OCR字符識別

OCR字符識別是指電子設(shè)備(例如掃描儀或數(shù)碼相機)檢查紙上打印的字符,然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程;即,對文本資料進行掃描,然后對圖像文件進行分析處理,獲取文字及版面信息的過程。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率,是OCR最重要的課題的友好性,產(chǎn)品的穩(wěn)定性,易用性及可行性等。

OCR字符識別基本信息

中文名 OCR字符識別 屬????性 對文本資料進行掃描,然后對圖像文件進行分析處理,獲取文字及版面信息的過程

編輯本段軟件結(jié)構(gòu)由于掃描儀的普及與廣泛應(yīng)用,OCR軟件只需提供與掃描儀的接口,利用掃描儀驅(qū)動軟件即可。因此,OCR軟件主要是由下面幾個部分組成。

1. 圖像輸入、預(yù)處理:

2. 圖像輸入:對于不同的圖像格式,有著不同的存儲格式,不同的壓縮方式。預(yù)處理:主要包括二值化,噪聲去除,傾斜較正等

3. 二值化:

對攝像頭拍攝的圖片,大多數(shù)是彩色圖像,彩色圖像所含信息量巨大,對于圖片的內(nèi)容,我們可以簡單的分為前景與背景,為了讓計算機更快的,更好的識別文字,我們需要先對彩色圖進行處理,使圖片只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,這就是二值化圖了。

4. 噪聲去除:

對于不同的文檔,我們對噪聲的定義可以不同,根據(jù)噪聲的特征進行去噪,就叫做噪聲去除

5. 傾斜較正:

由于一般用戶,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(chǎn)生傾斜,這就需要文字識別軟件進行較正。

6. 版面分析:

將文檔圖片分段落,分行的過程就叫做版面分析,由于實際文檔的多樣性,復(fù)雜性,因此,還沒有一個固定的,最優(yōu)的切割模型。

7. 字符切割:

由于拍照條件的限制,經(jīng)常造成字符粘連,斷筆,因此極大限制了識別系統(tǒng)的性能,這就需要文字識別軟件有字符切割功能。

8. 字符識別:

這一研究,已經(jīng)是很早的事情了,比較早有模板匹配,后來以特征提取為主,由于文字的位移,筆畫的粗細,斷筆,粘連,旋轉(zhuǎn)等因素的影響,極大影響特征的提取的難度。

9. 版面恢復(fù):

人們希望識別后的文字,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,的輸出到word文檔,pdf文檔等,這一過程就叫做版面恢復(fù)。

10. 后處理、校對:

根據(jù)特定的語言上下文的關(guān)系,對識別結(jié)果進行較正,就是后處理。

編輯本段工作流程一個OCR識別系統(tǒng),其目的很簡單,只是要把影像作一個轉(zhuǎn)換,使影像內(nèi)的圖形繼續(xù)保存、有表格則表格內(nèi)資料及影像內(nèi)的文字,一律變成計算機文字,使能達到影像資料的儲存量減少、識別出的文字可再使用及分析,當(dāng)然也可節(jié)省因鍵盤輸入的人力與時間。

從影像到結(jié)果輸出,須經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取、比對識別、最后經(jīng)人工校正將認錯的文字更正,將結(jié)果輸出。國內(nèi)最有實力的OCR字符識別公司有:云脈OCR, 漢王OCR等。

OCR字符識別造價信息

市場價 信息價 詢價
材料名稱 規(guī)格/型號 市場價
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行情 品牌 單位 稅率 供應(yīng)商 報價日期
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光學(xué)文字識別的概念是在1929年由奧地利科學(xué)家Gustav Tauschek最先提出來的 ,后來美國科學(xué)家Handel也提出了利用技術(shù)對文字進行識別的想法。而最早對印刷體漢字識別進行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他們發(fā)表了第一篇關(guān)于漢字識別的文章,采用了模板匹配法識別了1000個印刷體漢字。

早在60、70年代,世界各國就開始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的識別方法研究為主,且識別的文字僅為0至9的數(shù)字。以同樣擁有方塊文字的日本為例,1960年左右開始研究OCR的基本識別理論,初期以數(shù)字為對象,直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產(chǎn)品,如印刷文字的郵政編碼識別系統(tǒng),識別郵件上的郵政編碼,幫助郵局作區(qū)域分信的作業(yè);也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導(dǎo)的地址書寫方式。

20世紀70年代初,日本的學(xué)者開始研究漢字識別,并做了大量的工作。中國在OCR技術(shù)方面的研究工作起步較晚,在70年代才開始對數(shù)字、英文字母及符號的識別進行研究,70年代末開始進行漢字識別的研究,到1986年漢字識別的研究進入一個實質(zhì)性的階段,不少研究單位相繼推出了中文OCR產(chǎn)品.早期的OCR軟件,由于識別率及產(chǎn)品化等多方面的因素,未能達到實際要求。同時,由于硬件設(shè)備成本高,運行速度慢,也沒有達到實用的程度。只有個別部門,如信息部門、新聞出版單位等使用OCR軟件。1986年以后我國的OCR研究有了很大進展,在漢字建模和識別方法上都有所創(chuàng)新,在系統(tǒng)研制和開發(fā)應(yīng)用中都取得了豐碩的成果,不少單位相繼推出了中文OCR產(chǎn)品。進入20世紀90年代以后,隨著平臺式掃描儀的廣泛應(yīng)用,以及我國信息自動化和辦公自動化的普及,大大推動了OCR技術(shù)的進一步發(fā)展,使OCR的識別正確率、識別速度滿足了廣大用戶的要求。

OCR字符識別常見問題

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OCR字符識別文獻

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金屬材料字符識別研究 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金屬材料字符識別研究

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字符識別是模式識別領(lǐng)域的一項傳統(tǒng)課題,其內(nèi)容是模式識別領(lǐng)域中很多課題的基本內(nèi)容。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為字符識別的研究提供了一種新的手段,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個分支,現(xiàn)已成為其最廣泛的應(yīng)用。本文以三層BP網(wǎng)絡(luò)作為模型,并將其應(yīng)用于對金屬角鐵上的字符識別。由于角鐵字符為數(shù)字與英文字母混合,文中在對傳統(tǒng)的BP算法進行了改進的基礎(chǔ)上,采用了分組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法,取得了良好的識別效果。

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MER方法在工程圖紙字符識別中的算法研究與應(yīng)用 MER方法在工程圖紙字符識別中的算法研究與應(yīng)用

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頁數(shù): 2頁

評分: 4.4

如何把數(shù)字圖像中各種長度和角度書寫的字符或字符串統(tǒng)一識別、組合并校正成歸一化的水平方向,以供后續(xù)準確的字模識別,是工程圖紙數(shù)字圖像字符識別中必須首先解決的問題。應(yīng)用計算最小鄰接矩形方法來實現(xiàn)上述目標(biāo),取得了良好效果。

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由于掃描儀的普及與廣泛應(yīng)用,OCR軟件只需提供與掃描儀的接口,利用掃描儀驅(qū)動軟件即可。因此,OCR軟件主要是由下面幾個部分組成。

1、圖像輸入、預(yù)處理:

圖像輸入:對于不同的圖像格式,有著不同的存儲格式,不同的壓縮方式。預(yù)處理:主要包括二值化,噪聲去除,傾斜較正等

2、二值化:

對攝像頭拍攝的圖片,大多數(shù)是彩色圖像,彩色圖像所含信息量巨大,對于圖片的內(nèi)容,我們可以簡單的分為前景與背景,為了讓計算機更快的,更好的識別文字,我們需要先對彩色圖進行處理,使圖片只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,這就是二值化圖了。

3、噪聲去除:

對于不同的文檔,我們對噪聲的定義可以不同,根據(jù)噪聲的特征進行去噪,就叫做噪聲去除

4、傾斜較正:

由于一般用戶,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(chǎn)生傾斜,這就需要文字識別軟件進行較正。

版面分析:

5、將文檔圖片分段落,分行的過程就叫做版面分析,由于實際文檔的多樣性,復(fù)雜性,因此,還沒有一個固定的,最優(yōu)的切割模型。

6、字符切割:

由于拍照條件的限制,經(jīng)常造成字符粘連,斷筆,因此極大限制了識別系統(tǒng)的性能,這就需要文字識別軟件有字符切割功能。

7、字符識別:

這一研究,已經(jīng)是很早的事情了,比較早有模板匹配,后來以特征提取為主,由于文字的位移,筆畫的粗細,斷筆,粘連,旋轉(zhuǎn)等因素的影響,極大影響特征的提取的難度。

8、版面恢復(fù):

人們希望識別后的文字,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,的輸出到word文檔,pdf文檔等,這一過程就叫做版面恢復(fù)。

9、后處理、校對:

根據(jù)特定的語言上下文的關(guān)系,對識別結(jié)果進行較正,就是后處理。

開發(fā)一個OCR文字識別軟件系統(tǒng),其目的很簡單,只是要把影像作一個轉(zhuǎn)換,使影像內(nèi)的圖形繼續(xù)保存、有表格則表格內(nèi)資料及影像內(nèi)的文字,一律變成計算機文字,使能達到影像資料的儲存量減少、識別出的文字可再使用及分析,當(dāng)然也可節(jié)省因鍵盤輸入的人力與時間。

從影像到結(jié)果輸出,須經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取、比對識別、最后經(jīng)人工校正將認錯的文字更正,將結(jié)果輸出。2100433B

有批量處理功能,避免了單頁處理的麻煩;支持處理灰度、彩色、黑白三種色彩的BMP、TIF、JPG、PDF多種格式的圖像文件;可識別簡體、繁體和英文三種語言;具有簡單易用的表格識別功能;具有TXT、RTF、HTM和XLS多種輸出格式,并有所見即所得的版面還原功能。新增打開與識別PDF文件功能,支持文字型PDF的直接轉(zhuǎn)換和圖像型PDF的OCR識別,既可以采用OCR的方式將PDF文件轉(zhuǎn)換為可編輯文檔,也可以采用格式轉(zhuǎn)換的方式直接轉(zhuǎn)換文字型PDF文件為RTF文件或文本文件。

光學(xué)文字識別的概念是在1929年由德國科學(xué)家Tausheck最先提出來的,后來美國科學(xué)家Handel也提出了利用技術(shù)對文字進行識別的想法。而最早對印刷體漢字識別進行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他們發(fā)表了第一篇關(guān)于漢字識別的文章,采用了模板匹配法識別了1000個印刷體漢字。

早在60、70年代,世界各國就開始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的識別方法研究為主,且識別的文字僅為0至9的數(shù)字。以同樣擁有方塊文字的日本為例,1960年左右開始研究OCR的基本識別理論,初期以數(shù)字為對象,直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產(chǎn)品,如印刷文字的郵政編碼識別系統(tǒng),識別郵件上的郵政編碼,幫助郵局作區(qū)域分信的作業(yè);也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導(dǎo)的地址書寫方式。

20世紀70年代初,日本的學(xué)者開始研究漢字識別,并做了大量的工作。中國在OCR技術(shù)方面的研究工作起步較晚,在70年代才開始對數(shù)字、英文字母及符號的識別進行研究,70年代末開始進行漢字識別的研究,到1986年漢字識別的研究進入一個實質(zhì)性的階段,不少研究單位相繼推出了中文OCR產(chǎn)品.早期的OCR軟件,由于識別率及產(chǎn)品化等多方面的因素,未能達到實際要求。同時,由于硬件設(shè)備成本高,運行速度慢,也沒有達到實用的程度。只有個別部門,如信息部門、新聞出版單位等使用OCR軟件。

1986年以后我國的OCR研究有了很大進展,在漢字建模和識別方法上都有所創(chuàng)新,在系統(tǒng)研制和開發(fā)應(yīng)用中都取得了豐碩的成果,不少單位相繼推出了中文OCR產(chǎn)品。

進入20世紀90年代以后,隨著平臺式掃描儀的廣泛應(yīng)用,以及我國信息自動化和辦公自動化的普及,大大推動了OCR技術(shù)的進一步發(fā)展,使OCR的識別正確率、識別速度滿足了廣大用戶的要求。其中以O(shè)CR為科技核心的云脈技術(shù)不斷創(chuàng)新進取,研發(fā)了一系列OCR軟件產(chǎn)品,并且運用在醫(yī)院,學(xué)校,企業(yè)等各大市場。

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