OCR字符切割

最新推荐文章于 2025-07-05 13:42:57 发布
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分类专栏： opencv与图像处理 文章标签： OCR 字符切割 charactor dissection
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/traumland/article/details/51560135
本文主要讨论OCR中的字符分割问题，关键方法包括尺寸归一化、垂直投影和连接组件分析。面对尺寸未知、噪声干扰及字符粘连的情况，文章提到了预处理技术如中值滤波、直方图均衡化和腐蚀膨胀。此外，还引用了文献中的MRF算法和使用同心滑窗处理复杂背景。对于不规律网格的去除，作者表示尚未找到有效方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

字符分割是OCR中相当重要的环节,  直接关系到最后的识别准确率.


最近一直在做车牌检测,  用颜色与edge定位中一直没有办法避免某些特殊情况的干扰,  

且样本来源未知,  没办法去设定一个相对较优的参数. (绝大部分时间用在这了=.=!)

用机器学习? 这方面我还不怎么懂而且也没有好的样本去训练, 准确率肯定还不如老方法.  

有点奇怪为什么那些论文对算法本身局限的解决并不谈及


有一种用先验的参数来分割字符的,  比如说先尺寸的归一化,  

利用每个字符的宽度间距是固定的这一特性来进行分割.


还有一种是利用垂直投影,  类似下面

图片来源:A Method of Multi-License Plate Location in Road Bayonet Image


当然还看到有用霍夫变换的,  用于字符倾斜矫正就不提了,  下面这篇文章利用hough变换进行分割

A New Algorithm for Character Segmentation of License Plate


更多的字符分割方法综述可以参看下面几篇文章,  点击可看原文, 多看看说不定会有什

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【OpenCV实现图像：OpenCV进行OCR字符分割】
weixin_47869094的博客
11-16 2379
例如，在文档扫描、数字识别等任务中，通过合理运用传统图像处理技术，可以快速、准确地完成字符切分，为后续的OCR处理奠定基础。这一步的目的是简化图像，使系统能够更轻松地识别图像中的不同形状，同时去除颜色信息，从而减少处理的复杂性。在OCR任务中，字符切分是一个关键的步骤，它能够将整个文本图像分割成单个字符，为后续的处理任务提供基础。OCR（Optical Character Recognition）：全称光学字符识别，是一项技术，通过使用光学和图像处理技术，将图像中的文字转换为可编辑的文本。
图像字符分割
06-13
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OCR技术浅探 ： 文字定位和文本切割（2）
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02-06 2352
文字定位 经过前面的特征提取，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位。 主要过程分两步： 1、邻近搜索，目的是圈出单行文字； 2、文本切割，目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如“小”、“旦”、“八”、“元”这些字，由于不具有连...
【openbmc1】概要，构建image，分区，升级，dual flash，安全启动
最新发布
openbmc
07-05 5753
在U-Boot的配置文件（例如：mx6ull_14x14_evk_deconfig）中定义CONFIG_OF_CONTROL=y时，将采用设备树的方式来提供驱动数据，fdtdec_setup()函数位于/lib/fdtdec.c中通过设置全局变量gd->fdt_blob的值，设置设备树的存放地址为u-boot的末尾（通过对比编译生成的u-boot.bin和u-boot-nodtb.bin也可以看到在u-boot.bin的末尾增加了设备树文件）。第257行为模式分区，使用的是第0个分区。
OCR识别中的字符分割
11-29 8381
OCR识别的一个重要环节是将连续的字符分割为若干个独立的字符区域。 1st 方法： 1) 二值化  2）闭运算 3）计算连通域 4）面积筛选  5）区域排序           不稳定因素：        1）打印机油墨量多时，导致字符间距减少，闭运算效果达不到预期        2）若字符部分像素面积较少，闭运算导致字符完整性被破坏 2nd 方法：        1
【OCR技术系列之二】文字定位与切割
weixin_33882443的博客
12-12 3267
要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。 当然，我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来下来的，变得歪歪扭扭，所以需要进行图片预处理，把文本位置矫正，把噪声去除，然后才可以进行进一步的字符分割和...
opencv学习——OCR字符分割
qq_27060423的博客
01-05 2万+
1、读取灰度图像，使用threshold将其二值化，选择CV_THRESH_BINARY_INV，使得字符为白色 Mat input = imread("plate.jpg", 0); Mat img_threshold; threshold(input, img_threshold, 60, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); 输入： 处理结果： 2、使用findC...
字符切割
小刀刺大熊
05-04 460
//字符分割 class StrDiv { public: static CHAR * SetString(const CHAR *tString,const CHAR *tSplit); static CHAR * GetNextString(); static string inString; static CHAR* outString; st...
OCR字符切割实例
>点我 ->所有文章目录
06-05 5758
我们来看个字符分割的实例吧 如图我们能看到字符与线粘连 text-based captcha推荐的方法: 1. 水平或垂直投影的直方图分析  对于细小直线  J. Yan and A.S.E. Ahmad. Breaking visual captchas with naive pattern recognition algorithms. In ACSAC 2007, 2007
ss.zip_OCR_字符分割_字符分割 MATLAB_连通域_连通域 matlab
07-15
ocr字符分割,通过连通域的方法分割字符
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08-29
sqlserver中根据某个字符切割字符串函数，比如根据逗号切割字符串，结果返回的是一个表值函数，这个函数返回结果字段包含Id和Value，Id为序号，Value为切割后的值
OCR.rar_C#倾斜校正_OCR 图像校正_倾斜字符_图像倾斜_图像识别 ocr
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在IT领域，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是将图像中的文本转换为机器编码文本的重要工具。在给定的“OCR.rar”压缩包中，包含了一个C#实现的OCR系统，该系统专注于解决图像倾斜问题，提高...
用OpenCV进行OCR字符分割
sgzqc的专栏
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<think>首先，用户的问题是：“我想使用MATLAB实现图片中字符的切割请问MATLAB图片字符分割算法实现方法”，意思是他们想用MATLAB实现图像字符的分割，并询问相关的算法和方法。根据系统级指令，我需要：-使用中文回答。-在行内数学表达式中使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。引用内容提供了参考，我需要参考用户上一次的问题和我的回答。但这是第一次交互，所以没有上一个历史。用户提供了引用：[^1]、[^2]、[^3]。引用内容：-[^1]:关于车牌字符分割，使用了连通域法、垂直投影法、模板匹配法。-[^2]:基于形态学处理的车牌提取，涉及水平垂直投影，字符宽度统计分析。-[^3]:字符识别的基本原理，通过图像读取、预处理、投影、分割、识别。用户的需求是针对图片中字符的切割，虽然引用是针对车牌，但算法可推广。我需要结构化回答：1.**回答内容**：解释如何用MATLAB实现图片字符分割算法。步骤包括图像预处理、投影分析、字符分割。2.**使用引用**：在回答中引用相关部分。例如，提到垂直投影法时添加[^1]。3.**生成相关问题**：在末尾添加相关问题部分，标记为“相关问题”。关键算法方法从引用中提取：-垂直投影法：计算像素的垂直投影，用于分割字符。-水平投影：用于行分割（如果需要分割多个行）。-形态学处理：用于去除噪声和增强字符区域。-连通域法：识别连通组件。-模板匹配：但可能不适合通用字符，更适合特定类型。通用字符分割步骤：1.**图像读取**：使用MATLAB的`imread`函数读取图像。2.**图像预处理**：-灰度化：转换为灰度图像。-二值化：使用阈值将图像转为二值图，例如Otsu方法。-噪声去除：使用形态学操作，如开闭运算。-增强：调整大小、对比度等。3.**投影分析**：-垂直投影：计算每列的非零像素数，用于分割字符列。-水平投影：计算每行的非零像素数，用于分割行（如果有多行文本）。4.**字符分割**：-基于投影的峰值和谷值，找到分割点。-使用连通域分析（MATLAB的`bwconncomp`）直接分割连通区域。-统计字符宽度和高宽比，优化分割，如[^2]中提到的。5.**后处理**：可能包括字符宽度分析、错误分割的校正。MATLAB函数示例：-`imread`,`rgb2gray`,`imbinarize`,`bwconncomp`,`regionprops`forproperties,`imdilate`,`imerode`formorphology.在回答中组织内容：-开始简要介绍：说明使用MATLAB实现字符分割的关键步骤。-分步解释每个步骤。-在相关地方引用：[^1]、[^2]、[^3]。添加数学表达式：如果涉及像素投影，可以表示投影函数。例如，垂直投影：$P_v(j)=\sum_{i=1}^{h}I(i,j)$，其中$I$是二值图像，$h$是高度。使用$...$格式内联，如$P_v(j)$。如果需要独立公式：$$P_h(i)=\sum_{j=1}^{w}I(i,j)$$生成相关问题：如不同算法的比较、具体MATLAB代码实现、常见问题解决等。回答结构：-引言：概述算法。-详细步骤。-引用来源。-相关问题部分。确保中文回答。最后，添加相关问题：例如：§§相关问题§§1.如何优化MATLAB字符分割的性能？2.有哪些常见的字符分割错误，如何避免？3.MATLAB中如何实现字符识别？类似示例。</think> ### MATLAB 图像字符分割算法实现方法 基于您的需求，我将介绍如何使用MATLAB实现图片中字符的切割（也称为字符分割）。字符分割是将图像中的文本区域分割成单个字符的过程，常见于OCR（光学字符识别）应用中，如车牌识别[^1][^3]。核心方法包括图像预处理、投影分析（如垂直投影）和区域分割（如连通域法），这些方法可以很好地迁移到通用图像处理中[^2][^3]。以下是一个分步实现的指南，结合了引用中提到的关键算法（例如垂直投影法和统计分析），并以结构化的方式呈现。代码示例使用MATLAB语法，并确保可靠性和可操作性。 #### 1. **图像读取和预处理** 图像预处理是分割的基础，目的是去除噪声、增强特征，并将图像转换为易于处理的形式。 - **图像读取**：使用MATLAB的`imread`函数读取图像文件。 - **灰度化**：将彩色图像转为灰度图，简化处理。公式表示为：$I_g = 0.2989 \times R + 0.5870 \times G + 0.1140 \times B$，其中$R$、$G$、$B$为RGB通道值[^3]。 - **二值化**：应用阈值法（如Otsu方法）将灰度图转为二值图像$I_b$，其中字符区域为1（白色），背景为0（黑色）。MATLAB函数`imbinarize`自动选择阈值。 - **形态学处理**：使用开闭运算去除噪声和小对象。例如，闭运算（先膨胀后腐蚀）填充字符内部空洞，开运算（先腐蚀后膨胀）移除孤立点[^2]。相关函数：`imdilate`和`imerode`。 - **增强处理**：如需，可以调整大小、对比度或直方图均衡化（`histeq`）。 #### 2. **投影分析** 投影法通过计算像素累加值找到分割点，常用于分割字符行和列。主要步骤： - **垂直投影**：计算二值图像$I_b$的每列像素和，用于检测字符间的垂直间隙。定义垂直投影函数为： $$P_v(j) = \sum_{i=1}^{h} I_b(i,j)$$ 其中$h$是图像高度，$j$是列索引[^1][^2]。投影值$P_v(j)$的峰值对应字符中心，谷值（低点）对应分割位置。 - **水平投影**（可选，用于多行文本）：计算每行像素和，用于分割行。 $$P_h(i) = \sum_{j=1}^{w} I_b(i,j)$$ 其中$w$是宽度，$i$是行索引。通过分析$P_h(i)$的峰谷分割行。 - **峰谷检测**：使用平滑处理（如移动平均）后找极小值点作为分割点。引用[^2]提到，峰谷合并和删除可优化分割精度。 #### 3. **字符分割核心算法** 结合投影法和连通域法实现精细分割。 - **垂直投影分割**：基于垂直投影的谷值，直接切出字符边界框。例如： - 计算投影并找谷值：使用`findpeaks`函数取谷值点。 - 分割字符：对每个谷值点应用索引切割。 - **连通域分析**：使用MATLAB的`bwconncomp`或`regionprops`识别连通组件（每个字符为一个组件）。方法： - 直接获取二值图中所有连通区域。 - 过滤小对象（噪声）和大对象（非字符区域）。 - **统计分析优化**：引用[^2]强调使用字符宽度和高宽比的先验知识（如标准字符宽高比约为0.5-1.0）。例如： - 计算每个分割块的宽度和高宽比。 - 如果宽度过大（可能是多个字符粘连），则再分割（如应用模板匹配或二值化细化）。 - 公式验证：若字符块宽度$W$ 超过平均宽度的$k$倍（e.g., $k=1.5$），则进行分裂处理。 #### 4. **后处理和输出** - **边界框提取**：使用`regionprops`获取字符的边界框，并提取单个字符图像。 - **错误处理**：如分割不全，可回退模板匹配法（但需特定模板）[^1]。 - **输出**：保存或显示切割后的字符，使用`imshow`或`imwrite`。 ### MATLAB 代码示例 以下是一个简化的MATLAB实现代码，基于上述步骤。假设输入为包含字符的图片（如车牌或文本图片）。 ```matlab % 1. 读取图像和预处理 I = imread('your_image.jpg'); % 替换为您的图像路径 I_gray = rgb2gray(I); % 灰度化 I_bin = imbinarize(I_gray, 'global'); % 二值化，使用Otsu方法 % 形态学处理：去除噪声 se = strel('square', 3); % 定义结构元素 I_cleaned = imopen(I_bin, se); % 开运算移除小噪声 % 2. 垂直投影分割 [height, width] = size(I_cleaned); P_v = sum(I_cleaned, 1); % 垂直投影，P_v(j) = Σ_i I(i,j) % 平滑投影曲线，找谷值（分割点） P_smooth = smoothdata(P_v, 'movmean', 10); % 移动平均平滑 [min_vals, min_locs] = findpeaks(-P_smooth, 'MinPeakProminence', 5); % 找谷值点（找负峰值的peak） min_locs = min_locs(P_smooth(min_locs) < max(P_smooth)*0.1); % 阈值过滤，仅留显著谷值 % 分割字符 char_images = {}; start_idx = 1; for i = 1:length(min_locs) end_idx = min_locs(i); char_images{end+1} = I_cleaned(:, start_idx:end_idx); % 提取字符 start_idx = end_idx + 1; end char_images{end+1} = I_cleaned(:, start_idx:end); % 最后一个字符 % 3. 连通域法辅助分割和优化（可选，处理粘连字符） CC = bwconncomp(I_cleaned); stats = regionprops(CC, 'BoundingBox', 'Area'); % 过滤小区域 min_area = 50; % 最小字符面积阈值 for k = 1:length(stats) if stats(k).Area > min_area bbox = stats(k).BoundingBox; char_img = imcrop(I_cleaned, bbox); % 提取字符 % 高宽比检查：如果宽度过大，可能需再分割 if bbox(3) > median_bbox_width * 1.5 % 假设median_bbox_width为字符平均宽 % 进一步分裂处理（如垂直投影再应用） end end end % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原图像'); subplot(1,2,2); for i = 1:length(char_images) subplot(ceil(sqrt(length(char_images))), ceil(sqrt(length(char_images))), i); imshow(char_images{i}); title(['字符', num2str(i)]); end ``` #### 实验建议 - **测试条件**：理想情况下（如光照均匀、背景简单），以上方法在引用[^1][^3]中得到较好结果。若图像复杂（阴影、倾斜），可能需要添加校正步骤（如Hough变换）。 - **性能优化**：引用[^2]提到，结合垂直投影和统计分析（字符宽度）能提高鲁棒性。 - **引用整合**：本实现参考了连通域法、垂直投影法和统计分析[^1][^2]，步骤结合了字符识别的原理框架[^3]。
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