光学字符识别（OCR）技术给我们的生活带来了什么

 

     如今，光学字符识别（OCR）技术被越来越多的企业熟知并使用，但还有很大一部分对其有许多疑问，光学字符识别（OCR）技术能给企业什么好处呢？让我们一起来了解一下吧。

     OCR的技术路线

     在现有技术OCR，图像预处理典型地校正图像中的图像形成。其中，有两部分是OCR技术的重中之重，就是影响识别精度的技术瓶颈，文本检测和文本识别。解决这种的常见方法的预处理工作过程主要包括：畸变进行校正、去除模糊、几何特征变换（透视、扭曲、旋转等）、图像可以增强和光线校正等。

     ocr文本检测，文本和布局的位置检测范围。 文本检测主要解决文本在哪里，文本的范围有多广的问题，通常也包括一个版面进行分析和文字行检测等。

     文本识别文本检测是基于文本的识别，光学字符识别（OCR）技术在图像中的文本信息转换为文本信息。文字进行识别技术主要问题是每个文字是什么。识别的文本通常需要再次检查，以确保其有效性。文本校正也被认为光学字符识别（OCR）技术的一大重要环节。，当识别的内容由词典中的单词组成时，我们称之为词典识别(Lexicon-based)，否则称为无字典识别(Lexicon-free)。

     图像预处理

     常用的二值化处理技术有利于增强简单场景的文本进行信息，常规的光学字符识别（OCR）技术来将图像处理和数字图象处理和特征提取传统的机器学习方法。但对于一个复杂背景二值化的收效甚微。

     常规的光学字符识别（OCR）技术使用上的图像特征提取的方法系首长，养猪图像模糊然而，诸如失真的鲁棒性问题是复杂的场景差，差的泛化能力。由于深度学习的飞速发展，现在普遍使用基于CNN的系统网络技术作为一个特征进行提取手段。 由于CNN强大的学习能力，光学字符识别(OCR)技术与大量数据相结合，可以提高特征提取的鲁棒性，在图像模糊、失真、背景复杂、光线不清等问题面前表现良好。

     时代在发展，不仅机器人取代工厂工人进行重复工作，而且光学字符识别（OCR）技术能够有效的提高我们的日常办公效率，这无疑是这个时代最好的产品，我们只需要适应时代的变化，感受一下光学字符识别（OCR）技术给我们带来的便利。

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