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OCR识别流程概述

关键词:OCR识别

OCR识别系统,其目的很简单,把影像作转换,使影像内的图形继续保存、有表格的则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。

ocr识别 

 

OCR识别流程剖析> 

1.图像输入、预处理:

2. 图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等

3. 二值化:

对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为了让计算机更快的,更好的识别文字,我们需要先对彩色图进行处理,只保留前景信息与背景信息,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。

4. 噪声去除:

对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除

5.倾斜较正:

由于一般用户,在拍照文档时,都比较随意,因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。

6. 版面分析:

将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,目前还没有一个固定的,最优的切割模型。

7. 字符切割:

由于拍照条件的限制,经常造成字符粘连,断笔,因此极大限制了识别系统的性能,这就需要文字识别软件有字符切割功能。

8. 字符识别:

这一研究,已经是很早的事情了,比较早有模板匹配,后来以特征提取为主,由于文字的位移,笔画的粗细,断笔,粘连,旋转等因素的影响,极大影响特征的提取的难度。

9. 版面恢复:

人们希望识别后的文字,仍然像原文档图片那样排列着,段落不变,位置不变,顺序不变的输出到word文档,pdf文档等,这一过程就叫做版面恢复。

10. 后处理、校对:

根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正,就是后处理。

目前的OCR识别技术早已成功应用于生活的方方面面:像小区出入口的车牌识别一体机、银行开户使用的银行卡识别、名片管理时的名片识别工具等等。OCR识别技术正在影响着我们的生活。

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