光学字符识别.
ocr 常用算法
ocr 常用算法
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）常用的算法包括：
1. 模板匹配法：将待识别字符与预设字符库模板进行比较，找出最相似的模板作为识别结果。
2. 特征提取法：基于字符的结构特征如连通域、端点、角点等进行分析，并通过训练得到的分类器识别字符。
3. 神经网络模型：尤其是深度学习技术广泛应用后，卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）在OCR中表现优秀，通过大量标注数据训练，能够自动学习并提取字符特征进行识别。
4. 隐藏马尔可夫模型(HMM)：通过统计学习方法，对字符序列的概率分布进行建模，实现连续字符序列的识别。
以上各算法常结合使用，以提升OCR系统的准确性和鲁棒性。
光学快速识别方法
光学快速识别方法
光学快速识别方法是一种利用光学原理进行快速物体识别的技术。
以下是一些常见的光学快速识别方法：
1. 光学字符识别（OCR）：通过对图像或文档中的文字进行扫描和分析，将其转换为可编辑的文本格式。
OCR 技术常用于识别文档、车牌、标签等。
2. 条形码和二维码识别：条形码和二维码是一种用于存储信息的编码方式。
通过扫描条形码或二维码，可以快速获取其中包含的信息，如产品标识、网址、文本等。
3. 面部识别：利用图像处理和模式识别技术，对面部特征进行提取和比对，以识别个人身份。
面部识别常用于安全系统、门禁控制和身份验证等领域。
4. 虹膜识别：通过对人眼虹膜的图像进行分析，识别个体身份。
虹膜的独特纹理和特征使其具有较高的识别准确性。
5. 图像识别：使用计算机视觉技术，对图像进行分析和理解，以识别和分类对象。
图像识别可应用于自动驾驶、安防监控、医疗诊断等领域。
6. 光谱分析：利用光谱学原理，对物质的反射或发射光谱进行分析，以识别物质的成分或特征。
光谱分析常用于材料检测、环境监测等。
7. 激光测距和测速：利用激光束的传播和反射时间来测量距离和速度。
这种技术常用于工业、测绘和交通领域。
这些光学快速识别方法在不同的应用场景中发挥着重要作用，提高了工作效率和准确性。
随着技术的不断发展，光学快速识别方法将不断改进和创新，为各个领域带来更多的便利和创新应用。
具体选择哪种方法取决于识别对象的特点、应用需求和技术可行性。
如果你有特定的识别需求，可以根据具体情况选择合适的光学快速识别方法。
ocr识别技术
ocr识别技术第一篇：OCR识别技术的介绍OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术，是一项用于将文本数字化的技术。
目的是为了实现计算机自动辨识印刷体字形，进而将其转化为可编辑或可搜索的电子文本。
OCR技术主要应用于文档扫描、银行条形码识别、车牌识别、护照和身份证信息识别、智能手写识别等领域。
OCR技术大大提高了信息传递的效率，极大地提升了企业的自动化与智能化水平。
OCR识别技术基本流程包括文本图像预处理、文本行筛选、字符分割、字符识别、文本识别、后处理等步骤。
具体来说，通过利用矩形拟合和二值化等处理获得合适的文本图像和区域，然后进行字符切割和字符分类等操作，最后通过后处理优化识别结果。
现在，OCR识别技术已得到广泛应用，例如在智能门禁、云存储、指纹识别等场景下都可以使用OCR技术。
随着技术的不断发展和完善，OCR识别技术有望在更多的场景中大显身手，取得更好的应用效果。
领先的OCR技术提供商已经研发出一系列优秀的OCR产品，在模型训练、算法优化、工程实现等方面不断迭代和优化，为客户提供了更持续更优质地服务。
未来，我们相信OCR技术也将成为推进社会数字化进程的重要支撑技术之一。
第二篇：OCR技术在图像处理中的应用OCR技术在图像处理中有着广泛的应用。
它可以从图片中提取出对应的文字信息，实现对图片中文字的识别。
这种应用方式大大地提高了数字化处理的效率，同时也为大量的图片文件转换成电子版提供了可能。
在OCR技术的应用场景中，图像格式的相关处理是关键步骤之一。
这涉及到对图片的格式、分辨率、颜色空间、去噪处理等等诸多环节。
同时，在OCR技术的实现中，字符的分割和字符的分类也是非常重要的方面。
除此之外，OCR技术的性能表现还与所采用的算法、模型训练等有关。
而在实际的应用场景中，需要根据实际情况选择最佳的OCR技术、算法和服务提供商。
总的来说，OCR技术在图像处理中的应用可以提高工作效率和准确率，同时也为卓越的印刷体字形识别技术奠定了坚实的基础。
光学字符识别OCR
CNN(卷积神经网络) 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共 享方法，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，在网络结构上更类似于生物神经网络，这也预示 着它必然具有更优秀的效果. 事实上，我们选择卷积神经网络的主要原因有：
文字特征抽取
三、特征提取
对比识别
样本库
训练 采集
Tesseract-OCR 网上下载字体库
识别：直观上，我们会有这样一个思路，就是这张待识别的图片，最像样本库中的某张图片，那么我们就将它当作那张图片，将它识别为样
本库中那张图片事先指定的字符。 在我们眼睛里，判断一张图片和另一张图片是否相似很简单，但对于电脑来说，就很难判断了。我们前面已经将图片数值化为一个个维度一 样的矢量，电脑是怎样判断一个矢量与另一个矢量相似的呢？ 这里需要计算一个矢量与另一个矢量间的距离。这个距离越短，则认为这两个矢量越相似。
光学字符识别OCR
பைடு நூலகம்
OCR光学字符识别
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机） 检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算 机 文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图 像文 件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
1. 对原始图像自动提取特征卷积神经网络模型可以直接将原始图像进行输入，免除了传统模型的人工提取 特征这一比较困难的核心部分；
光学字符识别
光学字符识别随着数字化技术的快速发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）在各个领域发挥着重要作用。
本文将介绍光学字符识别的原理、应用领域和未来发展趋势。
一、原理光学字符识别技术基于图像处理和模式识别的理论和方法，通过将扫描或拍摄的图像进行预处理，提取其中的字符信息，再利用机器学习算法进行字符识别。
主要包括以下几个步骤：1. 图像获取：利用扫描仪、相机等设备获取待识别图像。
2. 预处理：对获取的图像进行降噪、去除干扰、调整图像大小等操作，以提高后续字符识别的准确性。
3. 字符分割：将预处理后的图像中的字符分割出来，使每个字符成为一个独立的图像。
4. 特征提取：对每个字符图像提取的特征，例如边缘、纹理、灰度等信息。
5. 字符识别：利用机器学习算法，通过对比字符特征与已知字符特征的匹配程度，确定字符的识别结果。
二、应用领域光学字符识别技术在许多领域中都有广泛的应用，如以下几个方面：1. 文字识别：将印刷体或手写体的文字转换为可编辑的电子文本，方便后续的文字处理。
2. 车牌识别：通过识别车牌上的字符信息，实现车辆的自动识别和监控。
3. 银行票据处理：对支票、汇票等票据上的字符进行自动识别，提高票据处理的效率和准确性。
4. 历史文献数字化：对纸质文献进行扫描和识别，将其转换为电子文档，方便保存和检索。
5. 数码相机辅助功能：识别照片上的字符信息，例如日期、地点等，方便后续的管理和分类。
三、未来发展趋势随着深度学习和人工智能技术的快速发展，光学字符识别技术也呈现出以下几个发展趋势：1. 高精度识别：通过引入深度学习算法，进一步提高字符识别的准确性和稳定性，逐步实现和人类相近甚至超越人类的识别能力。
2. 跨语种识别：光学字符识别技术将逐步支持更多语种的文字识别，满足不同地区和国家的需求。
3. 实时识别：结合硬件设备的发展，光学字符识别将更快速地实现对字符的识别，为各种应用场景提供更高效的解决方案。
ocr文字识别方法
ocr文字识别方法OCR文字识别方法OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将印刷体字符转化为可编辑和搜索文本的技术。
OCR文字识别方法主要包括图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
本文将详细介绍这些方法的原理和应用。
一、图像预处理图像预处理是OCR文字识别的第一步，旨在提高图像质量，使字符能够更好地被分割和识别。
常用的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪和图像增强等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理过程。
二值化将灰度图像转化为黑白图像，将字符和背景分离开来。
去噪则是通过滤波等方法去除图像中的噪声，以减少对字符识别的干扰。
图像增强则是对图像进行锐化、对比度调整等操作，以提升字符的清晰度和可分辨性。
二、字符分割字符分割是OCR文字识别的关键步骤，其目的是将图像中的字符分离出来，为后续的特征提取和识别做准备。
字符分割的方法多种多样，包括基于投影的分割、基于连通区域的分割和基于模板匹配的分割等。
基于投影的分割是通过计算字符在水平和垂直方向上的投影，确定字符的位置和大小。
基于连通区域的分割则是通过对二值图像进行连通区域的提取，将连通区域中的字符分割出来。
基于模板匹配的分割是通过使用字符模板与图像进行匹配，找到字符的位置和边界。
三、特征提取特征提取是OCR文字识别的核心步骤，其目的是将字符的特征转化为可用于分类和识别的向量或特征集。
常用的特征提取方法包括基于形状的特征、基于统计的特征和基于神经网络的特征等。
基于形状的特征是通过分析字符的形状、轮廓和边界等几何特征提取的。
基于统计的特征则是通过统计字符的像素分布、灰度直方图和文本链码等特征提取的。
基于神经网络的特征是通过训练神经网络模型，将字符图像作为输入，得到对应的特征向量。
四、分类识别分类识别是OCR文字识别的最后一步，其目的是将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配，从而实现字符的分类和识别。
什么是OCR？OCR技术详解
光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)简称为“OCR”。
ORC指对包含文本的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的技术。
一般包括以下几个过程：1.图像输入针对不同格式的图像，有着不同的存储格式和压缩。
目前，用于存取图像的源有OpenCV和CxImage等。
2.预处理预处理主要包括二值化、噪声去除和倾斜较正，具体内容如下：二值化：多数情况下，使用摄像头拍摄的图片都彩色图像，彩色图像包含的信息量非常丰富，需要进行简化。
们可以将图片的内容简单地分为前景和背景，为了让计算机更快地、更好地识别文字，需要先对彩色图像进行处理，使图片只剩下前景与背景信息，即简单地定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就二值化图。
彩色图像和二值化图像处理前后对比如图1所示。
噪声清除：对于不同的文档，噪声的定义可以不同。
根据噪声的特征进行消除处理，这就叫噪声去除。
倾斜校正：通常情况下，用户拍摄的照片比较随意，很有可能拍照文档会产生倾斜。
这时，需要使用文字识别软件进行校正。
3.版面分析将文档图片分段落、分行的过程叫版面分析。
由于实际文档的多样性和复杂性，目前没有一个固定的、的切割模型。
4.字符切割由于拍照条件的限制，经常会造成字符粘连、断笔等情况，因此极地限制了识别系统的性能。
此时就需要文字识别软件具备字符切割的功能。
5.字符识别很早的时候就有模板匹配，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，极地增加了提取的难度。
6.版面恢复通常，人类希望识别后的文字，仍然按照原文档图片那样排列着，保持段落不变、位置不变、顺序不变，之后输出到Word文档或PDF文档，这个过程就叫版面恢复。
7.后处理、核对不同的语言环境中，语言的逻辑顺序不同的。
因此，需要根据语言特征的上下文，对识别后的结果进行校正，这个过程就后处理。
ocr技术概述
ocr技术概述OCR技术（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一项通过对图像或纸质文件进行扫描，然后将扫描得到的字符转化为可编辑文本的技术。
OCR技术的发展使得人们在数字化时代可以更加高效地处理和管理大量的纸质文件和图像信息。
OCR技术通过扫描仪或数码相机获取图像，然后将图像转化为二进制数据。
接着，通过图像处理算法，OCR技术将二进制数据转化为文本数据。
这个转化过程包括图像预处理、字符分割、字符识别和后处理等多个步骤。
最终，OCR技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，使得人们可以对其进行编辑、搜索、存储和共享等操作。
OCR技术的应用领域非常广泛，包括文档管理、图书馆数字化、商业文书处理、自动化数据录入等等。
在文档管理方面，OCR技术可以帮助人们将大量的纸质文件转化为电子文档，实现文档的数字化存储和管理。
在图书馆数字化方面，OCR技术可以帮助图书馆将纸质书籍转化为电子书籍，方便读者进行在线阅读和检索。
在商业文书处理方面，OCR技术可以帮助企业将纸质合同、发票等文件转化为电子文档，提高办公效率和管理水平。
在自动化数据录入方面，OCR技术可以帮助企业将纸质表格中的数据自动转化为数字格式，减少人工录入的工作量和错误率。
然而，OCR技术也存在一些挑战和限制。
首先，图像质量对OCR技术的影响较大，低质量的图像往往会导致字符识别的准确率下降。
其次，特定字体、手写字体和语言的识别也是OCR技术面临的难题。
此外，复杂的布局、表格、图表等特殊格式的文档也对OCR技术提出了更高的要求。
因此，在实际应用过程中，需要根据具体情况选择合适的OCR技术和参数，并进行适当的后处理。
OCR技术在数字化时代具有重要的应用价值。
随着图像处理算法的不断改进和硬件设备的不断升级，OCR技术的性能和应用范围将进一步扩大。
相信在不久的将来，OCR技术将在各个领域发挥更大的作用，为人们的工作和生活带来更多的便利和效益。
光学字符识别
光学字符识别OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。
它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。
使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。
只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。
比如用手机给名片拍照，名片中的姓名、电话号码等信息就会自动识别进入到手机中，从此查询、拨打轻而易举。
目前支持该功能的手机主要有摩托罗拉A1200、索爱P990和LG G832等。
所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。
而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。
在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。
OCR的发展要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。
以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition）是光学字符识别的缩写，是一种将印刷体文字转换为可编辑文本的技术。
OCR工作原理是通过将图像中的文字识别为计算机可读的字符编码，从而实现自动化的文字识别和处理。
一、OCR工作原理概述OCR技术的工作原理可以简单分为三个主要步骤：图像预处理、文字分割和字符识别。
1. 图像预处理图像预处理是为了提高OCR识别的准确性，通常包括以下步骤：- 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，去除色彩信息。
- 图像二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将文字部分转为黑色，背景部分转为白色。
- 去噪处理：消除图像中的噪点和干扰线，提高文字的清晰度和连通性。
- 文字增强：通过增加对比度、锐化边缘等方式，增强文字的清晰度和可读性。
2. 文字分割文字分割是将二值化图像中的文字分割成单个字符的过程，主要包括以下步骤：- 连通区域检测：通过检测二值图像中的连通区域，找到可能包含文字的区域。
- 文字区域切割：根据文字区域的位置和大小，将其切割出来，形成单个字符的图像。
3. 字符识别字符识别是将单个字符的图像转换为计算机可读的字符编码的过程，主要包括以下步骤：- 特征提取：从字符图像中提取出具有区分性的特征，如边缘、角点等。
- 字符分类：将提取的特征与预先训练好的字符模板进行比对，确定字符的类别。
- 字符编码：将字符的类别转换为计算机可读的字符编码，如ASCII码、Unicode等。
二、OCR工作原理详解1. 图像预处理图像预处理是OCR技术中非常重要的一步，它的目的是将原始图像转换为适合进行文字分割和字符识别的图像。
常用的图像预处理方法包括：- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，去除色彩信息，简化后续处理。
- 二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将文字部分转为黑色，背景部分转为白色。
常用的二值化方法有固定阈值法、自适应阈值法等。
- 去噪处理：消除图像中的噪点和干扰线，提高文字的清晰度和连通性。
光学字符识别OCR
目 录
• OCR技术概述 • OCR技术的基本原理 • OCR技术的实现方法 • OCR技术的优缺点 • OCR技术的发展趋势与未来展望 • OCR技术的应用案例
01 OCR技术概述
OCR的定义与原理
定义
光学字符识别（OCR）技术是一种通 过计算机软件和硬件设备，将印刷或 手写的文字转换为计算机可编辑的文 本格式的过程。
基于模板匹配的方法
总结词
基于模板匹配的方法通过将待识别的字符与预定义的模板进行比较，找出最相似的模板进行识别。
详细描述
基于模板匹配的方法需要预先定义一系列模板，每个模板代表一个字符或一组字符。在识别时，将待识别的字符 与模板进行比较，找出最相似的模板进行识别。这种方法对于一些常见字符效果较好，但对于复杂字符和不同字 体识别效果不佳。
02 OCR技术的基本原理
图像预处理
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 质量。
灰度化
将彩色图像转换为灰度图像， 便于后续处理。
缩放与裁剪
调整图像大小，使其适应识别 需求，并裁剪出需要识别的区
域。
旋转与校正
对图像进行旋转校正，确保字 符水平。
特征提取
边缘检测
提取图像中的边缘信息，用于 识别字符的轮廓。
高成本
虽然OCR技术的成本在逐渐降低，但 是对于一些特定的应用场景，其成本 仍然较高。
05 OCR技术的发展趋势与未 来展望
提高识别精度
深度学习技术
动态调整参数
利用深度学习算法，通过大量训练数 据提高OCR的识别精度。
根据不同的应用场景和需求，动态调 整OCR的参数，提高识别精度。
cr的工作原理
cr的工作原理引言概述：CR（字符识别）是一种通过计算机技术将印刷体字符转换为可编辑文本的过程。
它在现代社会中扮演着重要的角色，广泛应用于各种领域。
本文将详细介绍CR的工作原理。
一、光学字符识别（OCR）技术1.1 光学字符识别的基本原理光学字符识别是CR的核心技术之一。
它利用光电传感器将印刷体字符转换为电信号，并通过图像处理和模式识别算法来识别字符。
1.2 光学字符识别的步骤光学字符识别的过程包括图像采集、预处理、分割、特征提取和字符识别。
图像采集是通过扫描仪或相机获取字符图像，预处理阶段包括去噪、增强和二值化等操作，分割阶段将字符图像分割成单个字符，特征提取阶段提取字符的特征信息，最后通过字符识别算法将字符转换为可编辑文本。
1.3 光学字符识别的应用领域光学字符识别广泛应用于文档扫描、自动化数据录入、车牌识别、邮件分拣等领域，极大地提高了工作效率和准确性。
二、手写字符识别（HCR）技术2.1 手写字符识别的基本原理手写字符识别是CR的另一项重要技术。
它通过采集手写字符的图像，并通过图像处理和机器学习算法来识别手写字符。
2.2 手写字符识别的步骤手写字符识别的过程包括数据采集、预处理、特征提取和分类器训练等步骤。
数据采集是通过数字板或触摸屏获取手写字符图像，预处理阶段包括去噪、增强和二值化等操作，特征提取阶段提取手写字符的特征信息，最后通过分类器训练将手写字符分类为相应的字符。
2.3 手写字符识别的应用领域手写字符识别广泛应用于手写输入、签名识别、汉字书法评估等领域，方便了人们的日常生活和工作。
三、语音识别（SR）技术3.1 语音识别的基本原理语音识别是CR的另一种形式。
它通过麦克风采集语音信号，并通过信号处理和语音识别算法将语音转换为文本。
3.2 语音识别的步骤语音识别的过程包括语音采集、预处理、特征提取和语音识别模型训练等步骤。
语音采集是通过麦克风获取语音信号，预处理阶段包括去噪、增强和特征提取等操作，特征提取阶段提取语音的频谱特征，最后通过语音识别模型训练将语音转换为文本。
光学字符识别
光学字符识别(重定向自OCR)光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
图像输入、预处理版面分析字符切割字符识别版面恢复后处理、校对[编辑]发展历史OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。
它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。
而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。
我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。
早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。
同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。
只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。
1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。
进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。
目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉王OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。
ocr识别概述
ocr识别概述OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种技术，旨在将图像或手写文本转化为可编辑的文本文档。
它是一种重要的信息处理技术，被广泛用于数字化文档、自动化数据输入、文档管理和信息检索等领域。
以下是OCR识别的概述：OCR工作原理：OCR系统通过分析输入的图像或扫描的文档，检测和识别其中的字符、字母、数字和标点符号。
OCR软件使用图像处理技术，如文本分割、字符识别、校正等，将图像中的文本转化为计算机可编辑的文本数据。
OCR的应用领域：OCR技术在各种领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 文档数字化：OCR可用于将纸质文档、书籍、报纸等转化为电子文本。
2. 数据输入：OCR可用于自动化数据输入，如扫描票据、护照、驾驶证等。
3. 文档管理：OCR帮助管理和分类大量文档，提高检索效率。
4. 图书馆和档案：OCR用于数字化保留的历史文件、档案和书籍。
5. 自动识别车牌和手写文本：OCR还用于车牌识别和手写文字识别等应用。
OCR的挑战：OCR技术在处理印刷文本时通常表现出色彩一致、清晰度高的图像上非常出色，但在以下情况下可能面临挑战：1. 手写文本：手写文本的识别比印刷文本更具挑战性。
2. 低质量图像：模糊、有噪音或低分辨率的图像可能导致错误的识别结果。
3. 多语言和多字体：一些OCR系统需要处理多种语言和字体。
OCR的发展趋势：OCR技术不断发展，新的趋势包括：1. 深度学习：利用深度学习技术，OCR系统在字符和字体识别上取得了巨大进展。
2. 多语言支持：新一代OCR系统支持多种语言，从而满足全球化需求。
3. 移动应用：OCR应用已广泛用于移动设备，帮助用户扫描文档并将其转化为可编辑文本。
总之，OCR技术在数字时代发挥着越来越重要的作用，为文档处理和信息管理提供了高效的解决方案，减少了大量繁重的手工数据输入工作，提高了工作效率。
字符识别技术在自动识别系统中的研究
字符识别技术在自动识别系统中的研究近年来，随着科技的发展，自动识别系统在各个领域中得到了广泛的应用。
而在自动识别系统中，字符识别技术则是其中的重要组成部分。
因为随着信息时代的到来，我们需要快速准确地识别出不同格式的字符，才能更好地进行信息的处理和利用。
在这篇文章中，我们将探讨字符识别技术在自动识别系统中的研究。
一、字符识别技术概述字符识别技术，简单来说，是将图像中的字符转化为文本的技术。
在自动识别系统中，字符识别技术被广泛应用在邮政、银行、证券等领域，例如自动识别支票、身份证、银行卡等。
字符识别技术主要分为以下几种：1. 光学字符识别（OCR）光学字符识别又叫做光学识别、光学阅读、光学扫描。
这种技术通过光学扫描将文本字符转化为数字字符，然后通过计算机程序进行处理，最终转化为计算机可读的文本信息。
2. 手写字符识别（HCR）手写字符识别是一项比较复杂的技术，因为每个人的笔迹都不同，所以这种技术需要对字母的写法、笔画等进行识别和分析。
3. 中文字符识别（CCR）中文字符识别是指将汉字、汉语拼音等中文字符转化为计算机可读的文本。
由于中文字符具有识别难度大、纷繁复杂等特点，因此中文字符识别的技术研究一直是自动识别系统领域的难点。
4. 印刷字符识别（ICR）印刷字符识别是一种基于印刷字体的计算机字符识别技术。
该技术的应用范围广泛，例如自动识别发票、公文、合同等。
二、字符识别技术的应用随着科技的不断发展，字符识别技术被越来越广泛地应用于各个领域。
具体应用场景包括：1. 银行业：银行业利用光学字符识别技术自动识别支票、汇票等。
2. 证券业：证券业利用手写字符识别技术自动识别投资者的签名、姓名等，以防止欺诈行为。
3. 电子商务：电子商务利用印刷字符识别技术自动识别客户姓名、地址等信息，方便快捷。
4. 文化遗产保护：文化遗产保护利用中文字符识别技术将古文献转化为电子版本，以方便保存和管理。
以上仅是字符识别技术应用的一部分，但可以看出，字符识别技术已渗透到我们生活的方方面面。
光学字符识别
所谓光学字符识别，简单地说，就是用计算机自动辨别写或印在纸（或其他介质）上的文字。
文字识别技术，目前主要是指光学字符识别技术，它是随着模式识别和人工智能研究的发展而产生的。
光学字符识别技术出现于20世纪50年代中期，20世纪70年代后期开始在计算机自动录入、票据识别、信函分拣、资料分析等很多方面获得了广泛应用。
光学字符识别技术可以按所处理的字符集分为西文识别（包括数字、字母和符号）和汉字识别；可以按识别文字类型分为单体印刷体识别、多体印刷体识别、手写印刷体识别和自然手写体识别，其中印刷体识别相对成熟。
衡量一个光学识别软件（系统）性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度等。
其中，拒识率反映了光学识别软件（系统）对图像的包容程度，拒识率越高，说明软件（系统）对图像越挑剔，即适应性越差；误识率反映了软件（系统）对文字的识别能力，误识率越高，说明识别能力越差。
ocr技术概念
OCR技术概念OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种利用计算机技术将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本的技术。
OCR技术广泛应用于各个领域，如文档数字化、车牌识别、银行支票处理等。
本文将从以下几个方面介绍OCR技术概念。
1.文字识别技术文字识别技术是OCR技术的基础，它通过识别图像中的字符形状、笔画、结构等特征，将字符与特征进行匹配，从而确定字符的编码。
目前，文字识别技术主要分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法主要依据字符的形状、笔画等特征进行匹配，而基于机器学习的方法则通过训练大量的样本模型进行分类和识别。
2.图像处理技术图像处理技术是OCR技术的另一个重要组成部分，它通过对图像进行预处理、分割、增强等操作，将图像中的文字区域分离出来，并提高文字区域的清晰度和对比度，从而减小识别的难度。
图像处理技术包括灰度化、二值化、去噪、字符分割等操作。
3.深度学习技术深度学习技术是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在OCR 技术中也得到了广泛应用。
深度学习技术通过构建深度神经网络模型，对图像中的特征进行自动提取和学习，从而提高了OCR技术的准确度和鲁棒性。
深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法在OCR技术中具有广泛的应用前景。
4.自然语言处理技术自然语言处理技术是OCR技术的另一个重要应用领域，它将OCR 技术识别的文本转换为可编辑和可搜索的文本，并进行语义分析和理解。
自然语言处理技术包括分词、词性标注、句法分析等操作，从而将识别的文本转换为语法正确、语义清晰的文本。
5.人工智能技术人工智能技术是OCR技术的支撑技术之一，它通过模拟人类的思维和行为过程，实现自动化和智能化的处理和管理。
人工智能技术在OCR技术中的应用包括图像分类、特征提取、模型构建等环节，从而提高OCR技术的准确度和效率。
6.光学技术光学技术是OCR技术的实现基础之一，它通过光学原理和设备，将图像转换为数字化信息，并实现信息的传输和处理。
cr的工作原理
cr的工作原理标题：CR的工作原理引言概述：CR（字符识别）是一种通过计算机技术将印刷或手写的字符转化为可识别的文本的技术。
它在现代信息处理中起着重要作用。
本文将详细介绍CR的工作原理。
一、光学字符识别（OCR）1.1 光学扫描：CR系统使用光学扫描仪将纸质文档转化为数字图像。
1.2 预处理：对扫描的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高字符识别的准确性。
1.3 特征提取：通过分析图像中的特征点、轮廓和线条等信息，提取出字符的特征，为后续的识别做准备。
二、手写字符识别（HCR）2.1 数据采集：通过电子手写板或触摸屏等设备，获取手写字符的轨迹数据。
2.2 特征提取：对手写字符的轨迹数据进行特征提取，例如笔画的起始点、结束点、方向等。
2.3 模式匹配：将提取到的特征与事先建立的模板进行匹配，找出最相似的字符。
三、语音识别（SR）3.1 声音采集：通过麦克风等设备，将语音信号转化为数字信号。
3.2 特征提取：对语音信号进行分析，提取出声音的频率、强度等特征。
3.3 模式匹配：将提取到的特征与事先建立的语音模型进行匹配，识别出对应的文字。
四、机器学习在CR中的应用4.1 训练数据集：CR系统需要大量的训练数据集来建立模型，包括各种字体、大小、倾斜度等。
4.2 特征选择：机器学习算法可以自动选择最相关的特征，提高字符识别的准确性。
4.3 模型训练和优化：通过训练数据集，使用机器学习算法建立模型，并通过优化算法提高模型的性能。
五、应用领域5.1 文字识别：CR在数字化图书馆、档案管理等领域中广泛应用，将纸质文档转化为电子文本，方便存储和检索。
5.2 车牌识别：CR可以自动识别车牌号码，用于交通管理、停车场管理等场景。
5.3 手写输入：CR技术在智能手机和平板电脑上的手写输入中得到广泛应用，提高了用户的输入体验。
结论：CR的工作原理涉及光学字符识别、手写字符识别、语音识别等多个方面。
通过光学扫描、特征提取和模式匹配等步骤，CR能够准确地将印刷或手写的字符转化为可识别的文本。
光学字符识别(ocr)的定义
光学字符识别(ocr)的定义好的，以下是为您创作的关于“光学字符识别（OCR）的定义”的科普文章：---当我们翻开一本纸质书籍，想要把里面的文字快速输入到电脑中，一个字一个字地敲键盘是不是会让你感到繁琐和疲惫？又或者面对一堆需要整理的手写文件，要把上面的内容转化为电子文档，是不是感觉工作量巨大？别担心，这时候光学字符识别（OCR）技术就像一位神奇的小助手，能帮我们轻松解决这些难题！那什么是 OCR 呢？让我们先来做一个有趣的类比。
想象一下，OCR 就像是一个超级聪明的“文字翻译官”，它的任务就是把我们眼睛看到的各种字符，无论是印刷的、手写的，甚至是那些有点潦草的字迹，快速准确地“翻译”成计算机能够理解和处理的数字信息。
从技术层面来说，OCR 是指通过光学设备（比如扫描仪、摄像头等）获取纸张或其他载体上的文字图像，然后运用一系列复杂的算法和模式识别技术，对这些图像进行分析、处理和识别，最终将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。
OCR 技术可不是凭空出现的，它背后有着深厚的科学原理和技术积累。
它涉及到图像处理、模式识别、人工智能、机器学习等多个领域的知识。
就好像是一群聪明的科学家在幕后精心调配各种“魔法药水”，让 OCR 这个“魔法”能够实现。
在我们的日常生活中，OCR 技术的应用简直无处不在。
比如说，我们在银行办理业务时，填写的表格和单据，通过 OCR 技术可以快速准确地录入系统，大大提高了业务办理的效率。
再想想我们手机上的一些扫描类APP，只需对着文件拍照，就能迅速将上面的文字提取出来，方便我们进行编辑和保存。
还有在交通领域，车牌识别系统也是 OCR 技术的应用实例。
当车辆经过路口时，摄像头会拍下车牌的图像，OCR 系统迅速识别出车牌号码，用于交通管理和收费等。
另外，图书馆里的图书管理系统也离不开 OCR 技术，它可以帮助工作人员快速对大量的图书信息进行录入和管理。
OCR 技术在教育领域也发挥着重要作用。
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition）是一种光学字符识别技术，用于将印刷体字符转换为可编辑的文本格式。
OCR工作原理主要包括图象预处理、特征提取、字符分类和后处理四个步骤。
下面将详细介绍每一个步骤的内容。
1. 图象预处理：在OCR过程中，首先需要对输入的图象进行预处理，以提高后续步骤的准确性。
常见的图象预处理方法包括图象灰度化、二值化、去噪等。
图象灰度化将彩色图象转换为灰度图象，简化后续处理的计算量。
二值化将灰度图象转换为二值图象，即将图象中的字符与背景分离出来。
去噪操作可以通过滤波等方法去除图象中的噪声，提高字符的清晰度。
2. 特征提取：特征提取是OCR的核心步骤，通过提取字符的特征来区分不同的字符。
常见的特征提取方法包括投影法、轮廓法、模板匹配等。
投影法通过字符的水平和垂直投影来提取特征。
轮廓法通过提取字符的边缘轮廓来表示字符的形状。
模板匹配是将字符与预先定义的模板进行比较，找到最匹配的字符。
3. 字符分类：字符分类是将提取到的字符特征与已知字符进行比较，以确定字符的识别结果。
常见的字符分类方法包括模板匹配、神经网络、支持向量机等。
模板匹配是将提取到的字符特征与预先定义的字符模板进行比较，找到最匹配的字符。
神经网络和支持向量机是通过训练样本来建立字符分类模型，然后将提取到的字符特征输入模型进行分类。
4. 后处理：后处理是对字符识别结果进行进一步的处理，以提高识别准确性。
常见的后处理方法包括字符校验、纠错等。
字符校验是通过对识别结果进行校验，排除错误的字符。
纠错是通过对识别结果进行修正，将错误的字符替换为正确的字符。
以上就是OCR工作原理的详细介绍。
通过图象预处理、特征提取、字符分类和后处理四个步骤，OCR可以将印刷体字符转换为可编辑的文本格式。
这项技术在文档扫描、图象识别、自动化数据录入等领域具有广泛的应用前景。
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光学字符识别系统摘要：本文设计了一系列的算法，完成了文字特征提取、文字定位等工作，并基于卷积神经网络(CNN)建立了字符识别模型，最后结合统计语言模型来提升效果，构建一个完整的OCR(光学字符识别)系统.在特征提取方面，抛弃了传统的“边缘检测+腐蚀膨胀”的方法，基于一些基本假设，通过灰度聚类、图层分解、去噪等步骤，得到了良好的文字特征，文字特征用于文字定位和模型中进行识别。
在文字定位方面，通过邻近搜索的方法先整合特征碎片，得到了单行的文字特征，然后通过前后统计的方法将单行的文字切割为单个字符。
在光学识别方面，基于CNN的深度学习模型建立单字识别模型，自行生成了140万的样本进行训练，最终得到了一个良好的单字识别模型，训练正确率为99.7%，测试正确率为92.1%，即便增大图片噪音到15%，也能有90%左右的正确率.最后，为了提升效果，结合了语言模型，通过微信的数十万文本计算常见汉字的转移概率矩阵，由Viterbi算法动态规划，得到最优的识别组合。
经过测试，系统对印刷文字的识别有着不错的效果，可以作为电商、微信等平台的图片文字识别工具.关键字：CNN，特征提取，文字定位，单字识别1 研究背景和假设关于光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)，是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容，众多的研究人员对相关的技术研究已久，也有不少成熟的OCR技术和产品产生，比如汉王OCR、ABBYY FineReader、Tesseract OCR等. 值得一提的是，ABBYY FineReader 不仅正确率高(包括对中文的识别)，而且还能保留大部分的排版效果，是一个非常强大的OCR商业软件.然而，在诸多的OCR成品中，除了Tesseract OCR外，其他的都是闭源的、甚至是商业的软件，我们既无法将它们嵌入到我们自己的程序中，也无法对其进行改进. 开源的唯一选择是Google的Tesseract OCR，但它的识别效果不算很好，而且中文识别正确率偏低，有待进一步改进.综上所述，不管是为了学术研究还是实际应用，都有必要对OCR技术进行探究和改进. 将完整的OCR系统分为“特征提取”、“文字定位”、“光学识别”、“语言模型”四个方面，逐步进行解决，最终完成了一个可用的、完整的、用于印刷文字的OCR系统. 该系统可以初步用于电商、微信等平台的图片文字识别，以判断上面信息的真伪.在本文中，假设图像的文字部分有以下的特征：1. 假设要识别的图像字体都是比较规范的印刷字体，如宋体、黑体、楷体、行书等；2. 文字与背景应该有比较明显的对比度；3. 在设计模型的时候，假设了图片文本是横向排版的；4. 文字的笔画应该有一定的宽度，不可以太细；5. 同一个文字的色彩应该最多是渐变的；6. 一般文字是通过比较密集的笔画成字的，并且很多时候都具有一定的连通性.可以看到，这些特征都是常见的电商宣传海报等的常见特点，因此这些假设都是比较合理的.2 分析流程和实验平台实验流程图本文的实验在CentOS 7 + Python 2.7的环境下完成. 其中，图像处理部分用到了下列拓展库：Numpy、SciPy、Pandas、Pillow；卷积神经网络模型用到了下述拓展库：Keras、Theano. 具体的实验配置后面会进一步谈到.3 特征提取作为OCR系统的核心，特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征，以便进行文字定位和文字识别. 模仿肉眼对图像与汉字的处理过程。
传统的文本分割思路大多数是“边缘检测+ 腐蚀膨胀+ 联通区域检测”，如论文[1]. 然而，在复杂背景的图像下进行边缘检测会导致背景部分的边缘过多(即噪音增加)，同时文字部分的边缘信息则容易被忽略，从而导致效果变差. 如果在此时进行腐蚀或膨胀，那么将会使得背景区域跟文字区域粘合，效果进一步恶化.在本文中放弃了边缘检测和腐蚀膨胀，通过聚类、分割、去噪、池化等步骤，得到了比较良好的文字部分的特征，这些特征可以直接输入到文字识别模型中进行识别.由于每一部分结果都有相应的理论基础作为支撑，因此能够模型的可靠性得到保证.特征提取流程图3.1图像的预处理首先将原始图片以灰度图像的形式读入，得到一个m×n 的灰度矩阵M ，其中m,n 是图像的长、宽. 这样读入比直接读入RGB 彩色图像维度更低，同时没有明显损失文字信息. 转换为灰度图事实上就是将原来的RGB 图像的三个通道以下面的公式整合为一个通道： Y=0.299R+0.587G+0.114B (1)图像本身的尺寸不大，如果直接处理，则会导致文字笔画过小，容易被当成噪音处理掉，因此为了保证文字的笔画有一定的厚度，可以先将图片进行放大. 在实验中，一般将图像放大为原来的两倍就有比较好的效果了.不过，图像放大之后，文字与背景之间的区分度降低了. 这是因为图片放大时会使用插值算法来填补空缺部分的像素. 这时候需要相应地增大区分度. 经过测试，在大多数图片中，使用次数为2的“幂次变换”效果较好. 幂次变换为 r x x → (2)其中x 代表矩阵M 中的元素，r 为次数，在这里我们选取为2. 然后需要将结果映射到[0,255]区间：255*minmax min M M M x x --→ (3) 其中Mmax,Mmin 是矩阵M 的最大值和最小值.3.2灰度聚类接着就对图像的色彩进行聚类. 聚类的有两个事实依据：1. 灰度分辨率：肉眼的灰度分辨率大概为40，因此对于像素值254和255，在肉眼看来都只是白色；2. 设计原则：根据一般的审美原则，在考虑海报设计、服装搭配等搭配的时候，一般要求在服装、海报等颜色搭配不超过三种颜色.更通俗地说，虽然灰度图片色阶范围是[0,255]，但能感觉到的整体的色调一般不多，因此，可以将相近的色阶归为一类，从而减少颜色分布，有效地降低噪音.事实上，聚类是根据图像的特点自适应地进行多值化的过程，避免了传统的简单二值化所带来的信息损失. 由于需要自动地确定聚类数目，因此传统的KMeans等聚类方法被抛弃了，而且经过测试，诸如MeanShift等可行的聚类方法又存在速度较慢等缺陷. 因此，自行设计了聚类方法，使用的是“核概率密度估计”的思路，通过求颜色密度极值的方式来聚类.核密度估计：经过预处理的图像，可以对每个色阶的出现次数进行统计，得到如图5的频率分布直方图：图5：对预处理后的图像进行灰色阶统计可以看到，色阶的分布形成了几个比较突出的峰，换言之，存在一定的聚类趋势. 然而，直方图的统计结果是不连续的，一个平滑的结果更便于我们分析研究，结果也更有说服力. 将统计结果平滑化的方法，就是核密度估计(kernel density estimation).核密度估计方法是一种非参数估计方法，由Rosenblatt 和Parzen 提出，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视[2]. 当然，也可以简单地将它看成一种函数平滑方式. 我们根据大量的数据来估计某个值出现的概率(密度)时，事实上做的是如下估算：()∑=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=n i i h x x k nh x 11p （4） 其中K(x)称为核函数. 当h 取为1，且K(x)取()0,10!,0{k ===x x x （5）时，就是上述的直方图估计. K(x)这一项的含义很简单，它就是告诉我们在范围h 内的xi 都算入到x 中去，至于怎么算，由K(x−xi /h)给出. 可见，h 的选择对结果的影响很大，h 称之为带宽(bandwidth)，它主要影响结果的平滑性.如果K(x)是离散的，得到的结果还是离散的，但如果K(x)是光滑的，得到的结果也是比较光滑的. 一个常用的光滑函数核是高斯核：()2/221K x e x -=π(6) 所得到的估计也叫高斯核密度估计. 在这里，使用scott 规则自适应地选取h ，但需要手动指定一个平滑因子，在本文中，选取为0.2.对于示例图片，我们得到如图6的红色曲线的结果.图6：频率分布的高斯核密度估计极大极小值分割：从图6中可以看出，图像确实存在着聚类趋势. 这表现为它有几个明显的极大值和极小值点，这里的极大值点位于x=10,57,97,123,154，极小值点位于25,71,121,142.因此聚类方法是：有多少个极大值点，就聚为多少类，并且以极小值点作为类别之间的边界. 对于图3，可以将图像分层5层，逐层处理. 分层之后，每一层的形状如下图，其中白色是1，黑色是0.通过聚类将图像分为5个图层可见，由于“对比度”和“渐变性”假设，通过聚类确实可以将文字图层通过核密度估计的聚类方法分离开来. 而且，通过聚类分层的思路，无需对文字颜色作任何假定，即便是文字颜色跟背景颜色一致时，也可以获得有效检测.逐层识别：当图像有效地进行分层后，就可以根据前面的假设，进一步设计相应的模型，通过逐层处理的方式找出图像中的文字区域.连通性可以看到，每一层的图像是由若干连通区域组成的，文字本身是由笔画较为密集组成的，因此往往文字也能够组成一个连通区域. 这里的连通定义为8邻接，即某个像素周围的8个像素都定义为邻接像素，邻接的像素则被定义为同一个连通区域.定义了连通区域后，每个图层被分割为若干个连通区域，也就是说，我们逐步地将原始图像进行分解，如图9.图9 图像分解结构图抗腐蚀能力：将图像分解至连通区域这一粒度后，就不再细分了，下一步开始识别哪些区域是可能的文字区域. 这里要求文字具有一定的抗腐蚀能力. 因此先来定义腐蚀.腐蚀是一种图像上的形态学变换，一般针对于二值图像，对于二值图像中的非零像素(即取值为1的像素)，如果它邻接的像素都为1，则保持不变，否则变为0，这里我们同样采用的是8邻接的定义. 可以看到，如果连通区域的边界线越长，那么腐蚀运算对它的“伤害”就越大，反之，如果连通区域的边界线越短，那么腐蚀运算对它的“伤害”就越小.根据以上腐蚀的定义，可以给出一个对文字区域的要求：抗腐蚀要求文字所在的连通区域应当具有一定的抗腐蚀能力。
一个面积较大的方形区域，它的抗腐蚀能力是很强的，因为它边界线很短，但这些区域明显不是文字区域，此外，抗腐蚀能力太弱也不可以，比如细长的线条，腐蚀之后可能就消失了，这些也不作为候选的文字区域，上一篇文章中分解后图层4的文字边界线就属于这一类型. 这里可以定义一个抗腐蚀能力的指标：连通区域的抗腐蚀能力=该区域被腐蚀后的总面积/该区域被腐蚀前的总面积(7)经过测试，文字区域的抗腐蚀能力大概在[0.1,0.9]这个区间中.经过抗腐蚀能力筛选分解的5个图层，只保留抗腐蚀能力在[0.1,0.9]这个区间中的连通区域。
池化操作：到现在为止，得到了5个特征层，虽然肉眼可以看到，文字主要集中在第5个特征层. 但是，对于一般的图片，文字可能分布在多个特征层，因此需要对特征层进行整合.首先将5个特征层进行叠加，得到一幅整体的图像特征(称为叠加特征). 这样的图像特征可以当作最后的特征输出，但并不是最好的方法. 某个区域内的主要文字特征应该已经集中分布在某个特征层中，而不是分散在所有的特征层. 因此，得到叠加特征后，使用类似“最大值池化”的方式整合特征，步骤如下：1. 直接叠加特征，然后对叠加特征划分连通区域；2. 检测每个连通区域的主要贡献是哪个特征层，该连通区域就只保留这个特征层的来源.经过这样的池化操作后，得到的最终特征结果如图11.图11 池化后的特征后期处理：对于演示的这幅图像，经过上述操作后，得到的特征图11已经不用再做什么处理了. 然而，对于一般的图片，还有可能出现一些没处理好的区域，这时候需要在前述结果的基础上进一步排除. 排除过程主要有两个步骤，一个是低/高密度区排除，另外则是孤立区排除.密度排除一种明显不是文字区域的连通区域是低密度区，一个典型的例子就是由表格线组成的连通区域，这样的区域范围较大，但点很少，也就是密度很低，这种低密度区可以排除. 首先我们来定义连通区域密度和低密度区：连通区域密度从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，该区域的密度定义为连通区域密度=连通区域的面积外切矩形的面积×原图像总面积外切矩形的面积(8)低密度区如果一个连通区域的密度小于16，那么这个连通区域定义为低密度区.直觉上的定义应该是连通区域的面积外切矩形的面积，但这里多了一个因子原图像总面积外切矩形的面积，目的是把面积大小这个影响因素加进去，因为文字一般有明显的边界，容易被分割开来，所以一般来说面积越大的区域越不可能是文本区域. 这里的参数16是经验值. 低密度区排除是排除表格等线条较多的非文字区域的有效方法. 类似地，范围较大的高密度区也是一类需要排除的区域. 有了低密度区之后，就很容易定义高密度区了：高密度区定义* 如果一个连通区域以水平外切矩形反转后的区域是一个低密度区，那个这个连通区域定义为高密度区.这个定义是很自然的，但是却有一定的不合理性. 比如“一”字，是一个水平的矩形，于是翻转后的密度为0，于是这个“一”字就被排除了，这是不合理的. 解决这个问题的一个方案是：高密度区定义当且仅当下面条件满足时才被定义为高密度区：1+外切矩形的面积−连通区域的面积外切矩形的面积×原图像总面积外切矩形的面积<16(9)这是在原来定义的基础上加上了1，防止了翻转后密度为0的情况. 还有另外一种失效的情况，就是假如输入图片是单字图片，那么只有一个连通区域，且原图像总面积外切矩形的面积接近于1，因此它就被判为低密度区，这样就排除了单字.这种情形确实比较难兼顾.一个可行的解决办法是通过人工指定是单字模式、单行模型还是整体图片模式，Google的Tesseract OCR也提供了这样的选项.孤立区排除的出发点是：文字之间、笔画之间应该是比较紧凑的，如果一个区域明显地孤立于其他区域，那么这个区域很可能不是文字区域. 也就是说，可以把孤立区给排除掉. 首先我们定义孤立区的概念：孤立区从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，将这个矩形中心对称地向外扩张为原来的9倍(长、宽变为原来的3倍，如左图)，扩展后的区域如果没有包含其他的连通区域，那么原来的连通区域称为孤立区.在大多数情况，孤立区排除是一种非常简单有效的去噪方法，因为很多噪音点都是孤立区. 但是孤立区排除是会存在一定风险的. 如果一幅图像只有一个文字，构成了唯一一个连通区域，那么这个连通区域就是孤立的，于是这个文字就被排除了. 因此，要对孤立区加上更多的限制，一个可选的额外限制是：被排除的孤立区的占比连通区域的面积外切矩形的面积要大于0.75(这个值源于圆与外切正方形的面积之比π/4).4 文字定位4.1 邻近搜索对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如“小”、“旦”、“八”、“元”这些字，由于不具有连通性，所以就被分拆开了，如图13. 因此需要通过邻近搜索算法，来整合可能成字的区域，得到单行的文本区域.图13 直接搜索连通区域，会把诸如“元”之类的字分拆开邻近搜索的目的是进行膨胀，以把可能成字的区域“粘合”起来. 如果不进行搜索就膨胀，那么膨胀是各个方向同时进行的，这样有可能把上下行都粘合起来了. 因此，我们只允许区域向单一的一个方向膨胀. 正是要通过搜索邻近区域来确定膨胀方向(上、下、左、右)：邻近搜索： 从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时，考虑这个矩形的膨胀，膨胀的方向是最邻近区域的所在方向.既然涉及到了邻近，那么就需要有距离的概念. 下面给出一个比较合理的距离的定义. 距离图14 两个示例区域如上图，通过左上角坐标(x,y)和右下角坐标(z,w)就可以确定一个矩形区域，这里的坐标是以左上角为原点来算的. 这个区域的中心是⎪⎭⎫ ⎝⎛++2,2z x w y . 对于图中的两个区域S 和S′，可以计算它们的中心向量差 ()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++-+=22,22,''''w y w y z x z x y x c c (10) 如果直接使用22x y +作为距离是不合理的，因为这里的邻近应该是按边界来算，而不是中心点. 因此，需要减去区域的长度： ()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------=22,22,''''''y z y z y x w x w x y x c c c c (11) 距离定义为()2'2'')]0,[max()]0,[max(,d c c y x s s += (12)至于方向，由()c c y x ,的幅角进行判断即可. 然而，按照前面的“邻近搜索*”方法，容易把上下两行文字粘合起来，因此，基于横向排版假设，更好的方法是只允许横向膨胀：邻近搜索 从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时，考虑这个矩形的膨胀，膨胀的方向是最邻近区域的所在方向，当且仅当所在方向是水平的，才执行膨胀操作.有了距离之后，就可以计算每两个连通区域之间的距离，然后找出最邻近的区域. 将每个区域向它最邻近的区域所在的方向扩大4分之一，这样邻近的区域就有可能融合为一个新的区域，从而把碎片整合. 实验表明，邻近搜索的思路能够有效地整合文字碎片，结果如图15.图15 通过邻近搜索后，圈出的文字区域4.2 文本分割均匀切割：基于方块汉字的假设，事实上最简单的切割方法是均匀切割，也就是说不加任何判断，直接按照高度来将单行文本切割为一个个的正方形图片. 这种思路可以应对大部分的单行文本，如下图上.均匀切割成单字当然，均匀切割的弊端也是很明显的. 大多数汉字都是方块汉字，但多数英语和数字都不是，因此如果出现中英文混排的时候，均匀切割就失效了，如上图下.统计切割从图15中可以看出，经过前面的操作，字与字都被很好地分离开了. 因此，另外一种比较简单的思路是对单行的文字图片进行垂直方向的求和，和为0的所在的列就是被切割的的列.用这种统计的思路可以很好地解决中英文混排的单行文字图片分割的问题，但是它也存在一定的弊端. 最明显的就是诸如“小”、“的”等字就被切割开为两部分了.前后比较一个更好的思路是结合前面两部分结果，通过比较前后两部分区域是否组成方形来确定是否切割. 具体步骤是：1. 通过统计求和的思路，得出候选的切割线；2. 如果该候选切割线到左右两条候选切割线的距离之和超过宽长度的1.2倍，那么该候选切割线确定为切割线；3. 如果得到的区域是一个明显的长条矩形，并且没办法按照上面两个步骤切割，那个就均匀切割.这三个步骤比较简单，基于两个假设：1、数字、英文字符的底与高之比大于60%；2、汉字的底与高之比低于1.2. 经过测试，该算法可以很好地用于前面步骤所提取的图片文本特征的分割.5 文字识别（光学识别）5.1 模型选择在模型方面，选择了深度学习中的卷积神经网络模型，通过多层卷积神经网络，构建了单字的识别模型.卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，在网络结构上更类似于生物神经网络，这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上，选择卷积神经网络的主要原因有：1. 对原始图像自动提取特征：卷积神经网络模型可以直接将原始图像进行输入，免除了传统模型的人工提取特征这一比较困难的核心部分；2. 比传统模型更高的精度：比如在MNIST手写数字识别任务中，可以达到99%以上的精度，这远高于传统模型的精度；3. 比传统模型更好的泛化能力：这意味着图像本身的形变(伸缩、旋转)以及图像上的噪音对识别的结果影响不明显，这正是一个良好的OCR系统所必需的.训练数据为了训练一个良好的模型，必须有足够多的训练数据. 幸运的是，虽然没有现成的数据可以用，但是由于只是做印刷字体的识别，因此，可以使用计算机自动生成一批训练数据. 通过以下步骤，构建了一批比较充分的训练数据：1. 更多细节：由于汉字的结构比数字和英文都要复杂，因此，为了体现更多的细节信息，我使用48×48的灰度图像构建样本，作为模型的输入；2. 常见汉字：为了保证模型的实用性，从网络爬取了数十万篇微信公众平台上的文章，然后合并起来统计各自的频率，最后选出了频率最高的3000个汉字(在本文中我们只考虑简体字)，并且加上26个字母(大小写)和10个数字，共3062字作为模型的输出；3. 数据充分：人工收集了45种不同的字体，从正规的宋体、黑体、楷体到不规范的手写体都有，基本上能够比较全面地覆盖各种印刷字体；4. 人工噪音：每种字体都构建了5种不同字号(46到50)的图片，每种字号2张，并且为了增强模型的泛化能力，将每个样本都加上5%的随机噪音.经过上述步骤，我们一共生成了3062×45×5×2=1377900个样本作为训练样本，可见数据量是足够充分的.在模型结构方面，有一些前人的工作可以参考的. 一个类似的例子是MNIST手写数字的识别——它往往作为一个新的图像识别模型的“试金石”——是要将六万多张大小为28×28像素的手写数字图像进行识别，这个案例跟我们实现汉字的识别系统具有一定的相似性，因此在模型的结构方面可以借鉴. 一个常见的通过卷积神经网络对MNIST手写数字进行识别的模型结构如图图17 一个用作MNIST手写数字识别的网络结构图18 本文用来识别印刷汉字的网络结构经过充分训练后，如图17的网络结构可以达到99%以上的精确度，说明这种结构确实是可取的. 但是很显然，手写数字不过只有10个，而常用汉字具有数千个，在本文的分类任务中，就共有3062个目标. 也就是说，汉字具有更为复杂和精细的结构，因此模型的各方面都要进行调整. 首先，在模型的输入方面，我们已经将图像的大小从28x28提高为48x48，这能保留更多的细节，其次，在模型结构上要复杂化调整，包括：增加卷积核的数目，增加隐藏节点的数目、调整权重等. 最终网络结构如图18.在激活函数方面，选取了RuLe函数为激活函数。