基本介紹
- 中文名:OCR文字識別
- 外文名:Optical Character Recognition
歷史背景
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,初期以數字為對象,直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產品,如印刷文字的郵政編碼識別系統,識別郵件上的郵政編碼,幫助郵局作區域分信的作業;也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導的地址書寫方式。
軟體結構
1、圖像輸入、預處理:
圖像輸入:對於不同的圖像格式,有著不同的存儲格式,不同的壓縮方式。預處理: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,大多數是彩色圖像,彩色圖像所含信息量巨大,對於圖片的內容,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:
對於不同的文檔,我們對噪聲的定義可以不同,根據噪聲的特徵進行去噪,就叫做噪聲去除
4、傾斜較正:
由於一般用戶,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生傾斜,這就需要文字識別軟體進行較正。
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,由於實際文檔的多樣性,複雜性,因此,目前還沒有一個固定的,最優的切割模型。
6、字元切割:
由於拍照條件的限制,經常造成字元粘連,斷筆,因此極大限制了識別系統的性能,這就需要文字識別軟體有字元切割功能。
7、字元識別:
這一研究,已經是很早的事情了,比較早有模板匹配,後來以特徵提取為主,由於文字的位移,筆畫的粗細,斷筆,粘連,旋轉等因素的影響,極大影響特徵的提取的難度。
8、版面恢復:
人們希望識別後的文字,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。
9、後處理、校對:
根據特定的語言上下文的關係,對識別結果進行較正,就是後處理。
開發一個OCR文字識別軟體系統,其目的很簡單,只是要把影像作一個轉換,使影像內的圖形繼續保存、有表格則表格內資料及影像內的文字,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,當然也可節省因鍵盤輸入的人力與時間。