光学字符识别(OCR)

自从人类开始以前所未有的方式使用电脑和其他数字媒体以来，我们周围的世界有如此多的数据。这导致了大量的数字信息，必须以正确的方式进行处理，以便机器读取和解释。

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机器看世界的方式与我们不同，但它们正在接受这样的训练，这要感谢机器学习、深度学习和人工智能等先进概念，所有这些都有助于使机器更像人类。这一次，我们将看看如何实现这些技术来创建一个光学字符识别工具。

项目描述

光学字符识别(OCR)是一种允许您从提供给计算机的文档中读取数据的工具，例如图片、PDF或屏幕截图。这样的工具将允许您转换图像项上的数据，并给它们一个文本编辑器的触摸。这可以帮助您编辑、搜索和联接从图片或可视源读取的文本数据。

该项目旨在创建一个工具，当提供输入图像时，将能够从中提取字母，数字和符号。这一过程更容易在打印数据上实现，因为它更容易分析，但同样的系统也可以用于手写笔记。

项目实施

• OCR涉及到将图像自动再生为可用于机器处理的数字化文本。
• 然后，这些机器编码的文本可以用于机器翻译、文本到语音转换或文本挖掘。
• 使用光学扫描仪捕获所需文档的数字图像。
• 然后，将多层、多色图像转换为灰度二值图像。

• 使用一些预定义的值对图像执行阈值分割，将图像转换为黑白图像，并减少空间。
• 一个固定的阈值，其中低于特定值的灰度设置为黑色，高于特定值的灰度设置为白色。
• 噪音的存在会导致低识别率。
• 因此，使用预处理器或平滑器可以消除它们。我们已经讨论过这样的过滤器。点击这里阅读图像丰富和过滤原理。
• 一旦文档被正确地二进制化，自上而下的分割就完成了。
• 逐行分析文档，并提取单词。
• 单词被分割成字符。
• 分割的主要工作是分量提取和平均图形高度评价。
• 基于块的Hough变换检测潜在的文本行。
• 采用k均值聚类算法创建紧凑聚类。
• 所有字符必须分成k个簇。
• 将这些集群转换为具有唯一ASCII标签的类。
• 现在，系统必须使用一组固定的数据进行训练。
• 然后通过将字符转换为字段向量来识别和提取字符。
• 为了达到100%的精度，需要进行大量的微调和训练。
• 为了使工具有效，还必须在预处理工作中进行改进。

使用概念

• 数据采集
• 特征提取
• 分割
• 机器学习
• MATLAB或Octave
• JAVA编程/Python编程
• 图像处理
• 自然语言处理
• 人工智能

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OCR的组件

• 数字化
• 模拟转数字扫描仪
• 数据提取
• 分割
• 预处理程序-过滤，增加清晰度
• 特征提取
• 与已知对象比较
• 学习阶段模块
• 词语重构

• JAVA

• 图像处理
• JAVA
• 人工智能

光学字符识别(OCR)