opencvocr（opencvocr字符识别）

本篇文章给大家谈谈opencvocr，以及opencvocr字符识别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、想用opencv实现汉字ocr，在此求教！
• 2、如何用OPENCV做OCR的功能?
• 3、OCR软件主要用于?
• 4、ios opencv 怎么实现文字识别
• 5、如何提取图像使用OpenCV的或OCR文字的tesseract
• 6、opencv和tesseract-ocr的区别与联系，该如何解决

想用opencv实现汉字ocr，在此求教！

搞这个干吗答粗唯，技术已经很成熟了

如果想学习，研究的话，提供你个思路

汉字识别，或其他什么识别，最关键的是找个体间不同的特征，并建立这个特征库

比较常用的清培特征是凳好 矩

多阶的不变矩

解决特征了，识别就解决了

如何用OPENCV做OCR的功能?

不同的字码敏母 数字 找到不同的特征

典型的做法，求出不同方向的 矩

然后扫描的逗模卖字母，数字，同山逗样的方法求 矩

对比

[img]

OCR软件主要用于?

OCR文字识别软件，指利用OCR （OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术，将图片、照片上的文字内容，直接转换为可编辑文本的软件。

软件可以把图片转换成稿改可以编辑的文字。支持JPG、PNG、GIF、BMP、DOC等图片格式。

扩展资料

OCR软件主要是由下面几个部分组成。

1、图像输入、预处理：图像输入：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等开源项目。预处理：主要包括戚裤二值化，噪声去除，倾斜较正等

2、二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，需要先对彩色图进行处理，键仔判使图片只前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。

3、噪声去除：对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去噪，就叫做噪声去除

4、倾斜较正：由于一般用户，在拍照文档时，都比较随意，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行矫正。

参考资料来源：百度百科-ocr文字识别软件

ios opencv 怎么实现文字识别

这里写下OpenCV下OCR的流程：

1. 特征提取

2. 训练

3. 识别

特征提取

1. 在图像预处理后，册肆提取出字符相关的ROI图像，并且大小归一化，整个图像的像素值序列可以直接作为特征。damiles是直接将整个字符图像转换化为vector向量特征作为特征输入的。

2. 但直接将整个图像作为特征数据维度太高，计算量太大，所以也可以进行一些降维处理，减少输入的数据量。拿到字符的ROI图像，二值化。将图像分块，然州昌轿后统计每个小块中非0像素的个数，这样就形成了一个较小的矩阵，这矩阵就是新的特征了。

UCI就是这么处理，详见其说明

OpenCV中letter_recog例子就是使用的其特征数据。

训练与识别

训练与识别一般都采用同一种机器学习方法：

DAMILES应用了KNearest方法，对输入数据进行训练和识别。

1. 数据输入：

getData（）函数中：

为trainData和trainClasses设置数据。

2. 初始化机器学习算法，及其训练

knn=new CvKNearest( trainData, trainClasses, 0, false, K );

trainData, trainClasses数据已得到。

而K是分类的数目。

训练在CvKNearest算法初始化中已经完成

3. 识别

获取识别测试的数据，testData

result=knn-find_nearest(testData,K,0,0,nearest,0);

result为识别的结果。

而OpenCV自带例子中，提供了boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees这些机器学习方法，进行训练和识别。

处理的步骤和方式都类似。

这些例子的识别率不是很高，OCR识别率在90%以上才有较好的使用意义，所以，OCR还需要更多特征和分析方法，来提高识别率，tesseract是一个不错的开源OCR引擎。

-------------------

在tesseract最初的字体库里，一种字体的字符样本库包括：94个字符，8种大小，4种字体（正常，粗体，斜体，斜粗体），每种20个样本，共60160个样本。

与UIC提供的字体库不同的是，tesseract提供的是标准印刷体字体库的识别，而UIC提供是手写体handwriting的特征数据。

数据之美提到，G公司（应该就是google了）的研究结果表明，在自然语言与机器翻译领域，简单模型加上大量有迅宏效样本数据，比复杂模型加上小样本数据，有效的多。 这个结论应该适用机器学习的很多领域。运算足够快，样本足够大，即使简单的模型，效果可能会出人意料。

由此可见，收集有效的、大量的样本库是多么的重要。

如何提取图像使用OpenCV的或OCR文字的tesseract

抛砖引玉，仅供参考。 1，准备工作：对需要提取的文字特征作统计，建立特征向量。 （1）建议可以采取的特征包括：黑白像素比例，霍夫曼线变化的统计量（因为文字中的笔画多数横平竖直）长宽比，如果文字大小固定，还可面积。 （2）根据以上统计特征建铅竖立支持向量机（SVM） 2，图像处理 （1）先对图像与处理，调整对比度亮度，腐蚀膨胀，二值化。让文字和背景区分开来。同时尽量让文字和文字分开。倾斜校正 （2）用opencv提取轮廓，然后计算包围轮廓的矩形。 （3）逐个计信亮算矩形内的特征向量 （4）利用支持向量机进行分类处理 （5）需要考虑文字间有粘连的状况滑激宽，对于特别长的矩形，需要适当切断后重复分类。

opencv和tesseract-ocr的区别与联系，该如何解决

tesseract-ocr是一款ocr软件，它也是基于计算机视觉相关的技术，但纤坦是它只是针对ocr领域的，毁数桐也只能处理相对简单的文字识别环境。而opencv是一款通用的计算机视觉库，里面提供了许多基础的计算机视觉相关计算功能，同时还有一些成熟的算法。它俩都是计算毕袭机视觉工具，但是opencv偏向通用型，tesseract-ocr是专门针对文字识别的。

关于opencvocr和opencvocr字符识别的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。