OCR文字识别

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参考链接

• MATLAB参考文档：功能不会或无法实现可以查询
• OCR识别的开源分析：包含开源代码
• OCR技术系列之一：字符识别技术总览
• OCR技术系列之二：文字定位与分割
• OCR技术系列之三：大批量生成文字训练集
• OCR技术系列之四：基于深度学习的文字识别（3755个汉字）
• 腾讯OCR：自动识别技术
• 腾讯：OCR技术之检测篇
• 腾讯：OCR技术之识别篇
• 腾讯：OCR技术之系统篇
• 腾讯：OCR技术之数据篇
• 腾讯OCR—自动识别技术，探寻文字真实的容颜

整体流程

1. 图片预处理：局部自适应去噪、字符区域检测、对字符尺寸进行评估、二值化处理、平滑去噪、倾斜校正
2. 分割每个字符并构造最小外接矩阵
3. 版面分析：区分图像部分和文字部分特征描述
4. 将提取出来的字符与字模库中的字符进行对比（进行必要的动态调整）
5. 结果输出

为什么要进行二值化处理

通过搜索产生0和1的跃变位置，可以快速准确的提取目标区域的边界像素点。边缘检测和处理

去噪

1. 原始图像数据与二维高斯滤波模版进行卷积运算（模糊化）
2. 高斯滤波可以减弱或者消除图像中的低频分量，但是不影响高频分量。低频分量对应于图像中灰度值变化缓慢的区域。因此高斯滤波可以时图像反差增加，边缘明显。

处理细小干扰：将灰度值低于30的值去掉

字符匹配可用的方法

• 欧氏距离
• 余弦距离（推荐）
• QDA
• L1范数

结果输出

区分相似字符（如W-w, Z-z, 0-O-o,1-l等），单纯依靠特征匹配很难区分出来，需要加入语言模型进行校正。
针对单字的识别方法的准确度不高问题，可以有下面的解决方案：

• 方案一：

对汉语文本识别处理中加入联想、词组信息，取得了较好的结果。但是准确的分词问题并未得到解决。如果单字识别错误，分词就会更加困难。

• 方案二：

将基于统计的MARKOV语言模型方法应用到中文文本识别处理中，利用语料统计得到中文相邻字的同现概率矩阵，把具有确定性边界的一个汉字序列（多数情况为一个句子）作为一个处理单元，用动态规划方法求出最佳选择。此方案更加高效。

引用论文：
计算机语言学方法在中文文字识别后处理中的应用

字符分割

1. 分割单个字符

字符之间的像素理想情况下为零，如果存在噪声，只要噪声不大，就可以实现字符分割。

1. 分割单行

利用差分差分方程计算每行的开头和结尾

字符识别

和字模库中的文字进行匹配，利用相关系数进行处理

后处理

相近字形处理和上下文关系

引用论文：
对电商平台图片中文字的识别模型研究

概念补充

• ODE是常微分方程的英文缩写，即ordinary diffrential equation，如果在微分方程中，自变量的个数只有一个，这就是ODE方程，例如形如F(x,y,y‘,y")=0的方程就是一个二阶ODE方程；

• PDE方程指偏微分方程，即：partial differential equation，指的是自变量的个数为两个或两个以上的微分方程，如y"(t)+y‘(x)=0(这里的导数指的是y对t及x的偏导数)。

从图像中检测目标

两个基本步骤：

1. 检测可能的文字候选区

2. 利用Hough变换方法分析候选区内扫描线灰度分布对候选区进行证实，并对候选区的形状进行修剪，使其尽可能紧凑的包含文字

现有的提取方法：

• 文理分析。Gabor滤波，空间方差分析等，提取文字区域，具有一定的通用性，但是对于文本的字体和风格比较敏感，存在定位不准和算法复杂度高的缺点

• 连通元素分析技术。具有很高的处理速度和定位精度，但是只适用于二值图像，不适用于彩色和灰度图像。

下面的算法可以检测出不同大小、方向、排列方式、字体的文本，对弱对比度情况下的文本也比较有效

文本检测技术

• 基于连通域的方法

• 基于滑动窗口的方法

• 基于深度学习的方法

• 首选基于Region Proposal的方法

• 其次是基于图像分割的方法

数平精准推荐

先检测文本区域，再找出文本行，获得了相比传统检测方法更好的结果。

实验证明，通过CNN提取深度特征，并结合RNN进行序列学习，能够大幅提高检测精度，尤其对于长文本（水平及具有一定倾斜角度的长文本）的检测。

OCR文字识别

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原文地址：https://www.cnblogs.com/thethomason/p/9821641.html