? OCR技术自从面世以来就一直备受世人的关注，因为它引领了一场变革捷速ocr手机版免费。我们的阅读习惯从此发生改变，我们的文化传播以及文字交流都发生惊天动地的变化。OCR技术在不断的发展创新，至于会将人们引领到怎样的世界，目前还不得而知。
? ? 我们的捷速OCR技术简介：
在研发印刷体字符识别技术之初，我们曾考虑基于Google的开源框架Tesseract下针对实际业务需求进行优化，但是大量的测试显示，Tesseract由于自身的算法的限制，其对于中文字符的识别并不能达到我们的预期捷速ocr手机版免费。为此，自主研发OCR系统的想法便浮出水面，而这必将是一个艰苦长期的过程，一旦选择便义无反顾，只能风雨兼程，我们始终相信上帝对每一个人都是公平的，在不断付出汗水和努力的同时，也必将收获更丰盛的果实。
? ? 捷速OCR系统的五大部分：
? ? 1.图像预处理：该阶段主要针对输入的图像进行局部自适应去噪、字符区域检测捷速ocr手机版免费，以及对字符尺寸进行预估；
? ? 2.字符分割：中文字符与英文等字符最大的不同点在于，许多中文字符是由多个文字块组成（如：“明”由“日”和“月”构成；“林”由“木”和“木”构成等），对于这类字符是很难有统一的方法进行完整的分割捷速ocr手机版免费。事实上，在我们的捷速OCR框架中，对于字符分割阶段的分割准确率要求是比较宽松的，其最本质的原因在于我们采用了“分割→匹配→分割”这样一种动态调整的识别策略，自动通过不同组合来寻找到最优的分割字符；
? ? 3.特征描述：作为OCR最核心的步骤，在特征描述阶段，我们做了大量的实验，最终选定了“多尺度+多特征融合+降维”的特征描述方法捷速ocr手机版免费。对于每一个字符，我们会对其进行中心重定位以及光照归一化处理，同时提取其不同尺度下（5种尺度）的多类特征（梯度投影特征+HOG+模板）并进行融合，对于提取出来的高维特征采用一定的降维处理，最终得到字符的低维特征表达。
? ? 4.字符匹配：综合考量欧氏距离、余弦距离、QDA、L1范数等多种相似度计算方法的优劣，采用余弦距离作为最终的相似度计算方法捷速ocr手机版免费。
? ? 5.?结果输出：对于很多相似字符（如W-w, Z-z, 0-O-o,1-l等），单纯依靠特征匹配是很难区分开来的，所以在这个步骤中，必须要加入相应的语言模型进行校正捷速ocr手机版免费。同时对于某些特殊应用，需要对于结果做结构化分析和输出。
? ? 如果你也想真正去体验这传说中的OCR技术，ocr识别软件手机版免费。它的界面简单易懂，十分容易上手，可以帮助大家完成文字与图片间的转换。
