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⛄一、OCR简介
1 什么是OCR技术？
OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。
2 OCR技术的分类
2.1 按主题划分：手写体识别和印刷体识别。
（1）印刷体大多都是规则的字体，技术上的难点是，在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原，进而提高识别率。总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了，但说100%识别是肯定不可能的，但是说识别得不错那是没毛病。
（2）手写体识别一直是OCR界一直想攻克的难关，但是时至今天，识别难度还是很大。为什么手写体识别这么难识别？因为人类手写的字往往带有个人特色，每个人写字的风格基本不一样，虽然人类可以读懂你写的文字，但是机器缺很难。印刷体一般都比较规则，字体都基本就那几十种，机器学习这几十种字体并不是一件难事，但是手写体，每个人都有一种字体的话，那机器该学习多少字体啊？这就是难度所在。
2.2 按识别的内容来分类
对于我们国人来说主要分成三类：汉字、英文字母、阿拉伯数字。识别数字是最简单了，毕竟要识别的字符只有0~9，而英文字母识别要识别的字符有26个（如果算上大小写的话那就52个），而中文识别，要识别的字符高达数千个因为汉字的字形各不相同，结构非常复杂（比如带偏旁的汉字）如果要将这些字符都比较准确地识别出来，是一件相当具有挑战性的事情。但是，并不是所有应用都需要识别如此庞大的汉字集，比如车牌识别，我们的识别目标仅仅是数十个中国各省和直辖市的简称，难度就大大减少了。当然，在一些文档自动识别的应用是需要识别整个汉字集的，所以要保证识别的整体的识别还是很困难的。
3 OCR流程
判断页面上的文本朝向，因为我们得到的这页文档往往都不是很完美的，很可能带有倾斜或者污渍，那么我们要做的第一件事就是进行图像预处理，做角度矫正和去噪。
对文档版面进行分析，进每一行进行行分割，把每一行的文字切割下来，最后再对每一行文本进行列分割，切割出每个字符，将该字符送入训练好的OCR识别模型进行字符识别，得到结果。
对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，
整个OCR流程就走完了。从大的模块总结而言，一套OCR流程可以分为：
版面分析 -> 预处理-> 行列切割 -> 字符识别 -> 后处理识别矫正
从上面的流程图可以看出，要做字符识别并不是单纯一个OCR模块就能实现的（如果单纯的OCR模块，识别率相当低），都要各个模块的组合来保证较高的识别率。
⛄二、部分源代码
%-----------------------------------------
% 键盘字符识别
%----------------------------------------
warning off %执行时有时会出现警告，关掉警告
clc, close all, clear all %clc清空命令行窗口；close all关闭所有的Figure窗口；clear all清除工作空间的所有变量，（函数，和MEX文件）
% 读入图像
imagen=imread(‘7.jpg’);%结尾加分号可是读取的数据直接保存进变量，不用显示在命令行窗口
% 显示图像
figure,imshow(imagen);%主要是为了防止imshow自动覆盖了当前的figure窗口，如果imshow前面加上了figure可以另取一个独立的figure窗口来显示图像
title(‘输入图像’)
% 转换为灰度图像
if size(imagen,3)3 %返回m第三个维度的长度，并赋值给num，如果m的维度等于3则返回1。 判断图片是否为真彩图（Truecolor image）。图像数据分成两类：一类是真彩图，对应的三维数组，其中前两维为图像的高度和宽度，第三维则分别为RGB（红绿蓝）三种基色的值，所以长度必然为3。
imagen=rgb2gray(imagen);%I = rgb2gray(RGB)，意思是将真彩色图像RGB转换为灰度强度图像I 。
end
% 二值化
%图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
g_max=double(max(max(imagen))); %G3是个二维，max(G3)是对G3的每一列求最大，(max(max(G3)))就是求二维G3中最大的数
g_min=double(min(min(imagen))); %在自然中每一种颜色都有一个值，通常由RGB（即红、绿、蓝三原色）按比例混合就会得到各种不同的颜色。阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的一种方法。
T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);%round的功能为四舍五入 %最佳阈值二值化，灰度的最大值减去（最大值与最下值的1/3梯度）。详细说，阈值是一个转换临界点，不管你的图片是什么样的彩色，它最终都会把图片当黑白图片处理，也就是说你设定了一个阈值之后，它会以此值作标准，凡是比该值大的颜色就会转换成白色，低于该值的颜色就转换成黑色，所以最后的结果是，你得到一张黑白的图片。
[a,b]=size(imagen);%imagen为三维，a为imagen的第一维，b为imagen的第二维
imagen=im2bw(imagen,T/256);%把灰度图像变为二值图像，T/256作为参考值，如果imagen大于imagen*(T/256)，则为255，反之为0。BW = im2bw(I, level)，level范围为(0,1)
figure,imshow(imagen);
title(‘分割后图像’)
% 删除小面积对象
imagen = bwareaopen(imagen,150);%BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)，删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下conn使用8邻域。消除0.
figure,imshow(imagen);
title(‘删除小面积对象后’)
%储存图像矩阵
word=[ ];
re=imagen;
%载入模板
load templates
global templates %global定义全局变量，在不同的m文件中值都是一样，但是在不同的m文件中，都需要定义。
% 计算模板文件中的字母数
num_letras=size(templates,2);
while 1%ctrl+c退出正在运行
%分行
[fl re]=lines(re);%（re）表示输入图像，fl第一行并且裁掉四周无用边，re剩余行并且裁掉四周无用边
imgn=fl;%将第一行的数据复制给中间变量imgn
%-----------------------------------------------------------------
% 标记和计数连接的组件
[L Ne] = bwlabel(imgn);%[L,num] = bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中连通区域的个数。返回一个和BW大小相同的L矩阵。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8
for n=1:Ne
[r,c] = find(Ln);
% 提取字母
n1=imgn(min®:max®,min©:max©);% min®行到max®行,min©行到max©行
% 调整字母大小（相同大小的模板）
img_r=imresize(n1,[42 24]);%对图形进行缩放
%-------------------------------------------------------------------
% 调用fcn将图像转换为文本
letter=read_letter(img_r,num_letras);%将图片中字母提取出来并经过缩放后的数据，将与数据库中作对比后相似的字符写出来
% 字母连接
word=[word letter];
end
function letter=read_letter(imagn,num_letras)
%计算模板和输入图像之间的相关性，其输出是包含字母的字符串
% “imagn”的大小必须为42 x 24像素
% Example:
% imagn=imread(‘D.bmp’);
% letter=read_letter(imagn)
global templates
comp=[ ];
for n=1:num_letras
sem=corr2(templates{1,n},imagn);%分块矩阵调用，用{}；corr2()是求两个矩阵相似度的函数，两个矩阵越相似，值越大，最大为1。（有时为相同时为NaN）
comp=[comp sem];%矩阵相加
end
vd=find(compmax(comp));%comp=[1 2 3 4 5 6 7 8];vd=find(compmax(comp));返回值vd =8
%------------*-
letter=[A B C D E F G H I J K L M…
N O P Q R S T U V W X Y Z];%一般在编辑器里一行代码太长写不下了，用…表示续行，下一行的代码和上一行是连着的。但在字符串里不能这样。
number=[one two three four five…
six seven eight nine zero];
character=[letter number];
templates=mat2cell(character,42,[24 24 24 24 24 24 24 …%数字后面换行空格加三点，字母后面换行不用空格加三点
24 24 24 24 24 24 24 …
24 24 24 24 24 24 24 …
24 24 24 24 24 24 24 …
24 24 24 24 24 24 24 24]);%mat2cell矩阵啊分块函数，在mat2cell函数中，有三个参数，第一个参数是想要分解的矩阵，第二个和第三个参数一般都是集合的形式，表示分解的尺度。
save (‘templates’,‘templates’)%直接在文件夹中生成templates目录。前面那个templates是是文件名。
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]周曼,刘志勇,鲁乾鹏,施方展,王得磊,杨鲁江.基于OCR的数字仪表自动识别在工业现场中的应用[J].仪器仪表用户. 2021,28(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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