乾貨-ocr識別流程深度解析
我們都知道ocr識別就是把圖片中的文字資訊採集出來。看似很簡單，但是流程是很複雜的。下面小編帶著大家來深入瞭解一下。
影象輸入、預處理：
影象輸入：對於不同的影象格式，有著不同的儲存格式，不同的壓縮方式，目前有OpenCV,CxImage等開源專案 。預處理：主要包括二值化，噪聲去除，傾斜較正等
二值化：
對攝像頭拍攝的圖片，大多數是彩色影象，彩色影象所含資訊量巨大，對於圖片的內容，我們可以簡單的分為前景與背景，為了讓計算機更快的，更好的識別文字，我們需要先對彩色圖進行處理，使圖片只前景資訊與背景資訊，可以簡單的定義前景資訊為黑色，背景資訊為白色，這就是二值化圖了。
噪聲去除：
對於不同的文件，我們對噪聲的定義可以不同，根據噪聲的特徵進行去噪，就叫做噪聲去除
傾斜較正：
由於一般使用者，在拍照文件時，都比較隨意，因此拍照出來的圖片不可避免的產生傾斜，這就需要文字識別軟體進行較正。
版面分析：
將文件圖片分段落，分行的過程就叫做版面分析，由於實際文件的多樣性，複雜性，因此，目前還沒有一個固定的，最優的切割模型。
字元切割：
由於拍照條件的限制，經常造成字元粘連，斷筆，因此極大限制了識別系統的效能，這就需要文字識別軟體有字元切割功能。
字元識別：
這一研究，已經是很早的事情了，比較早有模板匹配，後來以特徵提取為主，由於文字的位移，筆畫的粗細，斷筆，粘連，旋轉等因素的影響，極大影響特徵的提取的難度。
版面恢復：
人們希望識別後的文字，仍然像原文件圖片那樣排列著，段落不變，位置不變，順序不變，的輸出到word文件,pdf文件等，這一過程就叫做版面恢復。
後處理、校對:
根據特定的語言上下文的關係，對識別結果進行較正，就是後處理。
移動端車牌識別產品特點
-
移動端車牌識別APP整牌識別率高達99.7%，尤其漢字識別遙遙領先同類產品；
-
移動端車牌識別APP識別速度快，極致優化的車牌定位和識別演算法;
-
移動端車牌識別APP支援牌照全，包括藍牌、黃牌、掛車號牌、新軍牌、警牌、新武警車牌、教練車牌、大使館車牌、 農用車牌、個性化車牌、港澳出入境車牌、澳臺車牌、民航車牌、領館車牌、新能源車牌等；
4.移動端車牌識別APP車牌寬度要求低，車牌寬度≥60個畫素，都不影響識別；
- 移動端車牌識別APP完美支援安卓系統,ios系統，支援手機ARM平臺和PDA的X86架構；
6.移動端車牌識別APP支援視訊識別和拍照識別兩種識別模式
移動端車牌識別拍攝規範
規範的拍攝有助於提高識別率
-
保持水平，儘量使車牌在畫面中保持水平；
-
合理光照，拍攝時注意光照的影響，儘量避免反光和黑影；
-
避免傾斜，不要使拍攝角度傾斜過大，以免造成車牌嚴重變型；
-
聚焦清晰，避免影象模糊不清楚。
移動端車牌識別APP配置要求
•作業系統：支援Android 4.0，ios7.0
•硬體配置：推薦ARM Cortex-A7以上，1G RAM
•攝像頭：支援自動對焦，200萬畫素以上
作者：平大安，歡迎百度搜索“ocr識別平大安”/“移動端車牌識別平大安”聯絡調取介面測試