OCR楔形文字识别原理及应用

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前言

OCR的应用的发展：

OCR对截平面图都花钱了什么：

显然我们期望的结果是把只有包则有单个注解的截平面图交给量度器去英文翻译。

机器是怎么看到纸质或者带电粒子元数据或是截平面图上的注解的呢？接下来看一下他的社亦会活动程序中。

社亦会活动程序中：

首可先要去掉化学物质，这样机制就可以集中都注意到注解侧面。

预处理：

预处理主要包括RGB化，二绝对值化，噪声去除，平直加诸等。

RGB化：

RGB平面图是只则有亮度资讯，不则有意味资讯的截平面图。

在RGB框架中都，如果R=G=B时，则彩色表示一种RGB色，其中都R=G=B的绝对值叫RGB绝对值。

一般满足上面这个数学公式：

Gray=0.299R+0.587G+0.114B 这种参数尽量避免了人眼的生理特点。

重新整理.jpg

RGB平面图.jpg

二绝对值化：非黑即白

经过RGB处理的彩色三维还需经过二绝对值化处理将注解与氛围进一步分离开。

二绝对值化的全过程中都相关到“阈绝对值”的概念，简便来说就是想找到一个合理的绝对值来作为一个界线，成比例或多于这个界线的绝对值转为白色或粉红色即0或255。那么“阈绝对值”是怎么遴选来的？

有很多步骤，这里可先讲解上面两种：

步骤1：

合阈绝对值为127（大约0~255的中都数，（0+255）/2=127），让RGB绝对值多于等于127的转为0（粉红色），RGB绝对值成比例127的转为255（白色），这样花钱的好处是量度生产量小较快，但是以致于也是很相比的，因为这个阈绝对值在不尽相同的截平面图中都均为127，但是不尽相同的截平面图，他们的色分布差别太大，所以用127花钱阈绝对值，这种一刀切，效果肯定是不好的。

步骤2：

用到直方平面图步骤（也叫双峰通则）来寻找二绝对值化阈绝对值，直方平面图是三维的重要特质。直方平面图步骤视为三维由前景和氛围组成，在RGB直方平面图上，前景和氛围都逐步形成顶峰，在双峰相互间的最低谷处就是阈绝对值所在。

下平面图就可以将多于T的视为全部为粉红色，成比例T的为白色。

三维降噪：

现实中都的数字三维在数字化和传输全过程中都常受到成像通讯设备与外部环境噪声干扰等影响，称之为则有噪三维或噪声三维。减少数字三维中都噪声的全过程称之为三维降噪（Image Denoising）。

最简便的降噪步骤是算通则中都学到的DFS或者BFS（深度搜索和内涵搜索）。我们对w*h的位平面图可先搜索所有隔断的地区（绝对值为1的，我们样子是粉红色的，连接起来的地区）。所有隔断地区算一个超过的像素绝对值，如果某些隔断地区的像素绝对值相比很低这个超过绝对值，我们就视为是噪点。然后用0代替他。

平直加诸：

逛街或者选合的截平面图不或许完全是水平的，平直亦会影响前面切出来的截平面图，所以要对截平面图完成旋转。

平直加诸最类似于的步骤是列文变换，其基本原理是将截平面图完成收缩处理，将断续的注解排列成一条直线，便于直线检测。量度出直线的角度后就可以利用旋转算通则，将平直截平面图加诸到水平位置。

OCR在境遇和社亦会活动中都的应用：

对于狭隘、泛黄的三维我们可以用到超亮度应用提升狭隘的低质三维的质生产量。

超亮度应用的基本思想是有别于数字信号的步骤，从任意的低亮度三维中都丧失出高亮度三维，可以在不改变意味著硬件通讯设备的假定下获得较低成像子系统亮度的三维。该类应用多应用与三维修复、三维重建、管控三维超分、卫星三维超分和医学影像等布景。

狭隘的低质元数据尚且可以设法嵌入超分算通则等方式将完成质生产量提升，但常见的还有一类低质元数据却无通则应用超分算通则，那就是氛围很简单的示例形式的元数据。这类元数据或许字迹邮寄清晰整洁，但注解和示例线多重叠、交错和色混合。

我们每天都被注解所紧挨，像我们的社亦会活动文案、书本、证件、商品的讲解都是注解组成的，OCR应用的运用，可以让有些社亦会活动变得更为重要、智能化，以后他将伴随着我们的境遇，让我们的境遇更加智能。

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