ocr识别技术有哪些 ocr图片识别技巧?

[更新]
·
·
分类:互联网
4517 阅读

ocr识别技术有哪些

ocr图片识别技巧?

ocr图片识别技巧?

你可以直接打开扫一扫,然后用相册图片识别。也可以用手机拍摄图片识别。

wps如何设置ocr功能?

wps文字使用扫描功能的方法,打开WPS找到菜单栏中的特色功能,就可以看到“图片转文字”这一功能选项。
点击选项,就会打开金山OCR文字识别页面,并弹出选择窗口,可选取扫描文件、图片和PDF三种文件进行文字读取。

OCR文字识别软件如何识别图片?哪款比较好?

OCR识别主要有以下步骤:
1、图文输入:是指通过输入设备将文档输入到计算机中,也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数,是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外,文档尽可能地放置端正,以保证预处理检测的倾斜角小,在进行倾斜校正后,文字图像的变形就小。这些简单的操作,会使系统的识别正确率有所提高。反之,由于扫描设置不当,文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失,在将其特征与特征库比较时,会使其特征距离加大,识别错误率上升。
  2、预处理:扫描一幅简单的印刷文档的图像,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作,包括图像净化处理,去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角,对文档进行版面分析,对选出的文字域进行排版确认,对横、竖排版的文字行进行切分,每一行的文字图像的分离,标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要,处理的效果直接影响到文字识别的准确率。??版面分析是对文本图像的总体分析,是将文档中的所有文字块分检出来,区分出文本段落及排版顺序,以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标),域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的连接关系作为一种数据结构,提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理,对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理,对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行,再从图像行中分离出单个字符的过程。   3、单字识别:单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像,由计算机将其图形、图像转变成文字的标准代码,是让计算机“认字”的关键,也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征,如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字,也需要先将文字的特征等信息储存到计算机里,但要储存什么样的信息及怎样来获取这些信息是一个很复杂的过程,而且要达到非常高的识别率才能符合要求。通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域分布等进行分析。   通过以上三个步骤就能够顺利的将图片上的文字识别出来,作为用户虽然不需要掌握技术原理,但多了解一些知识也是有益而无害的。当然用户需要掌握软件的使用,因为捷速图片文字识别软件的智能化程度比较高,只需要简单几步就能完成整个识别,相信对每个人来说都是没有难度的。
可以通过以下方法实现初级OCR识别。
OpenCV示例:链接 用到了Neumann L., Matas J.: Real-Time Scene Text Localization and Recognition, CVPR 2012论文提到的算法以及tesseract工具。
tesseract是一个开源的OCR开发工具,之前由google发布,现在放在Github上, 。
在Linux上安装,可以参考:ubuntu安装教程链接,CentOS安装教程链接。
在window系统上,使用Visual Studio进行编译安装,可以参考:使用VS2013安装教程链接,
基于VS2012和VS2013的tesseract工程文件放在:使用VS2012安装教程链接, 使用VS2013安装教程链接。
在上述文件安装完成后,就可以得到最终的文字检测和识别结果了:
哪款好仁者见仁,一般的OCR可以满足证件识别需求,但是对于大量OCR识别则需要专业的研发团队。