GetFeature.m

%將圖像分為25塊，計(jì)算每一塊的空白部分所占比例

function data=GetFeature(I)

[row,col]=find(I==0); %返回?cái)?shù)字的上下左右的邊界

I=I(min(row):max(row),min(col):max(col)); %截取手寫數(shù)字圖像，使其緊包含數(shù)字邊界，不包含多余的空白

imwrite(I,'您手寫的字.bmp','bmp'); %保存截取后的手寫數(shù)字圖像

[row,col]=size(I);

r=fix(row/5); %為分25塊做準(zhǔn)備

c=fix(col/5);

sum=0; %計(jì)算空白塊數(shù)目

k=1;

feature=[];

for i=1:r:5*r %先從行開始計(jì)算

for j=1:c:5*c %保持行不變，先計(jì)算列

for m=i:i+r-1

for n=j:j+c-1

if I(m,n)==0

sum=sum+1; %每一塊空白的像素塊的數(shù)目

end

end

end

data(k)=sum/(r*c); %第k個(gè)特征分量，即第k塊的空白率，k最大為25

sum=0;

k=k+1;

end

end

data=data'; %將當(dāng)前手寫數(shù)字的特征向量由行向量變?yōu)榱邢蛄?/p>

end

rbftest.m

function y = rbfnettest( sample )

load template pattern;

c=0;

for i=1:10

for j=1:210

c=c+1;

p(:,c)=pattern(i).feature(:,j);

end

end

tc(:,1:210)=0;

tc(:,211:420)=1;

tc(:,421:630)=2;

tc(:,631:840)=3;

tc(:,841:1050)=4;

tc(:,1051:1260)=5;

tc(:,1261:1470)=6;

tc(:,1471:1680)=7;

tc(:,1681:1890)=8;

tc(:,1891:2100)=9;

tc=tc/10;

t=tc;

SPREAD=1;

rbfnet=newrbe(p,t,SPREAD);

t=sim(rbfnet,sample);

t=t*10;

y=round(t);

end

test.m

clear

clc

I=imread('sample3.bmp');

A=GetFeature(I);

Y=rbfnettest(A)

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總結(jié)

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