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  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。

  

  如今數碼攝像頭拍攝的圖片,大多數是彩色影象,彩色影象所含資訊量巨大,較為不適用於OCR技術。  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、更好地進行OCR相關計算,我們需要先對彩色圖進行處理,使圖片只剩下前景資訊與背景資訊。二值化也可以簡單地將其理解為“黑白化”。

  對於不同的影象,噪點的定義可能不同,根據噪點的特徵進行去噪的過程,稱為降噪。

  由於一般使用者,在拍照文件時,難以拍攝得完全符合水平平齊與豎直平齊,因此拍照出來的圖片不可避免的產生傾斜,這就需要影象處理軟體進行校正。

  

  將文件圖片分段落,分行的過程稱為版面分析,由於實際文件的多樣性、複雜性,此步驟目前仍待優化。

  由於拍照、書寫條件的限制,經常造成字元粘連、斷筆,直接使用此類影象進行OCR分析將會極大限制OCR效能。因此需要進行字元切割,即:將不同字元之間分割開。

  早期已模板匹配為主,後期以特徵提取為主。由於文字的位移、筆畫的粗細、斷筆、粘連、旋轉等因素的影響,極大地影響特徵提取難度。

  人們希望識別後的文字,仍然像原始文件圖片那樣排列,段落、位置、順序不變地輸出到Word文件、PDF文件等,這一過程稱為版面還原。

  根據特定的語言上下文的關係,對識別結果進行校正。

  將識別出的字元以某一格式的文字輸出。

  OCR的概念是在後來
光學字元識別(英語:Optical Character Recognition,OCR)是指對文字資料的影象檔案進行分析識別處理,獲取文字及版面資訊的過程。