OCR文字识别

最新推荐文章于 2025-02-21 11:37:39 发布

wweiru

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分类专栏： OCR文字识别

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OCR（光学字符识别）始于1929年，用于将纸质文档转换为可编辑的电子文本。该技术经历了从邮政编码识别到现在的开放场景应用，如名片识别、车牌识别和自动驾驶中的交通标志识别。OCR包括图像预处理、文字识别和理解，现代应用中常结合深度学习提升效果。开放场景下的OCR识别面临光照、形状和遮挡等挑战，需要更复杂的检测和识别算法。

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OCR定义和起源

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。

中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年，我国提出“863”高新科技研究计划，汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，清华大学的丁晓青教授和中科院分别开发研究，相继推出了中文OCR产品，现为中国最领先汉字OCR技术。

最早的OCR应用是信封上的邮政编码识别。这种技术被使用在了一个非常窄的场景里面，只是要求把填在空格里的数字稳定的有效的检索、识别出来。当时的识别概率能达到92%-93%。这解决一个很大的问题，当时邮寄信都是通过识别码来进行投递的。传统领域内的OCR识别其实与早期的邮政编码识别还是有非常大的相似性，在限定区域内识别文字，比如银行卡、票证、证件（身份证、行驶证、驾驶证）等。