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光学字符识别

光学字符识别光学字符识别（，缩写：OCR）是指对包含文本内容的图像或视频进行处理和识别，并提取其中所包含的文字及排版信息的过程。例如，一个常见的应用是将包含文档图像的不可编辑状态的 PDF 文档通过 OCR 技术识别后，转换为可编辑状态的 Word 格式文档。通常来说，根据不同文本内容的特性而言，OCR 技术的应用场景大致可分为以下几类：过程. 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，目前有OpenCV、CxImage等。前期处理. 二值化. 如今数码摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，较为不适用于OCR技术。对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地进行OCR相关计算，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息。二值化也可以简单地将其理解为“黑白化”。图像降噪. 对于不同的图像，噪点的定义可能不同，根据噪点的特征进行去噪的过程，称为降噪。倾斜校正. 由于一般用户，在拍照文档时，难以拍摄得完全符合水平平齐与竖直平齐，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要图像处理软件进行校正。中期处理. 版面分析. 将文档图片分段落，分行的过程称为版面分析，由于实际文档的多样性、复杂性，此步骤目前仍待优化。字符切割. 由于拍照、书写条件的限制，经常造成字符粘连、断笔，直接使用此类图像进行OCR分析将会极大限制OCR性能。因此需要进行字符切割，即：将不同字符之间分割开。字符识别. 早期以模板匹配为主，后期以特征提取为主。由于文字的位移、笔画的粗细、断笔、粘连、旋转等因素的影响，极大地影响特征提取难度。版面还原. 人们希望识别后的文字，仍然像原始文档图片那样排列，段落、位置、顺序不变地输出到Word文档、PDF文档等，这一过程称为版面还原。后期处理. 根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。输出. 将识别出的字符以某一格式的文本输出。发展历史. OCR的概念是在#重定向 -{H|zh-cn:重定向;zh-tw:重新导向;}-后来#重定向 -{H|zh-cn:重定向;zh-tw:重新导向;}-#重定向 -{H|zh-cn:重定向;zh-tw:重新导向;}-#重定向 -{H|zh-cn:重定向;zh-tw:重新导向;}-

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