原文:【OCR技術系列之二】文字定位與切割

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下來的,變得歪歪扭扭,所以需要進行圖片預處理,把文本位置矯正,把噪聲去除,然后才可以進行進一步的字符分割和文 ...

2017-12-12 20:41 9 35672 推薦指數:

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OCR技術淺探 : 文字定位和文本切割(2)

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: 1、鄰近搜索,目的是圈出單行文字; 2、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 ...

Mon Feb 06 18:48:00 CST 2017 0 7990
OCR技術系列之四】基於深度學習的文字識別

上一篇提到文字數據集的合成,現在我們手頭上已經得到了3755個漢字(一級字庫)的印刷體圖像數據集,我們可以利用它們進行接下來的3755個漢字的識別系統的搭建。用深度學習做文字識別,用的網絡當然是CNN,那具體使用哪個經典網絡?VGG?RESNET?還是其他?我想了下,越深的網絡訓練得到的模型 ...

Wed May 15 18:11:00 CST 2019 0 485
OCR技術系列之四】基於深度學習的文字識別(3755個漢字)

上一篇提到文字數據集的合成,現在我們手頭上已經得到了3755個漢字(一級字庫)的印刷體圖像數據集,我們可以利用它們進行接下來的3755個漢字的識別系統的搭建。用深度學習做文字識別,用的網絡當然是CNN,那具體使用哪個經典網絡?VGG?RESNET?還是其他?我想了下,越深的網絡訓練得到的模型應該會 ...

Mon Feb 12 04:08:00 CST 2018 103 75847
OCR技術系列之三】大批量生成文字訓練集

放假了,終於可以繼續可以靜下心寫一寫OCR方面的東西。上次談到文字切割,今天打算總結一下我們怎么得到用於訓練的文字數據集。如果是想訓練一個手寫體識別的模型,用一些前人收集好的手寫文字集就好了,比如中科院的這些數據集。但是如果我們只是想要訓練一個專門用於識別印刷漢字的模型,那么我們就需要各種印刷 ...

Sat Feb 10 05:07:00 CST 2018 21 26031
OCR技術系列之七】端到端不定長文字識別CRNN算法詳解

在以前的OCR任務中,識別過程分為兩步:單字切割和分類任務。我們一般都會講一連串文字的文本文件先利用投影法切割出單個字體,在送入CNN里進行文字分類。但是此法已經有點過時了,現在更流行的是基於深度學習的端到端的文字識別,即我們不需要顯式加入文字切割這個環節,而是將文字識別轉化為序列學習問題 ...

Wed Jan 30 04:21:00 CST 2019 5 24666
地圖渲染技術(1)數據坐標系與瓦片切割

經緯度 地球是一個橢球,Datum是一組用於描述這個橢球的數據集合。最常用的一個Datum是WGS84(World Geodetic System 1984),它的主要參數有: 坐標系 ...

Sat Mar 03 17:20:00 CST 2018 0 2854
算法系列-動態規划(2):切割鋼材問題

切割鋼材問題 接上回說到,斐波那契數列是動態規划最簡單應用,但動態規划卻不是為了用來算那數列。 當時留了個尾巴,就是切割鋼材的問題。 不同長度的鋼材價格不一樣,我現在有一根長度為n的鋼材,要怎么切割才能利益最大化? 其中鋼材的價格如下 長度 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ...

Mon Dec 07 05:35:00 CST 2020 0 642
 
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