4、手写识别技术综述

手写识别技术综述

1. 手写字符的识别技术

手写识别是一项复杂的任务，涵盖了从图像预处理到字符分类的多个步骤。手写字符的多样性，包括不同的字体、书写风格和笔迹，使得手写识别成为一个充满挑战的领域。本文将详细介绍手写识别的核心技术，包括预处理、特征提取、分类器设计等方面，并探讨最新的研究成果和应用。

1.1 预处理步骤

手写字符识别的第一步是图像预处理，其目的是将原始图像转换为适合后续处理的形式。预处理步骤通常包括以下几个方面：

• 灰度化 ：将彩色图像转换为灰度图像，以减少数据维度，简化后续处理。
• 二值化 ：将灰度图像转换为二值图像，通过设定阈值将图像中的字符与背景分离。
• 去噪 ：使用滤波器去除图像中的噪声，如高斯滤波、中值滤波等。
• 倾斜校正 ：纠正图像中的倾斜角度，确保字符的水平对齐。

示例代码：图像预处理

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 二值化
    _, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.TH