要在MATLAB中训练字符图像,请从预处理图像开始。将它们转换为灰度或二进制格式,并将其大小调整为标准大小。使用HOG、LBP或自定义描述符等方法提取特征。
使用MATLAB的fitcecoc函数在特征向量上训练多类分类器,例如SVM。或者,使用深度学习工具箱来训练CNN进行端到端学习。
使用准确度或混淆矩阵等指标评估模型的性能。根据需要微调超参数和预处理步骤。保存训练后的模型,以便在识别任务中进行推理或部署。
要在MATLAB中训练字符图像,请从预处理图像开始。将它们转换为灰度或二进制格式,并将其大小调整为标准大小。使用HOG、LBP或自定义描述符等方法提取特征。
使用MATLAB的fitcecoc函数在特征向量上训练多类分类器,例如SVM。或者,使用深度学习工具箱来训练CNN进行端到端学习。
使用准确度或混淆矩阵等指标评估模型的性能。根据需要微调超参数和预处理步骤。保存训练后的模型,以便在识别任务中进行推理或部署。
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