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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,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。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能-In this paper, and designed to achieve a free
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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,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。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-In this paper, and design implementation of
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思路简要说明：
1、图像二值化
将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法
（otsu），在资料中有介绍。
2、去除干扰点
3、分割
将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。
4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配
这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完
全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体
数字识别》里面有详细说明。
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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,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。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-In this paper, designed and implemented an o
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简单的手写数字识别，通过二值化，提取特征值，投影法匹配来实现-Simple handwritten numeral recognition, through the binarization, feature extraction value, projection matching to achieve
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改代码包含了图像的几何变换，平移旋转，灰度变换，二值化，直方图均衡，图像空域增强，图像频域增强，图像形态学，图像分割，手写数字识别，边界跟踪，区域增长，腐蚀膨胀，低通滤波器，小波变换，直方图分段线性拉伸等等的功能。-Change the code contains images of geometric transformation, translation rotation, gray level transformation, binarization, histogram equaliza
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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,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。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-This paper describes and designs a free hand
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简单的用于识别手写数字，先对数字进行特征提取，灰度化，二值化，特征提取-Simple to identify handwritten numbers, the first of the digital feature extraction, grayscale, binarization, feature extraction
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