1、模板匹配字符识别算法。 模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一,该算法的核心思想是:通过比较待识别字符图像的字符特征和标准模板的字符特征,计算两者之间的相似性,相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。 2、神经网络字符识别算法 主要思想:通过神经网络学习大量字符样本,从而得到字符的样本特征。当...
在工业视觉领域中,字符识别(OCR)技术主要应用在医药、食品外包装,箱体字符、金属部件等场景下,主要是对生产日期、保质期、生产批号、厂家等信息进行字符识别。 在工业生产中,对OCR的识别率要求较高,识别率需大于99.9%。传统的字符识别场景环境比较单一,字体规范,所以识别率较高。但是面对背景较复杂或非标准化的字符,...
(2)识别阶段: 字符识别准确率,即正确识别的文本行占标注的文本行数量的比例,只有整行文本识别对才算正确识别。 (3)端到端统计: 端对端召回率:准确检测并正确识别文本行在全部标注文本行的占比; 端到端准确率:准确检测并正确识别文本行在 检测到的文本行数量 的占比; 准确检测的标准是检测框与标注框的IOU大...
端到端 检测+识别 FOT STN—OCR Integrated Framwork MORAN AON 数据集 字符识别是基于文字序列识别 大多是检测+识别的两个步骤 检测模型大多基于Faster R-CNN、 SSD 、 FCN 等通用模型针对区域候选网络 、 多目标协同训练 、 特征提取 、 非极大值抑制 、 半监督式学习等方向进行改进 ...
大杀器:基于深度学习下的CNN字符识别 上面提到的OCR方法都有其有点和缺点,也正如此,他们也有各自特别适合的应用场景。 首先说开源OCR引擎Tesseract。搞字符识别的童鞋应该都听说过Tesseract这个东西,这是谷歌维护的一个OCR引擎,它已经有一段相当悠久的历史了。Tesseract现在的版本已经支持识别很多种语言了,当然也包括汉字...
1.字符识别原理及其发展阶段 2.字符识别方法 3.英文、数字识别 4.车牌定位实例 1.字符识别原理及其发展阶段 匹配判别是字符识别的基本思想,与其他模式识别的应用非常类似。字符识别的基本原理就是对字符图像进行预处理、模式表达、判别和字典学习。 字符识别一般可分为三个阶段: ...
光学字符识别OCR(Optical Character Recognition)是指用计算机图像处理的方法将字符图像“翻译”成计算机文字的过程,包括图像采集、预处理(二值化、噪声去除、倾斜校正)、字符定位、字符分割、特征提取、字符分类等步骤。 二、常用方法 ①统计特征字符识别:这类方法先从字符图像中提取字形,将其与事先存储的字形进行比较,...
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。