【字符识别】基于BP神经网络实现字符识别含Matlab源码

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2022-06-15

1 简介 BP 神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，已广泛应用于模式识别、函数逼近、信号处理和自动控制等领域，是目前应用最广泛的神经网络。正在上传…

1 简介

BP 神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，已广泛应用于模式识别、函数逼近、信号处理和自动控制等领域，是目前应用最广泛的神经网络。

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2 部分代码

clc; clear all; close all;
warning off all;
% 获取字符集
fd = fullfile(pwd, 'images', 'dbx');
fds = dir(fd);
ts = [];
for i = 1 : length(fds)
if isequal(fds(i).name, '.') || isequal(fds(i).name, '..')
continue;
end
ts{end+1} = fds(i).name;
end
files = GetAllFiles(fd);
% 提取字符集合的特征向量
db_file = fullfile(pwd, 'VL.mat');
if exist(db_file, 'file')
load(db_file);
else
for i=1:m
cropimg_2 = imcrop(A,status(i).BoundingBox);%画框部分图像截取
cropimg_2 = imresize(cropimg_2,[28,28]); %将图像调整为28*28的
%cropimg_2 = imcomplement(cropimg_2);
[file_path,~,~]= fileparts(mfilename('fullpath'));
disp(file_path)
imwrite(cropimg_2,[file_path,'\\LXJC\\',num2str(m,'%02d'),'.bmp'],'bmp')%将截取部分的图像暂时存储在LXSB文件中
filePath = [file_path,'\\LXJC\\',num2str(m,'%02d'),'.bmp'];%打开图像
if isequal(filePath, 0)
break;
end
im = uint16(imread(filePath));
[~, p_test] = get_feature(im);
p2n = tramnmx(p_test,minp, maxp);
r=sim(net,p2n);
r2n = postmnmx(r,mint,maxt);
r = round(r2n(1));
r = ts{r};
figure;imshow(cropimg_2);title(r, 'FontSize', 16);
end
else
end