ocr识别工作原理 OCR文字识别用的是什么算法？
OCR文字识别用的是什么算法？
1. 图像输入，预处理：
图像输入：对于不同的图像格式，有不同的存储格式和不同的压缩方法。预处理：主要包括二值化、去噪、倾斜校正等。二值化：相机拍摄的大部分图片都是彩色图像，包含了大量的信息。对于图片的内容，我们可以简单地将其分为前景和背景。为了使计算机更快更好地识别文本，首先需要对彩色图像进行处理，使图像只包含前景信息和背景信息。您可以简单地将前景信息定义为黑色，将背景信息定义为白色。这是二值图像。
3. 噪音消除：对于不同的文件，我们可以有不同的干燥度定义。根据干燥的特点，称之为去噪去燥
4。歪斜校正：由于普通用户在拍摄文档时比较随意，拍摄的图片难免歪斜，这就需要文字识别软件来校正。
布局分析：5。将文档图片分成段落和分支的过程称为版面分析。由于实际文档的多样性和复杂性，目前还没有固定的、最优的裁剪模型。
6. 字符切割：由于拍摄条件的限制，经常会造成字符粘连和断笔，大大限制了识别系统的性能，这就需要字符识别软件的字符切割功能。
7. 字符识别：这项研究是很久以前的事了。先前使用了模板匹配。后来主要采用特征提取的方法。由于受到文本位移、笔划粗细、断笔、粘连、旋转等因素的影响，特征提取的难度受到很大影响。
8. 版面恢复：
人们想要识别文本，仍然像原始文档一样排列图片，段落不变，位置不变，顺序不变，输出到word文档，PDF文档等，这个过程叫做版面恢复。
9. 后处理、校对：根据特定语境的关系，对识别结果进行校正，即后处理。
开发OCR字符识别软件[2]系统的目的非常简单。它只需要对图像进行转换，这样图像中的图形就可以继续保存。如果有表单，表单中的数据和图像中的文本都会变成计算机文本，这样可以减少图像数据的存储，识别出的文本可以重用和分析，当然也可以节省键盘输入的力和时间。从图像到结果输出，需要经过图像输入、图像预处理、文本特征提取、比较识别，最后进行人工校正，纠正错误的文本并输出结果。
ocr识别什么意思？
OCR
光学字符识别
OCR（optical character recognition）光学字符识别（optical character recognition，OCR）是指电子设备（如扫描仪或数码相机）检查打印在纸上的字符，通过检测暗纹和亮纹来确定其形状的过程，然后用字符识别的方法将图形转换成计算机字符，即对于印刷字符，用光学手段将纸质文件中的文本转换成黑白点阵图像文件，图像中的文本由识别软件转换成文本格式，再由文字处理软件进行编辑处理。如何调试或利用辅助信息来提高OCR的识别精度是OCR最重要的研究课题，并产生了ICR（intelligent character recognition）一词。衡量OCR系统性能的主要指标有：拒绝率、错误率、识别速度、友好的用户界面、产品稳定性、易用性和可行性。
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