tesseractOCR 特征提取篇----MF特征提取

本文详细介绍了tesseract OCR引擎中的MF特征提取过程,包括二值化、轮廓点处理、去除冗余点、特征计算等步骤,并给出了具体示例。通过对数字1的MF特征分析,阐述了特征提取的原理和计算方法。

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

  一直在做ocr识别的相关工作。由于兴趣及工作需要,研究优化了下tesseract识别引擎的各个模块。发现关于tesseract引擎国内的资料,对于代码及原理的介绍相对较少,大部分都是应用类的文章,我将看过的代码结合自己的理解介绍识别的各个模块,与大家一起交流学习。

 先看下训练时我这边提取到的数字1的MF特征(该特征我是理解为笔画直线中点的坐标,该直线长度及角度等,字提取轮廓后其实就是一条条直线了)


mf 5

 0.022858083 0.32230198 0.37753356 0 0 0              

 -0.16590869 0.11053124 0.42354149 0.25 0 0

 -0.25303182 -0.20042329 0.26402926 0.13528861 0 0

 -0.064265043 -0.29960707 0.55177981 0.5 0 0

 0.21162486 0.011347458 0.62190902 0.75 0 0

  X      y        len     dir  . . .


下面来看MF特征是如何得到的:

  

首先定义一些方向的sign

 Left 0 down 32 right 64 up 96  

 leftdown 16  downright 48  rightup 80  upleft  112 类似对应45度  刚好8个方向

 1:二值化提取出轮廓     

                    

    轮廓点集  <x,y,dir>由46个点组成

        


2:去掉同一条直线上的点,以及将直线变平滑(如90度角处理成45度&

评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值