淮安ocr字符识别算法

㈠ ocr文字识别的原理是什么

OCR技术来识别图片，也就是光学字符识别技术。比如说迅捷ocr文字识别，就是通过这项技术来转化图片文字的。利用OCR、图像处理及秒级全文检索等技术，将非结构化数据转化为结构化数据用于战略分析，同时可进行文档图像增强处理、模糊检索、多条件多关键字检索、文档自动分类、查阅与分享及大数据分析。

㈡ OCR文字识别用的是什么算法

OCR算法，即字符识别算法，是专门针对字符识别和检测的一种有效的图像处理算法。图片显示OCR文字识别过程如下：

㈢ 什么是ocr文字识别怎么识别

OCR就是一种人工智能的识别技术，文字识别就是，对你拍摄的文字图片、文档、或者书籍等进行识别，将里边的文字提取出来，方便保存，比传统手动敲打方便快捷，识别过程就是指将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。最终对你展示识别结果，也就是可便捷的文本，省去你手动输入的繁琐操作。如有需要相关文字识别或其它OCR识别可询中安未来，希望可以帮到你~

㈣ OCR文字识别的算法是什么

文通科技ocr文字识别技术是应用清华大学核心识别技术，经过多年优化完成的识别技术，对于横竖班，中英文混版的文字识别效果都非常好

㈤ OCR文字识别用的是什么算法

首先OCR是模式识别的一个领域，所以整体过程也就是模式识别的过程。其过程整体来说可以分为以下几个步骤：

预处理：对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息，以便方便后面的处理。在这个步骤通常有：灰度化（如果是彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后，图像只剩下两种颜色，即黑和白，其中一个是图像背景，另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸，在同一个规格下，才能应用统一的算法。
特征提取和降维：特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，因为数字只有10个，英文字母只有52个，都是小字符集。对于汉字来说，特征提取比较困难，因为首先汉字是大字符集，国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；第二个汉字结构复杂，形近字多。在确定了使用何种特征后，视情况而定，还有可能要进行特征降维，这种情况就是如果特征的维数太高（特征一般用一个向量表示，维数即该向量的分量数），分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低维数吧，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。
分类器设计、训练和实际识别：分类器是用来进行识别的，就是对于第二步，你对一个文字图像，提取出特征给，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的案例。成熟的分类器也很多，什么svm，kn，神经网络etc。我当时不知天高地厚用经典bp神经网络去学习，结果……呵呵……
后处理：后处理是用来对分类结果进行优化的，第一个，分类器的分类有时候不一定是完全正确的（实际上也做不到完全正确），比如对汉字的识别，由于汉字中形近字的存在，很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题，比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”，通过语言模型会发现“存哪里”是错误的，然后进行校正。第二个，OCR的识别图像往往是有大量文字的，而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况，后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化，比如按照图像中的排版排列什么的，举个栗子，一张图像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系，而在字符切分过程中，往往是按行切分的，那么识别结果中左半部分的第一行后面会跟着右半部分的第一行诸如此类。

OCR的大致内容差不多就是这样。

㈥ ocr文字识别

ocr文字识别分为印刷体文字识别和手写体文字识别。文字识别方法的一般流程为识别出文字区域，对文字区域矩形分割成不同的字符，字符分类，识别出文字，后处理识别矫正，文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节。

ocr文字识别特点

文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别，将文本行在水平方向解耦成slices进行检测，再将slices区域合并成文本框。

CTPN结构与FasterRCNN类似，但加入了RNN(LSTM层)用于序列的特征识别来提高检测精度，目前CTPN针对水平长行文本的检测是工业级的算法鲁棒，它可以从图片或者PDF中识别和提取其中的文字内容输出文本文档，方便验证用户信息或者直接进行内容编辑。

㈦ ocr文字识别

ocr文字识别意思是光学字符识别技术。

OCR全称是Optical Character Recognition，是最为常见的、也是目前最高效的文字扫描技术，它可以从图片或者PDF中识别和提取其中的文字内容，输出文本文档，方便验证用户信息，或者直接进行内容编辑。

典型的OCR技术路线分为5个大的步骤，分别是输入、图像与处理、文字检测、文本识别，及输出。每个过程都需要算法的深度配合，因此从技术底层来讲，从图片到文字输出，要经历一些过程。

ocr技术过程

图像输入，读取不同图像格式文件。

图像预处理，主要包括图像二值化，噪声去除，倾斜校正等。

版面分析，将文档图片分段落，分行。

字符切割，处理因字符粘连、断笔造成字符难以简单切割的问题。

字符特征提取，对字符图像提取多维特征。

字符识别，将当前字符提取的特征向量与特征模板库进行模板粗分类和模板细匹配，识别出字符。

版面恢复，识别原文档的排版，按原排版格式将识别结果输出到文本文档。

后处理校正，根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。

㈧ ocr文字识别用的是什么算法

OCR文字识别用的是什么算法，解答如下OCR算法，即字符识别算法，是专门针对字符识别和检测的一种有效的图像处理算法。

㈨ 介绍一下OCR技术

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据， 通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准。
OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，在表格理解上做出了令人满意的实用结果，能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。同时支持将表格识别直接还原成PTF、PDF、HTML等格式文档；并可以对图像嵌入横排文本和竖排文本、表格文本进行自动排版面分析。

采用OCR识别技术,可以将其应用于银行票据光盘缩微系统，可以自动提取票据要素，可减轻操作员的工作量，减少重复劳动，尤其是在与银行事后且监督系统相结合后，可以替代原先的操作人员完成事后监督工作。由计算机自动识别票据上的日期、帐号、金额等要素，通过银行事后监督系统与业务系统中的数据进行比较，完成传统的事后监督操作；配有印章验证系统后，自动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进行比较，完成印章的真伪识别。

利用目前的高新技术-OCR，直接从凭证影像中提取金额、帐号等重要数据，代替人的手工录入，与条码识别/流水识别紧密结合，实现建立事后副本帐、完成事后监督的工作。OCR处理一般使用性能较好的PC机，OCR处理程序一经启动会自动扫描数据库中的凭证影像，发现有需OCR处理而未处理的，提取到本地进行处理。

OCR手写体、印刷体识别技术，能识别不同人写的千差万别的手写体汉字和数字，应用于本系统，识别凭证影像中储户填写的信息，如大写金额、小写金额、帐号、存期、日期、证件号等，可以代替手工录入。同时被识别得出的金额还要与流水识别所得的金额进行核对，核对成功，则OCR识别成功。这样处理是为了避免误判。

经过对银行产生的实际凭证进行的大量测试，在实际开发过程中，根据银行的实际需求，OCR技术在票据和表格识别能力和手写体自动识别能力上不断提升，目前处理速度可达到每分钟60～80张票据，存折识别率已经达到了85％以上，存单、凭条识别率达到90％以上，而85％以上的识别率就能减少80％以上的数据录入员。