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技術(shù)支持

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OCR光學(xué)字符識別技術(shù)

  • 來源:光虎

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)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算機文字的過程。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) 是一項機器視覺任務(wù),包括從圖像中提取文本信息。

OCR是高精度文本識別技術(shù),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陣打印機制作的字符。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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