OCR文字识别用的是什么算法?
吱乎
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2022-02-09 17:41
我来回答一下吧,毕竟我毕业设计做的这个(虽然烂尾了)。
首先OCR是模式识别的一个领域,所以整体过程也就是模式识别的过程。其过程整体来说可以分为以下几个步骤:
- 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息,以便方便后面的处理。在这个步骤通常有:灰度化(如果是彩色图像)、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后,图像只剩下两种颜色,即黑和白,其中一个是图像背景,另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要,降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸,在同一个规格下,才能应用统一的算法。
- 特征提取和降维:特征是用来识别文字的关键信息,每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说,这个特征提取是比较容易的,因为数字只有10个,英文字母只有52个,都是小字符集。对于汉字来说,特征提取比较困难,因为首先汉字是大字符集,国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个;第二个汉字结构复杂,形近字多。在确定了使用何种特征后,视情况而定,还有可能要进行特征降维,这种情况就是如果特征的维数太高(特征一般用一个向量表示,维数即该向量的分量数),分类器的效率会受到很大的影响,为了提高识别速率,往往就要进行降维,这个过程也很重要,既要降低维数吧,又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量(以区分不同的文字)。
- 分类器设计、训练和实际识别:分类器是用来进行识别的,就是对于第二步,你对一个文字图像,提取出特征给,丢给分类器,分类器就对其进行分类,告诉你这个特征该识别成哪个文字。在进行实际识别前,往往还要对分类器进行训练,这是一个监督学习的案例。成熟的分类器也很多,什么svm,kn,神经网络etc。我当时不知天高地厚用经典bp神经网络去学习,结果……呵呵……
- 后处理:后处理是用来对分类结果进行优化的,第一个,分类器的分类有时候不一定是完全正确的(实际上也做不到完全正确),比如对汉字的识别,由于汉字中形近字的存在,很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题,比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”,通过语言模型会发现“存哪里”是错误的,然后进行校正。第二个,OCR的识别图像往往是有大量文字的,而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况,后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化,比如按照图像中的排版排列什么的,举个栗子,一张图像,其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系,而在字符切分过程中,往往是按行切分的,那么识别结果中左半部分的第一行后面会跟着右半部分的第一行诸如此类。
OCR的大致内容差不多就是这样。由于我对模式识别尚处于入门阶段,如果有什么地方说错了,还请指出(并多多包涵)。
以上。
评论
OCR文字识别用的是什么算法?
梳理一下OCR文字识别三种解码算法,先介绍一下什么是OCR文字识别,然后介绍一下常用的特征提取方法CRNN,最后介绍3种常用的解码算法CTC/Attention/ACE。
什么是OCR文字识别?
一般来说,文字识别之前需要先对文字进行定位(文字检测主要有基于物体检测和基于分割两种方法),文字识别就是通过输入文字图片,然后解码成文字的方法。本文主要讲文字识别部分,文字识别主要分成三种类型:单字分类、整词分类和整词识别。当能够定位出单字时,可以用图像分类的方法直接对单字进行分类;当需要预测整词数量较少时,可以对整词进行分类;当有大量整词需要预测并且没有单字定位时,就需要用解码序列的方法进行识别了。因此,文字识别中最常用的是文字序列
陀飞轮
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OCR文字识别用的是什么算法?
根据近期的一些paper总结一下,说的不对请多指正。 General OCR一般包含两步: 1. detection-->找到包含文字的区域(proposal); 2. classification-->识别区域中的文字。 先说detection models, 近两年比较热门的object detection model有 faster-rcnn(https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf ) 和 yolo(http://pjreddie.com/media/files/papers/yolo.pdf ), 两个模型都是基于CNN给出proposed regions 同时对object region进行分类。 其中yolo比faster-rcnn的速度更快,但是在accu…
Ying Zhang
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OCR 中文识别用哪种软件识别率比较高?
要说文字识别率比较高的话,我觉得【迅捷文字识别】值得使用,识别精确率高,功能丰富程度,还能自动保留原文档排版格式,非常省心。
迅捷文字识别 - 多功能图片转文字软件
支持上传图片或者是拍照识别文字,拍照识别的话,还支持连续拍摄,效率更高一些。
字体方面,支持手写字和印书体识别,识别准确率都还挺好的。除了能够识别文字外,还能识别表格。
文字识别的准确率还挺高的,一般的中文图片文字识别,基本上没有什么错误。
就连稍微复杂的表格识别的精确度都还可以,这么多数据就错了两个。
这样的识别正确率算是比较高的了,毕竟没有哪一个文字识别软件是能够百分百识别的。
文档识别出来之后,会保留图片的排
互盾科技
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OCR 中文识别用哪种软件识别率比较高?
手机APP和电脑软件各推荐一款给大家~
口袋扫描仪
Android/iOS
一款免费的应用——口袋扫描仪,可以一键扫描各种文档:文件、名片、书本、合同、发票、收据.....
通过自动检测边缘、智能捕捉扫描对象,检测并裁剪扫描对象边缘。
扫描后可消除阴影,去除锯齿,自动增强,生成更清晰的扫描件,并对扫描文档进行剪裁、旋转、排序等操作。
最后,提供使用OCR技术来提取文档中的文字,并提供复制 、校对、分享。
其他同类的白描app、扫描全能王app都不错。
PANDAOCR
win
很多时候我们要将pdf转成word,无非是想进行内容编辑或是复制文本更加方便一点,下面就推荐一款更加简单便捷的文字识别软件~
见长
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OCR 中文识别用哪种软件识别率比较高?
给大家介绍两个非常好用的OCR工具,一个是电脑端的,一个是手机端的,此文较长,但值得你花点时间。
https://xg.zhihu.com/plugin/58a4943b07d6c3967ce687c45136f42e?BIZ=ECOMMERCE
1。电脑端:天若 ocr
图片转文字(OCR)是大家经常用到的一个功能,大多数时候我们都是在电脑上编辑文档,经常会碰到一些网页文字无法复制,比如百度文库的一些文档,会弹出这样的提示——
或者图片中文字需要识别用来复制编辑,比如。。。太多场景了——
所以这时候就需要一款 PC 端专用的 OCR 文字识别工具了。
在 OCR 领域内,有一个高山仰止般的存在是
网友
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树洞 OCR 文字识别跨平台的 OCR 小工具
树洞OCR文字识别是一款跨平台的OCR小工具下载地址:百度网盘 提取码:m6d8xxx-with-jre.xx 是完整版,带运行环境;如果精简版不能正常工作,请下载完整版使用;文字识别使用了各云平台开
树洞 OCR 文字识别跨平台的 OCR 小工具
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C# 文字识别(OCR)
在上一篇中已经实现了自定义截图,这一篇接着来把最后的功能完善,将截取下来的图片做文字识别。
有现成并且好用的轮子,能用就用,若无必要,还是少造为好(反正我懒)。。。
所以我们采用使用百度OCR的SDK来实现。大家可以自己去 百度AI开放平台,找到文字识别的项目看看,然后拿到api_key和secret_key即可,具体的SDK文档可以在官网详细查看。
实现功能:
* 截图并识别图片中的文字
开发环境:
开发工具:Visual Studio 2013
.NET Framework版本:4.5
实现代码:
//从官网下载AipSdk.dll引用到自己项目 //填写自己账号的api_key和secret_ke
dotnet编程大全
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