一个基于bp神经网络的matlab 识别0-9数字

一个基于BP神经网络的matlab程序，对几种字体0-9的数字识别

%输入源样本 1，2，3，4为不同字体数字
clear all
for pcolum=0:39
    p1=ones（3030）;         %建立全为1的样本矩阵
    m=strcat（‘F:\MyMATLAB\sjwl\num\‘int2str（pcolum）‘.jpg‘）;
    I=imread（m）;           %循环读入0-39个样本数字文件
    I1=im2bw（I0.3）;       %对输入图像进行二值化处理 采用全局阈值0.3
   [mn]=find（I1==0）;      
   rowmin=min（m）;
   rowmax=max（m）;
   colummin=min（n）;
   colummax=max（n）;
   I2=I1（rowmin:rowmaxcolummin:colummax）;  %截取是入图像中的数字部分
   rate=30/max（size（I2））; 
   I3=imresize（I2rate）;  %对输入文件变尺寸处理

   [ij]=size（I3）;
   row=round（（30-i）/2）;
   colum=round（（30-j）/2）;
   p1（row+1:row+icolum+1:colum+j）=I3;  %建立起30*30的矩阵
   p1=-1*p1+ones（3030）;              %反色处理

  for hh=1:30
   p（（hh-1）*30+1:（hh-1）*30+30pcolum+1）=p1（hh1:30）;
  end                      %将处理的源样本输入供神经网络训练的样本   pcolum是样本数循环变量

  switch pcolum
    case {0102030}
        t（pcolum+1）=0    %数字0
    case{1112131}
        t（pcolum+1）=1    %数字1
    case{2122232}
        t（pcolum+1）=2    %数字2
    case{3132333}
        t（pcolum+1）=3    %数字3
    case{4142434}
        t（pcolum+1）=4    %数字4
    case{5152535}
        t（pcolum+1）=5    %数字5
    case{6162636}
        t（pcolum+1）=6    %数字6
    case{7172737}
        t（pcolum+1）=7    %数字7
    case{8182838}
        t（pcolum+1）=8    %数字8
    case{9192939}
        t（pcolum+1）=9    %数字9
  end                    %建立与训练样本对应的输出值t
end
save 51ET p t;


        
        
       
                
        
        
        

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        869  2006-10-17 23:48  一个基于BP神经网络的matlab程序可以实现对几种字体0-9的数字识别\sjwl\num\32.jpg

     文件        878  2006-10-17 23:48  一个基于BP神经网络的matlab程序可以实现对几种字体0-9的数字识别\sjwl\num\33.jpg

............此处省略35个文件信息