快来了解一下我们的办公新伙伴OCR吧（二）

 

    在本系列的上篇文章，已经简要介绍了有关于OCR的相关知识了，本篇文章，我们会继续了解有关OCR的知识。

    OCR很简单，就是让机器可以阅读的书面文字。我们可以手写的文字进行比较分析复杂，什么样子的都有，打印文本稍微简单，也复杂。这种社会服务在日常学习生活方式或者工程中遇到不同发展情况所产生如何处理这些复杂性的能力。

    OCR由于要识别的图像质量受到输入设备，环境，文件打印质量的限制，在识别图像中的打印体字符之前，需要根据噪声的特点对识别图像进行处理，提高识别处理的准确性。

    由于扫描和成像过程包括要识别的计算机图像的手动输入，也有一些或多或少倾斜，所以，OCR在印刷在字符识别处理的图像的前部，它是必要的图像方向的检测，并校正影像的方向。

    文字进行特征信息抽取，单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么不同特征、怎么抽取。直接通过影响企业识别的好坏，也所以在OCR研究发展初期，特征抽取的研究工作报告需要特别的多。

    OCR的识别特征芯片，一个简单的区分，可分为两类：一类为统计特性，诸如字符区域内的点的数量，黑/白比当字符区域被划分成若干区域，黑/白百分点，比合资的所有地区，就变成了向量空间值，比较基本的数学理论时，就足以应付。

    而另一类重要特征为结构的特征，如文字信息影像细线化后，或以笔划段为特征，配合OCR使用特殊的比对分析方法，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，进行数据比对，市面上的线上手写输入系统软件的识别研究方法可以多以此种经济结构的方法教育为主。

    当OCR输入字符数尾特征，无论是功能，统计或结构，都要求有一个特定的数据库或签名的数据库相匹配的数据库中的内容应该包含所有被识别的这组字词的文字，OCR会根据输入生成的文本特征提取方法为特征的基团。

    我想到了一句话和大家分享：在科技界，在信息和智能领域，想法往往是一样的。现在的很多思想，在几十年前我们就有了，好的做法往往已经很经典了。正因为如此，我们才要多学，多看，多了解。最后，来一句灵魂发问，本文关于OCR的介绍你都明白了吗？

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