OCR字符识别的质量-格拉尼视觉科技-绍兴OCR字符识别

文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，OCR字符识别图片，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，OCR字符识别的质量，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。


图像降噪：由于待识别图像的品质受限于输入设备、环境、以及文档的印刷质量，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要根据噪声的特征对待识别图像进行去噪处理，提升识别处理的度。倾斜校正：由于扫描和拍摄过程涉及人工操作，输入计算机的待识别图像或多或少都会存在一些倾斜，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，就需要进行图像方向检测，并校正图像方向。


图像输入、预处理：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，绍兴OCR字符识别，目前有OpenCV，CxImage等开源项目 。预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩像，彩像所含信息量巨大，对于图片的内容，OCR字符识别好不好，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，我们需要先对彩进行处理，使图片只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。


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