机器学习11：应用之图片字符识别

于 2018-12-13 12:00:35 发布
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分类专栏： 王恩达机器学习入门
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本文介绍了从图片中识别文字信息的流程，包括滑动窗口技术用于行人和文本检测，字符分割，以及单个字符的识别。通过人工合成训练样本解决样本获取问题，并进行了上限分析，揭示文本检测是对系统准确度提升最显著的步骤。

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

应用之图片字符识别

问题简介及解决流程

在这里插入图片描述

  1. 问题如上图，如何从图片中识别出若干文字信息。

  2. 解决流程：

    1. 文本检测(将有文字的部分整块截图)

    在这里插入图片描述
    2. 字符分割(将截图分割成单个字符的图)
    在这里插入图片描述
    3. 识别分割出来的图中的字符
    在这里插入图片描述

以上三个流程可分别安排团队成员(1-5个)进行处理

滑动窗口

行人检测

在这里插入图片描述

  1. 先指定一定的长宽比(如8236或8240等)
  2. 筛选该长宽比下的正样本(y=1)和负样本(y=0) :
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