MATLAB基于余弦形状相似度的书法字识别课程作业.rar

在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB开发的一个书法字识别系统，该系统基于余弦形状相似度算法。余弦形状相似度是一种衡量两个向量之间角度差异的方法，在图像处理和模式识别领域中广泛应用。在这个课程作业中，学生将学习如何利用这种技术来识别不同风格的书法字。 我们要理解余弦形状相似度的基本概念。在二维空间中，如果我们将每个书法字看作一个向量，其方向和长度代表了字的形状和结构信息。余弦相似度计算的是两个向量之间的夹角余弦值，值越接近1，表示两个向量越相似；反之，若值接近-1，则表示两个向量差异较大。在书法字识别中，这个值可以帮助我们判断两个字的形状是否接近。 文件“课程实验大作业1.doc”很可能是对整个项目的详细介绍，包括实验目标、步骤、预期结果以及可能遇到的问题和解决方案。它可能会包含理论背景、算法实现细节和代码解析等内容，是理解整个项目的重要参考资料。 接下来，我们看看工程中的其他文件： 1. ".gitattributes" 是Git版本控制系统的一部分，用于定义文件的属性，例如文本编码或是否应进行行结束符转换。这在协作开发中非常重要，确保代码的一致性。 2. "my_area.m" 可能是计算书法字轮廓面积的函数，这对于提取形状特征至关重要。面积可以反映字的整体大小，有助于在比较形状时进行归一化。 3. "run_test.m" 很可能是一个主脚本，用于运行整个识别流程，包括读取数据、预处理、计算相似度和显示结果等步骤。 4. "compare_c.m" 可能包含了余弦相似度的计算逻辑，它会比较两个书法字的形状特征向量，并返回它们的相似度分数。 5. "Batch.m" 可能用于批量处理和识别多个书法字，这在实际应用中非常实用。 6. "data_read.m" 负责读取书法字的图像数据，这通常包括将图片转换为灰度图、二值化以及轮廓提取等步骤。 7. "get_test.m" 可能是获取测试样本的函数，用于验证模型的识别性能。 8. "catch_shape.m" 可能是对书法字形状进行捕捉和提取的函数，这涉及到边缘检测和轮廓跟踪。 9. "adjust_try.m" 可能是对提取形状特征后的调整尝试，以优化识别效果。 这个项目通过MATLAB实现了基于余弦形状相似度的书法字识别系统，涉及图像处理、特征提取、相似度计算等多个步骤。通过学习和实践这个项目，学生可以深入了解计算机视觉在书法艺术中的应用，同时提高MATLAB编程能力。