Каковы области применения функции распознавания текста (OCR) на портативных КПК?

Что такое технология оптического распознавания символов (OCR)?

Оптическое распознавание символов (OCR) — это процесс анализа и распознавания изображений текстовых материалов для получения информации о тексте и макете.

Подобно технологиям распознавания изображений и машинного зрения, процесс обработки данных в технологии оптического распознавания символов (OCR) также делится на этапы ввода, предварительной обработки, промежуточной обработки, постобработки и вывода.

входить

Для разных форматов изображений существуют разные форматы хранения и разные методы сжатия. В настоящее время используются OpenCV, CxImage и др.

Предварительная обработка – бинаризация

Большинство снимков, сделанных сегодня цифровыми камерами, являются цветными изображениями, содержащими огромное количество информации и не подходящими для технологии оптического распознавания символов (OCR).

Что касается содержимого изображения, мы можем просто разделить его на передний и задний план. Для того чтобы компьютер быстрее и эффективнее выполнял вычисления, связанные с распознаванием текста (OCR), необходимо сначала обработать цветное изображение, чтобы в нем осталась только информация о переднем и заднем плане. Бинаризацию также можно просто понимать как «черно-белое изображение».

снижение шума изображения

Для разных изображений определение шума может быть различным, и процесс шумоподавления в соответствии с характеристиками шума называется уменьшением шума.

коррекция наклона

Поскольку обычным пользователям при фотографировании документов сложно добиться идеального горизонтального и вертикального выравнивания, снимки неизбежно получаются искаженными, что требует коррекции с помощью программного обеспечения для обработки изображений.

Промежуточная обработка – анализ компоновки

Процесс разделения изображений в документе на абзацы и ветви называется анализом макета. Из-за разнообразия и сложности реальных документов этот этап по-прежнему нуждается в оптимизации.

вырезание персонажей

Из-за ограничений, связанных с условиями фотосъемки и письма, символы часто застревают, а ручки ломаются. Прямое использование таких изображений для анализа OCR значительно ограничит производительность распознавания текста. Поэтому необходима сегментация символов, то есть разделение различных символов.

распознавание символов

На начальном этапе в основном использовалось сопоставление шаблонов, а на более позднем — извлечение признаков. Из-за влияния таких факторов, как смещение текста, толщина штриха, обрыв пера, адгезия, вращение и т. д., сложность извлечения признаков значительно возросла.

Восстановление планировки

Люди надеются, что распознанный текст сохранит расположение элементов, аналогичное исходному изображению документа, а абзацы, их расположение и порядок будут сохранены в документах Word, PDF и т. д., и этот процесс называется восстановлением макета.

постобработка

В соответствии с контекстом конкретного языка, результат распознавания корректируется.

выход

Вывести распознанные символы в виде текста в определенном формате.

Каковы области применения портативных терминалов, использующих технологию оптического распознавания символов (OCR)?

С помощью портативного терминала КПК с установленным программным обеспечением для распознавания символов OCR можно реализовать множество задач, таких как: распознавание автомобильных номерных знаков, распознавание номеров контейнеров, распознавание весовых этикеток импортной говядины и баранины, распознавание машиночитаемых областей паспорта, распознавание показаний электросчетчиков, распознавание символов на стальных рулонах.