在此给出的是利用基于模板匹配和GVF的BSnake算法准自动提取面状道路的主要函数，程序执行的流程就是按照下面函数的调用顺序依次进行的。试验只需人工在每条道路上选取两个接近的种子点，便可自动提取这条道路。

利用pcnn，每当有一批像素对应的神经元点火，对像素值进行一次修正。第n次点火的所有神经元用矩阵B（n）表示， 已经点火的像素位置标记为‘1’，未点火的标记为‘0’。通过一个3*3的模板滑过B（n），判断若模板内的值全为‘1’或全为‘0’， 则这些像素值不进行处理，否则若模板中心的值为‘1’，则增加该位置的像素值的大小，中心值为‘0’，则减小像素值。该功能由xiugai(B,K)函数实现 Beta取负值来抑制周围的神经元点火，因为输入pcnn（X）的是模糊图像，抑制之后使处理的

这是一个特别有用的手写数字识别方法，基于bp神经网络做法，识别率接近100 ，因为没有什么商业价值分享了-This is a particularly useful method of handwritten digit recognition based on bp neural network, the recognition rate of nearly 100