基于MATLAB完成数字验证码识别的GUI设计，图像处理，验证码识别等功能，采用多种方法完成图像二值化，最终验证码图像识别效果好下载

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基于MATLAB完成数字验证码识别的GUI设计，图像处理，验证码生成、识别等功能。采用BP神经网络来实现对验证码图像的识别。验证码的识别，大概分为图片预处理、分割字符、识别字符三个过程，其中分割字符最为困难。本文采用基于遗传算法和最大熵优化的图像分割技术、大津法（OTSU）、自定义阈值三种技术进行字符分割，并作进一步分析。利用英国萨里大学提供的印刷体数字数据集，共10160张图片，90%的数据用于训练BP神经网络，剩余10%的数据用于测试，最终识别准确率达到93.47%，利用训练所得BP模型完成识别字符，最终验证码图像识别效果较佳。 使用方法： 打开MATLAB，运行“appgui.m”文件，即出现程序的主界面。 第一模块“BPNN模型构建”中，在创建数据集中输入数据路径，注意填入绝对路径，且最后必须有'\'，单击确定，弹出窗口，实时显示当前处理的图片。当创建数据集完成后，弹出提示框提示创建成功。将在项目路径下生成文件“inputs.mat”、“outputs.mat”。 第一模块“BPNN模型构建”中，在分割数据集中输入训练样本占比(小数形式)，单击确定，等待分割完成。将在 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_36584673/89083759?utm_source=bbsseo