实战OpenCV之文字识别

基础入门

        文字识别技术，也称为光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR），是一种让计算机能够“读取”图像中的文字，并将其转化为可编辑文本的技术。这项技术在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于：图片文字识别、文档管理、自动化数据输入、历史文献数字化。

        文字识别通常包含以下6个主要步骤。

        1、图像预处理：包括图像的读取、灰度化、二值化、去噪等。

        2、文本区域检测：定位图像中的文本区域。

        3、字符分割：将文本区域分割成单个字符。

        4、特征提取：提取字符的特征，用于后续识别。

        5、字符识别：通过机器学习模型或其他技术识别字符。

        6、后处理：校正识别结果，优化输出。

        OpenCV本身并没有内置的文字识别功能，但它可以与其他OCR工具（比如：Tesseract OCR）集成，或将提取的特征用于训练深度学习模型（比如：CRNN）以进行识别。在OpenCV中使用CRNN进行文字识别，与前面介绍的目标检测基本差不多，都是使用cv::dnn来进行推理，故下面着重介绍Tesseract OCR