大多数OCR (光学字符识别) 算法通过将文本图像转换为机器可读文本来工作。该过程从预处理开始,其中包括诸如二值化,噪声去除以及字符或单词的分割之类的步骤。
然后,算法提取诸如边缘或轮廓之类的特征,并将这些特征与预定义的模板进行匹配,或者使用机器学习或深度学习技术训练模型。现代OCR系统,如Tesseract或EasyOCR,使用深度学习模型,如lstm或cnn,以更高的精度识别文本。
后处理通过将已识别的文本与词典或语言模型进行比较来纠正错误,从而确保获得更准确的结果。
大多数OCR (光学字符识别) 算法通过将文本图像转换为机器可读文本来工作。该过程从预处理开始,其中包括诸如二值化,噪声去除以及字符或单词的分割之类的步骤。
然后,算法提取诸如边缘或轮廓之类的特征,并将这些特征与预定义的模板进行匹配,或者使用机器学习或深度学习技术训练模型。现代OCR系统,如Tesseract或EasyOCR,使用深度学习模型,如lstm或cnn,以更高的精度识别文本。
后处理通过将已识别的文本与词典或语言模型进行比较来纠正错误,从而确保获得更准确的结果。
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