数字图像处理课程设计报告

数字图像处理

课程设计报告

姓 名： 宋东洋、祁飞、冯登科

学 号： 20137750342、20137750336、20137750309

班 级： 软件开发 .NET 3班

设计题目： 手写体数字识别

教 师： 庞海波老师

提交日期： 2015年12月25日

一、设计内容：

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《数字图像处理》课程设计报告

主题:《手写体数字识别》

详细说明：读入手写体数字图片，选择要识别的数字然后通过寻找数字边界将图像裁剪的边缘,然后生成裁剪后图像的二进制图像，并将其转换成5﹡7的图像，然后进行特征提取，运行Simulink模型识别数字。 二、现实意义:

手写体数字的识别有着非常广泛的应用（如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等）. 三、涉及知识内容： 1、边界查找 2、二值化 3、Simulink模型

四、实例分析及截图效果： （1）代码显示：

1、程序中定义图像变量说明

（1）S—------———--—-—-——--—---—----—----——————-——--—----—--———--——-—原图变量;

(2）img_crop———-—-----——--—-———--—-————--—-——----——-——-—--—-----选择的图象;

（3)imgGray—--————--—-—--—--———-——-----—-———-—-——--—---—------——灰度图像变量

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（4）BW-—-—-——---—-———-—-—--———-—--—-——------——--—-—-————--——-——--二值化图像；

（5)charvec-———-—-———-—-———--——---—-——--—-——-————--——--—---—-——-5＊7图像变量；

2、实现代码：

Index。m

function varargout = charGUI(varargin） ％ Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1；

gui_State = struct（'gui_Name’， mfilename, ..。 ’gui_Singleton’, gui_Singleton, 。.。

'gui_OpeningFcn’， ＠charGUI_OpeningFcn, .。。 'gui_OutputFcn', ＠charGUI_OutputFcn, 。.. 'gui_LayoutFcn’， [] ， 。.。 ’gui_Callback’, ［］)； if nargin &＆ ischar（varargin｛1})

gui_State。gui_Callback = str2func（varargin{1}）； end if nargout

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［varargout｛1:nargout｝］ = gui_mainfcn（gui_State， varargin｛：｝)； else

gui_mainfcn（gui_State, varargin｛:}）; end

% End initialization code — DO NOT EDIT

％ --- Executes just before charGUI is made visible.

function charGUI_OpeningFcn（hObject， eventdata, handles, varargin） load data；

assignin（'base’，’net',net）; handles。output = hObject; guidata（hObject, handles）；

% --- Outputs from this function are returned to the command line。 function varargout = charGUI_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout｛1} = handles。output;

% -—- Executes on button press in pbLoad。

function pbLoad_Callback（hObject, eventdata， handles）

［filename, pathname］ = uigetfile({'*。bmp’;'＊。jpg';’＊。gif'；’*.*’}, 'Pick an Image File')；

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S = imread([pathname,filename])； axes（handles.axes1）; imshow(S)；

handles.S = S；

guidata(hObject, handles);

% --— Executes on button press in pbSelect.

function pbSelect_Callback(hObject, eventdata， handles） S = handles。S; axes(handles。axes1）; img_crop = imcrop(S）； axes(handles.axes2）; imshow（img_crop）；

handles。img_crop = img_crop; guidata（hObject， handles）;

% ——- Executes on button press in pbPreprocess.

function pbPreprocess_Callback(hObject, eventdata， handles) img_crop = handles.img_crop; imgGray = rgb2gray(img_crop);

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bw = im2bw(img_crop,graythresh（imgGray）)； axes（handles。axes3）; imshow（bw)；

bw2 = edu_imgcrop(bw)； axes(handles。axes4); imshow（bw2）； handles.bw2 = bw2； guidata(hObject， handles);

％ —-— Executes on button press in pbExtract。

function pbExtract_Callback（hObject, eventdata， handles) bw2 = handles。bw2； charvec = edu_imgresize（bw2); axes(handles.axes5); plotchar（charvec); handles.charvec = charvec； guidata（hObject, handles）；

% —-- Executes on button press in pbRecognize.

function pbRecognize_Callback(hObject, eventdata, handles） charvec = handles。charvec；

selected_net = get（handles。editNN,'string’）;

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selected_net = evalin（'base’，selected_net); result = sim(selected_net，charvec)； ［val, num］ = max(result）；

set（handles.editResult， 'string',mod(num，10)）；

% -—— Executes on button press in pbNN。

function pbNN_Callback（hObject， eventdata， handles）

function editNN_Callback（hObject， eventdata, handles)

％ --- Executes during object creation, after setting all properties。 function editNN_CreateFcn（hObject, eventdata， handles）

if ispc ＆＆ isequal（get(hObject,’BackgroundColor'）， get（0,’defaultUicontrolBackgroundColor’)) set（hObject，'BackgroundColor’,'white’)； end

function editResult_Callback(hObject, eventdata, handles）

% --- Executes during object creation, after setting all properties。 function editResult_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc &＆ isequal(get（hObject，'BackgroundColor'）, get（0，

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'defaultUicontrolBackgroundColor’)）

set(hObject，'BackgroundColor',’white’）； end

edu_imgcrop.m

function bw2 = edu_imgcrop(bw) ％ 求图像的边界

［y2temp x2temp］ = size(bw）; x1=1; y1=1； x2=x2temp； y2=y2temp;

% 寻找左侧空白空间 cntB=1;

while （sum(bw(：，cntB））==y2temp) x1=x1+1; cntB=cntB+1； end

% 寻找右侧空白空间

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cntB=1；

while （sum(bw（cntB,：）)==x2temp） y1=y1+1; cntB=cntB+1； end

％ 寻找上边空白空间 cntB=x2temp；

while （sum（bw(：,cntB))==y2temp） x2=x2-1; cntB=cntB—1； end

％ 寻找下边空白空间 cntB=y2temp；

while （sum（bw（cntB，：))==x2temp） y2=y2-1; cntB=cntB—1； end

％ 将图像裁剪到边缘

bw2=imcrop（bw,[x1，y1,(x2—x1)，(y2-y1）]）;

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edu_imgresize。m

function lett = edu_imgresize(bw2)

％ 此功能将采取裁剪的二进制图像，并将其改为5×7 ％ 单个向量中的特征表示. bw_7050=imresize(bw2,［70,50])； for cnt=1：7 for cnt2=1:5

Atemp=sum（bw_7050((cnt＊10-9:cnt＊10)，(cnt2＊10-9:cnt2＊10））);

lett（（cnt—1）＊5+cnt2）=sum(Atemp)； end end

lett=（（100—lett)/100)； lett=lett'；

3、运行效果截图:

第一步:读取原图,并显示

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第二步：选择图像并显示

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第三步:预处理（二值化、查找边界、裁剪图片）

第四步： 特征提取

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第五步:显示数字（运行Simulink模型）

四、算法分析 （1）Simulink模型

sim函数用来运行Simulink模型.需要注意的是，用户无法

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控制其仿真过程（例如暂停、继续），一旦运行就会直到达到结束条件为止—-这一点和通过模型窗口界面运行仿真不同。

五、心得体会

通过这次的课程设计，我对Matlab有了一定的了解,刚开始做的时候有点不知所措，主要是因为平时不够努力,书上的知识了解得不够多，课下没有及时地复习。这次作业我和组员商量后选择了手写体数字识别，做作业之前上网查了很多资料,通过网络了解了一些关于数字识别方面的知识，通过课本也了解了一些，经过不断地努力我和我的组员一起完成了这次作业。虽然作业完成了，但也有一些缺陷,由于时间比较紧迫，所以希望以后有时间能自己再完善一下。我相信只要能坚持到底就能成功。 六、程序资料清单和源代码

电子档打包发送到FTP。

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