基于Matlab的数字识别（摄像头版）

学校的机器视觉课程发布的大作业课题为基于Matlab的数字识别，但因为疫情缘故，网课又不怎么好，导致这个课程基本没学，这就很为难我了，于是乎我通过大量搜索数字识别，人脸识别，车牌识别的matlab程序，参考了不少大佬写的内容，每个函数我都单独拿出来查看意思和作用，最终弄出来一个看上去还行的matlab数字识别。

这个第一段是主程序，顺序为对数据识别库库进行处理裁剪，开摄像头，将摄像头的图像进行处理，裁剪，对照数据库找出最符合的图片所在的数字库位置，然后返回所识别出来的数字

clear
clc%统一图片大小
y=28;
z=28;
%导入数据库各数字个数
geshu=11;
zongshu=geshu*10;
%导入数据库u=[];picSize=[y,z];shang=1;xia=1;zuo=1;you=1;%预处理数据库，要求图片黑底白色数字
for s=0:9
for t=0:geshu-1q=im2double(imread(strcat('D:\Documents\MATLAB\shujuku\',num2str(s),'_', num2str(t),'.jpg')));q=im2bw(q,0.1);[heng,zong]=size(q);hs=sum(q);hs0=sum(q,2);  %这里表示行之和，这时应该是竖着写了两个数字及其以上，除了那种奇葩写得贼长那种hs1=hs0';       %将行之和转置while(hs1(xia)==0&&xia<heng)   %找到图中白像素点，即有数字的部分，按行之和找xia=xia+1;endshang=xia;while(hs1(shang)>0&&shang<heng)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到上边最先出现白像素的列直到找到最下边没有白像素的行，之间的就是整个数字shang=shang+1;endwhile(hs(zuo)==0&&zuo<zong)   %找到图中白像素点，即有数字的部分，按列之和找zuo=zuo+1;endyou=zuo;while(hs(you)>0&&you<zong)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到左边最先出现白像素的列直到找到最右边没有白像素的列，之间的就是整个数字you=you+1;endq=q(xia:shang,zuo:you);q=imresize(q,picSize);u=[u,q];shang=1;xia=1;zuo=1;you=1;
end
end
d=[];%打开摄像头
obj = videoinput('winvideo',1,'MJPG_640x480');
h=preview(obj);
start(obj);
figure;while ishandle(h)frame = getsnapshot(obj);  % 获取帧%图像增强% h=ones(5,5)/25; %过滤器h% I=imfilter(I,h);%真彩色增强% figure('name','真彩色增强');imshow(I);title('真彩色增强');I1=rgb2gray(frame); % RGB图像转灰度图像I1=imadjust(I1,[0.3,0.7],[]);I1=medfilt2(I1);
%  figure,imshow(I1);title('中值滤波');%边缘检测：sobel,roberts,canny,prewitt等I2=edge(I1,'roberts',0.25,'both'); %边缘检测算法，强度小于阈值0.15的边缘被省略掉,'both'两个方向检测（缺省默认）
% figure('name','边缘检测'),imshow(I2);title('robert算子边缘检测') se=[1];I3=imerode(I2,se);% 腐蚀Imerode(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象
% figure('name','腐蚀后图像'),imshow(I3);title('腐蚀后的图像');se=strel('rectangle',[30,30]);% 25X25的矩形 strel???I4=imclose(I3,se);% 用25*25的矩形对图像进行闭运算(先膨胀后腐蚀)有平滑边界作用
%  figure('name','平滑处理'),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');I5=bwareaopen(I4,800);% 从二进制图像中移除所有少于2000像素的连接对象，消失的是连续的白色像素数量少于2000的字符
% figure('name','移除小对象'),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');%裁剪程序
[r,c]=find(I5);%找出I5中即只剩下数字的图里白元素所在行列，r记录行，c记录列
nextresult=I5(min(r) :max(r),min(c):max(c));subplot(121),imshow(nextresult);title('抓取的数字图');
cj1=min(r) ;%记录裁剪尺寸
cj2=max(r);
cj3=min(c);
cj4=max(c);
[g,w]=size(nextresult);
[splitfs,points]=shuziqiege(nextresult,r,c,g,w);xs=[splitfs,points];
dechushuzi=[];jishu0=zeros(1,geshu);jishu1=ones(1,geshu);jishu2=ones(1,geshu)*2;jishu3=ones(1,geshu)*3;jishu4=ones(1,geshu)*4;jishu5=ones(1,geshu)*5;
jishu6=ones(1,geshu)*6;jishu7=ones(1,geshu)*7;jishu8=ones(1,geshu)*8;jishu9=ones(1,geshu)*9;
jishuqi=[jishu0,jishu1,jishu2,jishu3,jishu4,jishu5,jishu6,jishu7,jishu8,jishu9];x=1;
for m_520=1:size(xs,2)-1p=xs{m_520};p=imresize(p,picSize);for n_520=1:zongshunn=(n_520-1)*z+1;ff=n_520*z;d=u(1:y,nn:ff);   %取识别库一张图所化为的矩阵matchrs(n_520)=corr2(p,d);end[~,k]=max(matchrs);dechushuzi(x)=jishuqi(k);
%     lastresult=strcat(lastresult, fonts(k));x=x+1;
endx=1;%开始标记label_str = ['The number is: ' num2str(dechushuzi,'%d') ''];cj5=cj2-cj1;
cj6=cj4-cj3;
cj=[cj3 cj1 cj6 cj5];
rgb = insertObjectAnnotation(frame, 'rectangle', cj, label_str,'textboxopacity', 0.9, 'fontsize', 18,'color','r');
subplot(122),imshow(rgb),title('数字识别系统');drawnow
end
delete(obj);

然后下面是数字切割，针对于摄像头图像处理后的切割，程序有对横着顺序写数字或者对竖着顺序写的数字切割处理。

function[splitfs,points]=shuziqiege(nextresult,r,c,g,w)
%r非零元素行
%c非零元素对应列
%w多数字图的长
%g多数字图高
%hs一行w列矩阵，每列数字为g行数字相加，用来找到哪列有数字的白元素
%nextresult所有数字所在的区域
a=1;b=1;c=1;d=1;e=1;i=1;
splitfs={};points=[];hs=sum(nextresult);  %将图片矩阵转化为一行w列矩阵，每列数字为h行数字相加
hs0=sum(nextresult,2);  %这里表示行之和，这时应该是竖着写了两个数字及其以上，除了那种奇葩写得贼长那种
hs1=hs0';%将行之和转置
if c<gwhile(hs1(c)==0&&c<g)   %找到图中白像素点，即有数字的部分，按行之和找c=c+1;endd=c;while(hs1(d)>0&&d<g)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到上边最先出现白像素的列直到找到最下边没有白像素的行，之间的就是整个数字d=d+1;end
ende=d+1;if e<gwhile(hs1(e)==0&&e<g)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到下边最先出现白像素的列直到找到最上边没有白像素的行，之间的就是整个数字e=e+1;endend%判断多数字横向写还是纵向写
if e<g||7*w<2*g   %这里说明纵向发现第二个数字，这里有一大限制，如果纵向写，却数字在纵向上没有空隙，且还把数字在竖向上写的扁扁的团在一起，这种是我能力有限，没办法编出来%执行裁剪      while(a<g)    %这里是横向裁剪程序，适用于数字竖着写的图while(hs1(a)==0&&a<g)   %找到图中白像素点，即有数字的部分，按行之和找a=a+1;endb=a;while(hs1(b)>0&&b<g)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到下边最先出现白像素的列直到找到最上边没有白像素的列，之间的就是整个数字b=b+1;endif(b-a>2)    %如果左右能差两列像素hresult=nextresult(a:b,:);   %图片按列的横线切割[r,c]=find(hresult);
%         result2=hresult(:,min(c):max(c));   %图片按横线切   m=min(c);n=max(c); xi=hresult(:,m:n);   %图片按纵线切splitfs{i}=xi;points=[points;a,b,m,n];%a下，b上，m左，n右
%         subplot(3,6,i),imshow(result2),title('裁剪出的数字');i=i+1;enda=b;
endelsewhile(a<w)   %这里是数字横着写，进行纵向裁剪while(hs(a)==0&&a<w)   %找到图中白像素点，即有数字的部分，按列之和找a=a+1;endb=a;while(hs(b)>0&&b<w)  %按列找找到不存在白像素的列，由于找到左边最先出现白像素的列直到找到最右边没有白像素的列，之间的就是整个数字b=b+1;endif(b-a>2)    %如果左右能差两列像素hresult=nextresult(:,a:b);   %图片按列的竖线切割[r,c]=find(hresult);
%         result2=hresult(min(r):max(r),:);   %图片按横线切   m=min(r);n=max(r); xi=hresult(m:n,:);   %图片按横线切splitfs{i}=xi;points=[points;m,n,a,b];%m下，n上，a左，b右
%         subplot(3,6,i),imshow(result2),title('裁剪出的数字');i=i+1;enda=b;
end
end

这个是主程序开头处理的数据库，是我做大作业小组的伙伴们自己写的，所以不标准，要靠我开头程序切割处理下识别才好一些。

然后这是我开摄像头得到的结果

我参考的大佬们程序很多，我列举部分：
插入框文字
摄像头安装
车牌识别
人脸识别
有的大佬博客我找不到了，还请见谅。
学校matlab没怎么教，我也没有让程序整洁的习惯，整个程序它就有点。。。。乱，而且应该有很多地方可以优化，如果有建议希望得到指点，万分感谢。
这个是我程序加数据库压缩包链接matlab数字识别
这个资源积分老是在上涨，都重新上传两次了，不知道咋回事。。。。反正我全部程序都在博客上，数据库可以自己拿一个黑底板用画笔直接画的，资源包有很多积分就下载一下，积分少就不用了

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