中文名 | OCR字符识别 | 属 性 | 对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程 |
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编辑本段软件结构由于扫描仪的普及与广泛应用,OCR软件只需提供与扫描仪的接口,利用扫描仪驱动软件即可。因此,OCR软件主要是由下面几个部分组成。
1. 图像输入、预处理:
2. 图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等
3. 二值化:
对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为了让计算机更快的,更好的识别文字,我们需要先对彩色图进行处理,使图片只前景信息与背景信息,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。
4. 噪声去除:
对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
5. 倾斜较正:
由于一般用户,在拍照文档时,都比较随意,因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。
6. 版面分析:
将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,还没有一个固定的,最优的切割模型。
7. 字符切割:
由于拍照条件的限制,经常造成字符粘连,断笔,因此极大限制了识别系统的性能,这就需要文字识别软件有字符切割功能。
8. 字符识别:
这一研究,已经是很早的事情了,比较早有模板匹配,后来以特征提取为主,由于文字的位移,笔画的粗细,断笔,粘连,旋转等因素的影响,极大影响特征的提取的难度。
9. 版面恢复:
人们希望识别后的文字,仍然像原文档图片那样排列着,段落不变,位置不变,顺序不变,的输出到word文档,pdf文档等,这一过程就叫做版面恢复。
10. 后处理、校对:
根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正,就是后处理。
编辑本段工作流程一个OCR识别系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。国内最有实力的OCR字符识别公司有:云脉OCR, 汉王OCR等。
光学文字识别的概念是在1929年由奥地利科学家Gustav Tauschek最先提出来的 ,后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章,采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象,直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品,如印刷文字的邮政编码识别系统,识别邮件上的邮政编码,帮助邮局作区域分信的作业;也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初,日本的学者开始研究汉字识别,并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚,在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究,70年代末开始进行汉字识别的研究,到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段,不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件,由于识别率及产品化等多方面的因素,未能达到实际要求。同时,由于硬件设备成本高,运行速度慢,也没有达到实用的程度。只有个别部门,如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展,在汉字建模和识别方法上都有所创新,在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果,不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后,随着平台式扫描仪的广泛应用,以及我国信息自动化和办公自动化的普及,大大推动了OCR技术的进一步发展,使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。
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1)双击桌面上的汉王图标将进入汉王软件界面; 2)将待扫描的纸张放到扫描仪的工作面上; 3)点击汉王软件界面工具栏的第一个图标(扫描按钮),进入扫描设置窗口——设置成标准,文本,单色,400象...
如果是自带的话,随即光盘都有OCR软件 如果不是自带的,可以找经销商(卖机器的地方)要个,网上现在都有下载的,汉王OCR,清华紫光等都还不错
字符识别是模式识别领域的一项传统课题,其内容是模式识别领域中很多课题的基本内容。人工神经网络的出现为字符识别的研究提供了一种新的手段,BP神经网络(Back Propagation Neural Network)作为人工神经网络的一个分支,现已成为其最广泛的应用。本文以三层BP网络作为模型,并将其应用于对金属角铁上的字符识别。由于角铁字符为数字与英文字母混合,文中在对传统的BP算法进行了改进的基础上,采用了分组神经网络的设计方法,取得了良好的识别效果。
如何把数字图像中各种长度和角度书写的字符或字符串统一识别、组合并校正成归一化的水平方向,以供后续准确的字模识别,是工程图纸数字图像字符识别中必须首先解决的问题。应用计算最小邻接矩形方法来实现上述目标,取得了良好效果。
由于扫描仪的普及与广泛应用,OCR软件只需提供与扫描仪的接口,利用扫描仪驱动软件即可。因此,OCR软件主要是由下面几个部分组成。
1、图像输入、预处理:
图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等
2、二值化:
对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为了让计算机更快的,更好的识别文字,我们需要先对彩色图进行处理,使图片只前景信息与背景信息,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。
3、噪声去除:
对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
4、倾斜较正:
由于一般用户,在拍照文档时,都比较随意,因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。
版面分析:
5、将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,还没有一个固定的,最优的切割模型。
6、字符切割:
由于拍照条件的限制,经常造成字符粘连,断笔,因此极大限制了识别系统的性能,这就需要文字识别软件有字符切割功能。
7、字符识别:
这一研究,已经是很早的事情了,比较早有模板匹配,后来以特征提取为主,由于文字的位移,笔画的粗细,断笔,粘连,旋转等因素的影响,极大影响特征的提取的难度。
8、版面恢复:
人们希望识别后的文字,仍然像原文档图片那样排列着,段落不变,位置不变,顺序不变,的输出到word文档,pdf文档等,这一过程就叫做版面恢复。
9、后处理、校对:
根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正,就是后处理。
开发一个OCR文字识别软件系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。2100433B
有批量处理功能,避免了单页处理的麻烦;支持处理灰度、彩色、黑白三种色彩的BMP、TIF、JPG、PDF多种格式的图像文件;可识别简体、繁体和英文三种语言;具有简单易用的表格识别功能;具有TXT、RTF、HTM和XLS多种输出格式,并有所见即所得的版面还原功能。新增打开与识别PDF文件功能,支持文字型PDF的直接转换和图像型PDF的OCR识别,既可以采用OCR的方式将PDF文件转换为可编辑文档,也可以采用格式转换的方式直接转换文字型PDF文件为RTF文件或文本文件。
光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的,后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章,采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象,直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品,如印刷文字的邮政编码识别系统,识别邮件上的邮政编码,帮助邮局作区域分信的作业;也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初,日本的学者开始研究汉字识别,并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚,在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究,70年代末开始进行汉字识别的研究,到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段,不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件,由于识别率及产品化等多方面的因素,未能达到实际要求。同时,由于硬件设备成本高,运行速度慢,也没有达到实用的程度。只有个别部门,如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。
1986年以后我国的OCR研究有了很大进展,在汉字建模和识别方法上都有所创新,在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果,不少单位相继推出了中文OCR产品。
进入20世纪90年代以后,随着平台式扫描仪的广泛应用,以及我国信息自动化和办公自动化的普及,大大推动了OCR技术的进一步发展,使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。其中以OCR为科技核心的云脉技术不断创新进取,研发了一系列OCR软件产品,并且运用在医院,学校,企业等各大市场。