基于模板匹配的数字识别

基于模板匹配的数字识别，将标准的8*16像素的数字0123456789读取，二值化，对每个数字进行等分区域分割，统计每个区域内的黑色像素点的个数，即为特征初值。采用欧式距离的模板匹配法。

z//基于模板匹配的数字识别
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#include<cv.h>
#include<highgui.h>
#include <iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
int main()
{IplImage  *imadata0,*imadata1,*imadata2,*imadata3,*imadata4,*imadata5,*imadata6,*imadata7,*image; image=cvLoadImage("G:\\test.bmp",0);  //读取测试的数字imadata0=cvLoadImage("G:\\0.bmp",0);imadata1=cvLoadImage("G:\\1.bmp",0);imadata2=cvLoadImage("G:\\2.bmp",0);imadata3=cvLoadImage("G:\\3.bmp",0);imadata4=cvLoadImage("G:\\4.bmp",0);imadata5=cvLoadImage("G:\\5.bmp",0);imadata6=cvLoadImage("G:\\6.bmp",0);imadata7=cvLoadImage("G:\\7.bmp",0);cvNamedWindow("image",2);cvShowImage("image",image);cvWaitKey(0);//将8*16的图像直接分割为4*4int row_1,col_1;unsigned char *ptr,*ptr_1[8];
//  scanf("%d,%d",row_1,col_1);row_1=2,col_1=4;int stepx=image->width/row_1;int stepy=image->height/col_1;
//  int count=row_1*col_1;unsigned char counter[8]={'\n'};unsigned char counter_1[8][8]={'\n'};for(int row=0;row<row_1;row++){for(int col=0;col<col_1;col++){for(int i=0+stepx*row;i<stepx*(row+1);i++){for(int j=0+stepy*col;j<stepy*(col+1);j++){ptr=(unsigned char*)image->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr<100)counter[row*col_1+col]+=1;ptr_1[0]=(unsigned char*)imadata0->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[0]<100)counter_1[0][row*col_1+col]+=1;                           ptr_1[1]=(unsigned char*)imadata1->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[1]<100)counter_1[1][row*col_1+col]+=1;  ptr_1[2]=(unsigned char*)imadata2->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[2]<100)counter_1[2][row*col_1+col]+=1;                ptr_1[3]=(unsigned char*)imadata3->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[3]<100)counter_1[3][row*col_1+col]+=1;  ptr_1[4]=(unsigned char*)imadata4->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[4]<100)counter_1[4][row*col_1+col]+=1;   ptr_1[5]=(unsigned char*)imadata5->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[5]<100)counter_1[5][row*col_1+col]+=1;   ptr_1[6]=(unsigned char*)imadata6->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[6]<100)counter_1[6][row*col_1+col]+=1;        ptr_1[7]=(unsigned char*)imadata7->imageData+i*image->widthStep+j;if(*ptr_1[7]<100)counter_1[7][row*col_1+col]+=1;     }}}}for(int ci=0;ci<8;ci++){printf("\n");for(int cj=0;cj<8;cj++){printf("%d\n",counter_1[ci][cj]);}}//欧氏距离int dis[8];double erdis(unsigned char counter[],unsigned char counter_1[][8]);dis[0]=erdis(counter,counter_1);// for(ci=0;ci<8;ci++)printf("%d\n",dis[0]);cvWaitKey(0);return 0;
}
//欧氏距离,注意不同数据类型间的强制转换~
double erdis(unsigned char counter[],unsigned char counter_1[][8]){int i,j;double sumdis[8],sum;sum=0;double sum_1[8]={0};/*归一化再求
//  for(i=0;i<8;i++){
//      for(j=0;j<8;j++){
//           sum_1[i]=sum_1[i]+(double)counter_1[i][j];
//      }//     sum=sum+(double)counter[i];//       printf("%f  %f\n",sum_1[i],sum);
//  }// for(i=0;i<8;i++){
//      for(j=0;j<8;j++)
//      {
//          counter_1[i][j]=(1000*(double)counter_1[i][j])/sum_1[i];
//          counter[i]=(1000*(double)counter[i])/sum;
//          printf("%d ",counter_1[i][j]);
//      }
//       printf("%d\n",counter[i]);
//  }
*/for(i=0;i<8;i++){for(j=0;j<8;j++){sumdis[i]=(int)(sumdis[i]+(int)pow(((int)counter_1[i][j]-(int)counter[j]),2));}printf("%f\n",sumdis[i]);
}void show(double sumdis[]);show(sumdis);return 0;
}
void show(double sumdis[]){double temp;int c;temp=sumdis[0];for(int rank=1;rank<8;rank++){      if(sumdis[rank]<temp){  temp=sumdis[rank];c=rank;printf("局部最佳匹配数%d\n",rank);}    }printf("最佳匹配数%d\n",c);
}

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