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      常用知識

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      產(chǎn)品簡介

      什么是OCR光學(xué)字符識別?


      OCR (Optical Character Recognition,光學(xué)字符識別)是指電子設(shè)備(例如掃描儀或數(shù)碼相機(jī))檢查紙上打印的字符,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然后用字符識別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過程。衡量一個OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標(biāo)有:拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性,產(chǎn)品的穩(wěn)定性,易用性及可行性等。


      在工業(yè)領(lǐng)域,光學(xué)字符識別 (OCR) 是一項(xiàng)機(jī)器視覺任務(wù),包括從圖像中提取文本信息。

      OCR 最先進(jìn)的技術(shù)提供高精度的文本識別,并且對中等顆粒圖形噪聲無懈可擊。它們還適用于識別使用點(diǎn)陣打印機(jī)制作的字符。該技術(shù)為部分遮擋或變形的字符提供了令人滿意的結(jié)果。


      識別過程的效率主要取決于文本分割結(jié)果的質(zhì)量。大多數(shù)識別案例都可以使用提供的一組識別模型完成。在其他情況下,可以輕松準(zhǔn)備新的識別模型。


      OCR光學(xué)字符識別技術(shù)步驟


      為了實(shí)現(xiàn)最準(zhǔn)確的識別,有必要進(jìn)行仔細(xì)的文本提取和分段。從圖像獲取文本的總體過程包括以下步驟:


      從圖像中讀取文本


      壹 |
      貳 |
      叁 |
      肆 |
      伍 |

      獲取文本位置

      從背景中提取文本

      分段文本

      使用準(zhǔn)備好的OCR模型

      字符識別




      獲取文本位置


      文本的位置是固定的,它由稱為掩碼的框描述。例如,個人身份證是按照正式規(guī)范制作的。每個數(shù)據(jù)字段的位置是已知的。經(jīng)過良好校準(zhǔn)的視覺系統(tǒng)可以拍攝文本位置幾乎恒定的圖像。

       




      文本位置不是固定的,但它與輸入圖像上的特征元素或特殊標(biāo)記(光學(xué)標(biāo)記)相關(guān)。要獲取文本的位置,必須找到光學(xué)標(biāo)記。這可以通過模板匹配、1D 邊緣檢測或其他技術(shù)完成。


      未指定文本的位置,但可以通過圖像閾值輕松地從背景中分離字符。然后可以使用 Blob 分析技術(shù)找到正確的字符。

       




      從背景中提取文本


      文本提取過程中的主要復(fù)雜情況可能是光線不均勻。某些技術(shù)(如光規(guī)范化或邊緣銳化)有助于查找字符。




      原始圖像

       

      光規(guī)范化后的圖像 



      使用 Fourier 變換進(jìn)行低頻圖像阻尼后的圖像


       


      使用不均勻的光線采樣圖

      經(jīng)過光規(guī)范化處理的不均勻光線圖像


      此時,已提取的文本區(qū)域已準(zhǔn)備好進(jìn)行分段。



      分段文本


      文本區(qū)域分割是將區(qū)域拆分為行和單個字符的過程。只有當(dāng)每個區(qū)域包含一個字符時,識別才可能實(shí)現(xiàn)。

       


      使用區(qū)域形態(tài)過濾器將文本拆分為行的過程


      當(dāng)文本文本行分開時,每行必須拆分為單獨(dú)的字符。



      使用拆分區(qū)域得到多個字符的字符分割


      接下來,提取的字符將從圖形表示形式轉(zhuǎn)換為文本表示形式。


      調(diào)用OCR模型庫


      通過調(diào)用OCR模型庫,使識別到的字符以文本形式與模型庫進(jìn)行比對,匹配數(shù)據(jù)最相似的模板,得出準(zhǔn)確的字符信息。


      字符識別


      通常來說需要選擇適當(dāng)?shù)淖址?guī)范大小,來分類字符的大小。





      【來源:光虎光學(xué)內(nèi)部培訓(xùn)資料】
                                                                                               

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