用于OCR识别的简单算法流程

OCR简介

光学字符识别光学字符识别（OCR）的目的是分析和识别图像中的字符，并将其转换为文本格式的字符序列. 使用模式识别和数字图像处理技术解决文本输入问题. 按输入法排序

打印的文本手写的文本（由扫描仪输入/由平板电脑输入）根据识别的字符集进行分类

英文，中文，日文，韩文等中文号码算法，常用4000个单词，各种字体，相似的单词不容易区分面向应用的OCR

车牌，票据，文件号码算法，名片，，驾驶执照，汽车制造. 识别

识别图片中的个人信息和数字. 典型的识别算法流程图如下:

图像预处理

降噪过滤，增强的照明处理（可选）灰度拉伸二值化，从灰度图像更改为二进制图像，倾斜校正，霍夫变换，投影图像分割

线段分割图像字符信息分配规则，每行有一定的差距；水平投影法用于图像分割

字符分割垂直投影

字符识别

模板匹配方法为每个字符创建一个标准模板，以执行图形匹配，笔划匹配和几何特征匹配. 特点: 实现简单，图像质量要求高，计算速度慢，相似字符识别率低人工神经网络字符识别算法是人工神经网络（简称神经网络），是一种模拟生物神经网络的结构和功能的数学. 模型或计算模型. 识别结果处理

1. 对每个字符识别结果执行后处理错误校正. -号码验证

1.①1-2省级行政区划代码2.②3-4县级行政区划代码3.③5-6县级行政区划代码4.④7-14出生日期5.⑤15-17序列号，相同该地区在同一年和同一月出生的人. 奇数是男性，偶数是女性. 6.18 18检查代码. 如果是0-9，请使用0-9. 如果是10，请使用X（罗马数字10）.

1. 5年，10年，20年，长期识别软件

Wentong ...识别效果与照片的清晰度，倾斜度，背景，光线，对比度等密切相关.

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