本Word文档为模式识别课程的实验报告版本，详细记录了实验目的、方法及结果分析，旨在帮助学生理解和掌握模式识别的基本概念和技术应用。
模式识别是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它涉及对数据进行分析和分类以发现潜在的规律或模式。本实验报告将聚焦于一个具体的场景：手写数字的识别。
在该应用中，我们首先需要初始化样本特征库，并获取待测的手写数字特征矩阵来实现目标。为了理解“pattern”结构体的作用，“pattern”用于保存0至9每个类别中的样本特征信息。具体而言，每类最多可以容纳200个样本，而每个样本包含有25个特性值，这些特性通常反映手写的形状、笔划和结构性质。
接下来介绍`GetFeature`类及其功能。此类继承自`CDib`类，并包含了用于存储不同类别特征的数组以及待测数字的特征矩阵。此外还包括一些变量来表示图像的高度与宽度等信息，这对于定位及处理图像至关重要。
在“GetFeature”中定义了一些重要的成员函数：
1. `Save(int cls)`：该功能将手写样本保存到指定类（0至9）内，并确保每个类别不包含重复的特征。
2. `Saveable(int cls)`：此方法用于确认新的数字是否可以添加进某一特定分类，防止特性重叠。
3. `Cal(int row, int col)`：该函数计算5x5区域内黑色像素的比例，是提取图像特征的关键步骤之一。它有助于量化并捕捉手写字符的形状信息。
4. `SetFeature()`：此功能负责从待测数字中抽取关键特性，并将它们存储在数组`testsample`里。
5. `GetPosition()`：该方法用于确定手写字母或数字在整个图像中的位置，这对于后续特征提取非常重要。通过寻找边界（上、下、左和右），可以为每个字符划定区域并准备进一步处理。
通过对这些函数的实现，我们可以逐步识别并处理手写数据。“GetPosition()”首先定位好一个特定的手写体，“SetFeature()”接着依据此位置信息计算特征值。
模式识别实验的主要目标是建立一种有效的系统以准确地辨识和分类手写数字。这通常需要大量的训练样本、精确的特性选择以及模型优化等步骤。通过该实践，学生不仅能够掌握基础理论知识，还能够学习到实际应用中的图像处理技术和机器学习方法。整个过程不仅能提升编程能力，还能加深对人工智能与数据科学的理解。
5星
