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字符切割
由於拍照條件的限製,經常造成字符粘連,斷筆,因此極大限製了識別係統的性能。
字符識別
這一研究已經是很早的事情了,比較早有模板匹配,後來以特征提取為主,由於文字的位移,筆畫的粗細,斷筆,粘連,旋轉等因素的影響,極大影響特征的提取的難度。
版麵還原
人們希望識別後的文字,仍然像原文檔圖片那樣排列著,段落不變,位置不變,順序不變地輸出到Word文檔、PDF文檔等,這一過程就叫做版麵還原。
後處理、校對
圖像輸入、圖像前處理、預識別。
噪聲去除
對於不同的文檔,對噪聲的定義可以不同,根據噪聲的特征進行去燥,就叫做噪聲去除。

傾斜校正
由於一般用戶,在拍照文檔時,都比較隨意,因此拍照出來的圖片不可避免的產生傾斜,這就需要文字識別軟件進行較正。
版麵分析
將文檔圖片分段落,分行的過程就叫做版麵分析,由於實際文檔的多樣性,複雜性,因此,目前還沒有一個固定的,最優的切割模型。
圖像輸入
對於不同的圖像格式,有著不同的存儲格式,不同的壓縮方式,目前有OpenCV、CxImage等開源項目。
預處理
主要包括二值化,噪聲去除,傾斜較正等。
二值化
對攝像頭拍攝的圖片,大多數是彩色圖像,彩色圖像所含信息量巨大,對於圖片的內容,可以簡單的分為前景與背景,為了讓計算機更快的、更好地識別文字,我們需要先對彩色圖進行處理,使圖片隻前景信息與背景信息,可以簡單的定義前景信息為黑色,背景信息為白色,這就是二值化圖。




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