早期的OCR是怎么识别图片上的文字的？

现在的OCR技术融合了人工智能技术，通过深度学习，无论是识别的准确率还是效果都非常不错，那您知道在早期的OCR是通过什么技术来实现的吗？如果您不知道，那么，就让我来告诉您：它主要是基于字符的几何形状来进行识别。下面我们来看一下这种技术大概的实现步骤。
一、图像预处理在OCR过程中，首先需要对输入的图像进行预处理。预处理的目的是确保字符边缘清晰可见并与背景分离。这一步通常包括灰度化、二值化和去噪等操作。灰度化是将彩色图像转换为黑白图像的过程，以便后续处理更为简单。二值化是将图像中的每个像素都转换为0或1，使字符与背景更加分明。去噪则是消除图像中的无关紧要的细节，例如背景中的杂点或无关的边缘。二、字符分割预处理后，需要对图像进行字符分割。字符分割的目的是将文本中的每个字符分离开来，形成单独的字符图像。这一步通常使用图像处理技术，如边缘检测、轮廓跟踪等，来识别并分割每个字符。三、特征提取在字符分割后，需要从每个字符图像中提取几何特征。这些特征可能包括字符的宽度、高度、轮廓形状、角度等。常见的特征提取方法包括边缘检测、轮廓跟踪和投影法等。边缘检测是通过查找图像中的边缘来提取特征的方法。轮廓跟踪则是沿着字符的边缘进行跟踪，以获取更精确的特征。投影法则是将图像投影到特定的方向，以便获取字符的宽度和高度等特征。四、模板匹配提取特征后，将提取的特征与已知字库中的字符模板进行比较。字库中存储了每个字符的几何特征信息。通过计算相似性度量（如欧氏距离或相关性），选择与输入特征最匹配的字符模板。五、字符识别与校正最后，通过匹配度最高的字符模板，识别出输入图像中的字符。如果匹配度低于设定的阈值，则可能表示无法识别的字符或错误。在一些情况下，还可以进行后处理步骤，如纠正字符识别错误或合并相邻字符等。需要注意的是，这种基于几何形状的OCR技术主要适用于印刷体字符，并且对字符的大小、字体和扭曲程度较为敏感。随着计算机视觉和深度学习的发展，OCR技术已经采用了更多复杂的模型和算法，能够处理更广泛的字体和文字类型。#OCR文字识别#