运行 benchmarkResults 查看各种方法的检测结果比较 或运行 example 查看粗网格特征的检测结果
项目网址 https://github.com/baidut/OpenHandwrittenRecognition
文件(第三方)：loadMNISTImages.m loadMNISTLabels.m display_network.m
数据集读取实例
% assume that the path of mnist dataset is `dataset/mnist/`
%% load dataset
trainingData = loadMNISTImages('dataset/mnist/train-images.idx3-ubyte');
trainingLabels = loadMNISTLabels('dataset/mnist/train-labels.idx1-ubyte');
%% display former 100 images labeled 8
display_network(trainingData(:,find(trainingLabels==8,100)'));生成测试图片，为方便在编码过程中测试，取出数据集中部分图片，注意一维的图片数据需要转为二维的图片（28*28）
%% output 50 images for testing feature extraction
N = length(trainingData);
img = reshape(trainingData,28,28,N);
for idx = 1:50
imwrite(img(:,:,idx), sprintf('test/%d(%d).jpg', idex,labels(idx)));
end特征提取函数的格式为function [featureVector, visualization] = extractXXXFeatures(img, params)，以粗网格特征为例：
文件：extractCoarseMeshFeatures.m
function [featureVector, visualization] = extractCoarseMeshFeatures(img,meshSize,blockSize)
粗网格特征反映了空间的分布统计性，将图像划分为多个网格，统计各个网格中的像素值的和。为了统一各种尺寸的图片，首先进行图像大小的调整。称每个格子为一个图像块，给出块的大小（一个图像块含几行几列像素）和网格的大小（一副图像横纵各含几个网格）则图像调整的目标尺寸就知道了。由于手写数字集中在图片**，周围的背景像素对粗网格提取是无意义的，所以再调整图像尺寸前先裁剪掉这些区域。裁剪的方法是计算出上下左右的边界。
输入为一个经过预处理的图片img（可以是灰度图像，也可以是黑白图像）以及网格和块的大小meshSize、blockSize； 输出为提取出的特征向量featureVector以及该特征的可视化图像visualization
由于数字的行的信息比列的分布信息更加丰富（数码管显示数字三行两列），因此网格的行数应当大于列数；另一方面，网格如果取得过多，由于手写的随机性造成的分布漂移不能够聚合，统计特征不能较好的表现，而网格取得过少则不具备区分性。综合考虑，典型网格数目取值是5×3，由于数据集图像尺寸为28×28，所以块大小取6×10(调整后的目标尺寸为30×30，比较接近28×28)
visualization 将特征可视化，方便理解和调试：
[featureVector,visualization] = extractXXXFeatures(image);
figure,
subplot(121), imshow(image);
subplot(122), imshow(visualization);实际应用时，不需要 visualization，featureVector = extractXXXFeatures(image)
文件：BayesClassifier.m
分类器通过matlab对象实现，该对象需要实现两个方法：
- 构造方法：function model = XXXClassifier(trainingFeatures, trainingLabels, labelsSet) 通过训练集的特征向量trainingFeatures(#DimOfFeatureVector * #TrainingSamples)和相应类别trainingLabels(1 * #TrainingSamples)以及类别的集合labelsSet(比如手写数字的labelsSet为0到9)；
- 分类：function labels = predict(model, features, prioriProbabilities) 根据训练出的模型，给出某个样本的特征features以及其先验概率prioriProbabilities得出该样本的类别。
调用实例：
% training
trainingFeatures = featureExtraction(trainingData);
model = BayesClassifier(trainingFeatures, trainingLabels, 0:9);
% use model to label a sample
features = featureExtraction(sample);
labels = model.predict(features, prioriProbabilities);文件：benchmark.m
benchmark(algorithm, dataset)
输入
algorithm结构体
- algorithm.name 算法名称，用于生成的模型存入文件的命名以及加载模型文件；
- algorithm.featureExtractor 特征提取函数，输入为图像，输出为特征向量，预处理工作需在函数内部完成，调用前不会对图像作任何处理；
- algorithm.classifier 算法采用的分类器
dataset结构体
- dataset.trainingData 用于训练的数据，每个样本的图像数据是一维的
- dataset.trainingLabels 训练数据的标定
- dataset.testData 用于测试的数据
- dataset.testLabels 测试数据的标定
输出
如果没有输出参数，则输出调试信息到命令窗口，否则输出混淆矩阵。调试信息包括：混淆百分比矩阵，错分样本
% benchmark example
dataset.trainingData = loadMNISTImages('dataset/mnist/train-images.idx3-ubyte');
dataset.trainingLabels = loadMNISTLabels('dataset/mnist/train-labels.idx1-ubyte');
dataset.testData = loadMNISTImages('dataset/mnist/t10k-images.idx3-ubyte');
dataset.testLabels = loadMNISTLabels('dataset/mnist/t10k-labels.idx1-ubyte');
algorithm.name = 'Otsu-AdjustBound-CoarseMesh';
im2bwOTSU = @(img)(im2bw(img, graythresh(img)));
algorithm.featureExtractor = @(img)extractCoarseMeshFeatures(im2bwOTSU(img),[5,3],[6,10]);
algorithm.classifier = @BayesClassifier;
benchmark(algorithm, dataset);0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | Overall | Algorithm
---------------------------------------------------------------------------------
2.55 4.41 7.75 15.35 13.54 16.14 5.32 11.48 16.84 11.79 | 10.52 | Unpadding-CoarseMesh-Bayes-4X7
13.06 4.05 25.87 19.70 57.13 33.18 6.37 13.72 48.46 46.68 | 26.82 | Unpadding-CoarseMesh-Bayes-6X9
2.55 4.76 6.30 12.67 14.56 13.23 5.43 11.19 13.55 12.59 | 9.68 | Unpadding-Nonzero-CoarseMesh-Bayes
2.24 4.41 6.49 6.34 7.03 7.40 4.07 9.05 10.78 12.39 | 7.02 | Otsu-AdjustBound-CoarseMesh-Bayes
3.06 4.76 7.36 6.53 8.96 4.82 5.43 23.35 8.52 6.34 | 7.91 | HOG
1.12 5.11 3.97 7.43 4.48 5.49 4.70 12.06 3.80 6.94 | 5.51 | NN