用徒手创建PK名片全能王的名片识别应用程序

在App Store中检索“名片扫描”

今天我想谈谈如何手动创建商业名片识别产品: 通过scanzen进行名片扫描

可以比较脉冲. 这是带有手动干预的产品. 确实是100％准确，但是用户名片的隐私非常令人担忧.

主题已关闭. 今天，我要写一个免费的名片识别产品. 徒手写的是农民不停地敲掉的代码名片识别，让我们先简要介绍一下原理

阅读本文时，您必须对OCR有一定的了解，因为OCR的领域非常小，很少有公司进行相关研究.

简单来说，名片识别应用程序BCR应该处理以下问题

名片切割名片旋转校正名片分支字符识别OCR常见错误校正字符分支校正正则表达式提取名片信息

这些问题已由前辈进行了深入研究，但要成为商业产品仍需付出一些努力.

首先谈谈名片细分:

最基本的方法是: 连通区域法和霍夫变换法，只要控制参数，这两种方法就可以切出大部分名片

下图是可以通过联通区域提取的名片:

但是，很少有名片可以让您如此方便地找到较大的连接区域，因此霍夫变换必不可少，并且可以找到四个焦点.

原理很简单，但是剪裁名片需要花费很多精力. 为了达到100％查找名片的效果，需要更多辅助手段.

纠正名片轮换:

裁切名片后肯定会有倾斜. 如果您使用google歪斜检测，您会发现大量解决该问题的论文，足以说明名称，角度校正的重要性.

OCR引擎高度信任字符角度. 如果将角色旋转1度，则字符识别精度可能会降低10％. 如果偏差为2度，则OCR引擎将无法工作.

将角度调整到0.1度范围内，事实证明识别非常准确！

因此，如何如此精确地校正线有很多方法，在这里我介绍一种基于聚类线偏斜检测方法的方法（不是Google所使用的相同处理方法）.

切割名片后，找到名片中第10个字符以下的所有连接区域名片识别，并按行计算这些连接区域的分组组，获取分支的结果，并计算平均倾斜角度. 这些线. 然后再次对行进行聚类，无需多次迭代即可获得非常准确的结果.

OCR引擎可以使用开源的tesseract引擎，但是tesseract对于大字符集的处理速度存在很大的问题，需要深入屏蔽才能使某些处理有用.

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