要做文字識別,第一步要考慮的就是怎么將每一個字符從圖片中切割下來,然后才可以送入我們設計好的模型進行字符識別。現在就以下面這張圖片為例,說一說最一般的字符切割的步驟是哪些。 當然,我們實際上要識別的圖片很可能沒上面那張圖片如此整潔,很可能是傾斜的,或者是帶噪聲的,又或者這張圖片是用手機拍下來 ...
文字定位 經過前面的特征提取,我們已經較好地提取了圖像的文本特征,下面進行文字定位。 主要過程分兩步: 鄰近搜索,目的是圈出單行文字 文本切割,目的是將單行文本切割為單字。 鄰近搜索 我們可以對提取的特征圖進行連通區域搜索,得到的每個連通區域視為一個漢字。 這對於大多數漢字來說是適用,但是對於一些比較簡單的漢字卻不適用,比如 小 旦 八 元 這些字,由於不具有連通性,所以就被分拆開了,如圖 。 因 ...
2017-02-06 10:48 0 7990 推薦指數:
要做文字識別,第一步要考慮的就是怎么將每一個字符從圖片中切割下來,然后才可以送入我們設計好的模型進行字符識別。現在就以下面這張圖片為例,說一說最一般的字符切割的步驟是哪些。 當然,我們實際上要識別的圖片很可能沒上面那張圖片如此整潔,很可能是傾斜的,或者是帶噪聲的,又或者這張圖片是用手機拍下來 ...
作者: 蘇劍林 系列博文: 科學空間 OCR技術淺探:1. 全文簡述 OCR技術淺探:2. 背景與假設 OCR技術淺探:3. 特征提取(1) OCR技術淺探:3. 特征提取(2) OCR技術淺探:4. 文字定位 OCR技術淺探:5. 文本切割 OCR技術淺探:6. 光學 ...
研究背景 關於光學字符識別(Optical Character Recognition, 下面都簡稱OCR),是指將圖像上的文字轉化為計算機可編輯的文字內容,眾多的研究人員對相關的技術研究已久,也有不少成熟的OCR技術和產品產生,比如漢王OCR、ABBYY FineReader ...
經過前面的文字定位和文本切割,我們已經能夠找出圖像中單個文字的區域,接下來可以建立相應的模型對單字進行識別。 模型選擇 在模型方面,我們選擇了深度學習中的卷積神經網絡模型,通過多層卷積神經網絡,構建了單字的識別模型。 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種,已成為當前圖像識別領域的主流 ...
文件說明: 1. image.py——圖像處理函數,主要是特征提取; 2. model_training.py——訓練CNN單字識別模型(需要較高性能的服務器,最好有GPU加速,否則真是慢得要死); 3. ocr.py——識別函數,包括單字分割、前面訓練好的模型進行單字識別、動態規划提升效果 ...
語言模型 由於圖像質量等原因,性能再好的識別模型,都會有識別錯誤的可能性,為了減少識別錯誤率,可以將識別問題跟統計語言模型結合起來,通過動態規划的方法給出最優的識別結果。這是改進OCR識別效果的重要方法之一。 轉移概率 在我們分析實驗結果的過程中,有出現這一案例。由於圖像不清晰等可能的原因 ...
function random(num) { let byte_length = num || 32; let ch ...
網上找了好久,都沒有理想的解決方法。主要思想,利用正則表達式re.split() 分割,同時利用re.findall() 查找分隔符,而后將二者鏈接即可。 ...