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贝叶斯算法手写数字识别

于 2022-03-11 发布 文件大小:70.95 kB
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代码说明:

使用说明第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。

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  • 请编程实现:类:1. 创建图像类Image,实现构造函数,构造函数重载,拷贝构造函数,析构函数。2.实现对图像的读入,保存,显示。即实现函数Read,Show,Write。3.获取图像中某像素点的值。即实现函数At()。4.将图像中每点的像素值设为同样的值。即实现函数Set。5.同一个函数实现图像的上下翻转、左右翻转。即实现函数Flip。6.裁剪原图像指定区域内图像。7.求图像的均值,方差。8.图像的旋转,缩放。主函数中实现:9.创建Image类对象img。10.读入文件中的图像“fruits.jpg”,并显示。11.利用Image类的成员函数,对图像进行翻转、旋转,并显示。12.利用Image类的成员函数,将图像缩小到1/2大小,并显示;将图像放大2倍,并显示。13.利用拷贝构造函数,创建新的对象new_img。14.给定的两个点(Point):左上点(top_left)和右下点(bottom_right),将此指定区域内的图像进行裁剪操作,并显示结果。15.求图像的所有像素点的均值和方差,并输出。
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