Question

ocr文字识别软件是怎么识别文字的

Answer 1

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：

1. 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（彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化等。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（识别过程是安字符识别）。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。

2. 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）。

3. 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。

4. 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。

Answer 2

使用ocr文字识别软件进行识别文字的参考方法如下：

第一步：打开ocr文字识别软件，关闭提示窗；

第二步：点击左上角的添加文件，将需要识别的图片添加进去；

第三步：在上面选择文件的识别格式和识别效果；

第四步：点击右下角的一键识别按钮，开始进行识别文字。

以上便是使用ocr文字识别软件进行识别文字的方法，希望可以帮助到您！

Answer 3

OCR文字识别软件能够识别图片上的文字。 一般下载安装后，运行OCR文字识别软件，再打开要编辑识别的图片文件，在主菜单上有转换工具，可以转成文字编辑软件所能编辑的文本文件。

Answer 4

OCR文字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~

Answer 5

以猫图鹰为例。猫图鹰支持中英日等 8 种主流语言的识别，还能够进行批量识别合成。在识别的时候，只需要在图片上滑动选择要识别的文字，便能自由选择想要扫描的部分，不需要逐字逐句点选。以上就是图片文字识别的方法，希望可以对你有用！