【OCR技术系列之二】文字定位与切割
要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。 当然，我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来 ...
原文：OCR技术浅探 ： 文字定位和文本切割（2）
文字定位 经过前面的特征提取，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位。 主要过程分两步： 邻近搜索，目的是圈出单行文字 文本切割，目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如 小 旦 八 元 这些字，由于不具有连通性，所以就被分拆开了，如图 。 因 ...
2017-02-06 10:48 0 7990 推荐指数：
相关推荐
OCR技术浅探：基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统
作者： 苏剑林 系列博文： 科学空间 OCR技术浅探：1. 全文简述 OCR技术浅探：2. 背景与假设 OCR技术浅探：3. 特征提取(1) OCR技术浅探：3. 特征提取(2) OCR技术浅探：4. 文字定位 OCR技术浅探：5. 文本切割 OCR技术浅探：6. 光学 ...
OCR技术浅探：特征提取(1)
研究背景 关于光学字符识别(Optical Character Recognition, 下面都简称OCR)，是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容，众多的研究人员对相关的技术研究已久，也有不少成熟的OCR技术和产品产生，比如汉王OCR、ABBYY FineReader ...
OCR技术浅探： 光学识别（3）
经过前面的文字定位和文本切割，我们已经能够找出图像中单个文字的区域，接下来可以建立相应的模型对单字进行识别。 模型选择 在模型方面，我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型，通过多层卷积神经网络，构建了单字的识别模型。 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前图像识别领域的主流 ...
OCR技术浅探：Python示例(5)
文件说明： 1. image.py——图像处理函数，主要是特征提取； 2. model_training.py——训练CNN单字识别模型（需要较高性能的服务器，最好有GPU加速，否则真是慢得要死）； 3. ocr.py——识别函数，包括单字分割、前面训练好的模型进行单字识别、动态规划提升效果 ...
OCR技术浅探： 语言模型和综合评估（4）
语言模型 由于图像质量等原因，性能再好的识别模型，都会有识别错误的可能性，为了减少识别错误率，可以将识别问题跟统计语言模型结合起来，通过动态规划的方法给出最优的识别结果。这是改进OCR识别效果的重要方法之一。 转移概率 在我们分析实验结果的过程中，有出现这一案例。由于图像不清晰等可能的原因 ...
JavaScript每隔指定位数切割字符串
function random(num) { let byte_length = num || 32; let ch ...
python 文本或句子切割，并保留分隔符
网上找了好久，都没有理想的解决方法。主要思想，利用正则表达式re.split() 分割，同时利用re.findall() 查找分隔符，而后将二者链接即可。 ...