#xff0c; 主要分布山东、安徽、江西、广东、湖南、湖北、四川和云南&#xff0c;每个省小型水库数量超过5000座 全国中小型水库9万余座&#xff0c;其中4万余座存在病险&#xff0c;195…

图解设计模式:动动手玩转适配器模式

前言 &#x1f4e3; &#x1f4e3; &#x1f4e3; &#x1f4e2;&#x1f4e2;&#x1f4e2; ☀️☀️点开就是缘分认识一下&#xff0c;我是小冷。是一个兴趣驱动自学练习两年半的的Java工程师。 &#x1f4d2; 一位十分喜欢将知识分享出来的Java博主⭐️⭐️⭐️&#xff0c;…

C++进阶 继承

作者&#xff1a;小萌新 专栏&#xff1a;C进阶 作者简介&#xff1a;大二学生 希望能和大家一起进步&#xff01; 本篇博客简介&#xff1a;简单介绍C中继承的概念 继承的概念及定义 继承的概念 继承是一种面向对象编程的概念&#xff0c;它指的是一个类&#xff08;称为子类…

Win10关闭安全中心的病毒和威胁实时保护

一、遇到问题 想必大家在下载软件时&#xff0c;经常会遇到这样的问题&#xff1a;当我们下载好一个软件安装包时&#xff0c;当双击进行安装时&#xff0c;电脑却报出“无法成功完成操作&#xff0c;因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件”。这是Win10的安全中心误以为此为问题软…

ShardingJDBC读写分离

ShardingJDBC是什么 看一看ChatGPT对他的解释&#xff1a; ShardingJDBC是一个数据库连接池&#xff0c;它为数据库的分片和读/写拆分提供支持。它允许您跨多个物理数据库和服务器分发数据&#xff0c;并根据设置的配置将读写操作路由到适当的数据库。 以下是它的工作原理&…

基于java+springmvc+mybatis+vue+mysql的校园拼车系统

项目介绍 本系统采用java语言开发&#xff0c;后端采用ssm框架&#xff0c;前端采用vue技术&#xff0c;数据库采用mysql进行数据存储。 管理员后台页面&#xff1a; 功能&#xff1a;首页、个人中心、学生管理、司机管理、订单信息管理、接单信息管理、留言信息管理 学生后…

小米(Android)刷NetHunter安装指南,无需ssh执行kali命令

一、安装NetHunter 前提&#xff1a;确保手机已经root&#xff0c;已装上magisk。如果没有root&#xff0c;可用尝试magisk root 后执行此文 1、下载Nethunter&#xff1a;Get Kali | Kali Linux 然后push 到sdcard 里&#xff0c; 2、打开magisk&#xff0c;选择刚刚下好的…

【问答篇】Java 基础篇面试题(一)

每天进步一点~ 01、问&#xff1a;空字符串的作用 package com.neuedu.nineteen;public class Test {public static void main(String[] args) {String s"";for (char i a; i < d; i) {ssi;//输出abcsis;//输出cba}System.out.println(s);} } 答&#xff1a;如…

[附源码]Node.js计算机毕业设计高校迎新管理系统Express

项目运行 环境配置&#xff1a; Node.js最新版 Vscode Mysql5.7 HBuilderXNavicat11Vue。 项目技术&#xff1a; Express框架 Node.js Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 Vscode管理前后端分离等等。 环境需要 1.运行环境&#xff1a;最好是Nodejs最新版&#xff0c;我…

(五)springcloud之Nacos注册中心-2

最近因口罩事件&#xff0c;也被“阳"了。自己在宿舍&#xff0c;闲来无事。整理下Nacos的注册中心的知识点。 模块&#xff1a; 1.父工程&#xff08;管理版本&#xff09; 2.公共模块&#xff1a;Common-API 3.测试模块&#xff1a;NacosClientConfigConsumer80 版本&am…

Vue3基础语法(⼀)

文章目录02——Vue3基础语法&#xff08;⼀&#xff09;VSCode代码片段模板语法Mustachev-once指令v-textv-htmlv-prev-bind绑定class对象语法数组语法绑定style动态绑定属性绑定一个对象v-on基本使用参数传递修饰符02——Vue3基础语法&#xff08;⼀&#xff09; 上一节中的问…

股票列表接口数据API

国内股票行情股票列表接口数据API&#xff0c;包含5分钟、日线。 JSON返回示例 { "code": "000000", "message": "success", "result": [ "2017-04-10 14:55:00,15.190,15.230,15.180,15.190,3838901", &qu…

毕业设计-基于大数据的股票预测系统-python

目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 实现效果图样例 前言 &#x1f4c5;大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科…

数据挖掘|主成分分析|

一、主成分分析 在实际问题中&#xff0c;我们经常会遇到研究多个变量的问题&#xff0c;而且在多数情况下&#xff0c;多个变量之间常常存在一定的相关性。由于变量个数较多再加上变量之间常常存在一定的相关性&#xff0c;势必增加了分析问题的复杂性。如何从多个变量中综合为…

2022年下半年的软考成绩今天可以查询啦!!!

自2022年11月5-6日软考考试完成后&#xff0c;经过一个多月的等待&#xff0c;终于在2022年12月15日软考成绩出来啦&#xff01; 相信很多小伙伴们都怀着激动与愉悦的心情&#xff0c;迫切想查询一下自己的成绩&#xff01; 下面是弘博创新小编整理的软考成绩查询流程。 软考成…

Python+QT美颜工具源码

程序示例精选 PythonQT美颜工具源码 如需安装运行环境或远程调试&#xff0c;见文章底部微信名片&#xff0c;由专业技术人员远程协助&#xff01; 前言 这篇博客针对《PythonQT美颜》编写代码&#xff0c;功能包括了亮度&#xff0c;磨皮&#xff0c;风格化&#xff0c;铅笔化…

软件测试人员一定要会的微信小程序测试点

微信小程序&#xff1a; 不需要下载安装即可使用的应用&#xff0c; 实现了应用“触手可及”的梦想&#xff0c;用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。 体现了“用完即走”的理念&#xff0c;用户不用关心是否安装太多应用的问题。 应用将无处不在&#xff0c;随时可用&#…

Mysql分布式锁(一)通过jvm本地锁解决mysql并发问题及可能的失效情况

强烈建议配合之前的JVM本地锁&#xff08;一&#xff09;简单实现阅读 mysql场景 将之前的场景修改为mysql场景&#xff0c;即在数据库中保存一条数据&#xff0c;多个线程并发处理该数据。 数据库建表如下 pom.xml中新增mybatis-plus和mysql <dependency><groupId…

戴尔r730xd服务器从u盘启动设置方法(戴尔r730取消网络启动方法)

1,开机后出现提示的时候&#xff0c;按F12 2,等一会系统会自动进入BIOS选择菜单:选择system bios 回车 3,这时在选择boot setting 回车: 4,在这里选择 BIOS Boot settings 5,将网卡启动的勾选去掉&#xff0c;即默认使用C盘启动 6,退出Esc&#xff0c;会提示保存&#xff0…