光学字符识别发展

Question

我一直在努力自己开发一台OCR引擎。在对这一主题进行了一些研究之后，我得出结论，其中包括四个主要步骤：

1. 图像去斜、图像对比度、二值化等预处理.
2. 将图像分割成字符，以便于单独处理每个字符。
3. 通过特征提取/比较和分类来识别切拍。
4. 对图像进行后处理，增加了获得最优解的机会。

在第一步之后，我无望地迷失了方向！有人能告诉我如何进行角色分离和特征提取来帮助我吗？我会非常感激，即使你能给我一个链接，指出我的正确方向。谢谢！)

Answer 1

有一篇论文叫做Zelnik和Perona的自调谐光谱聚类.下面是用Matlab编写的纸张和代码的页面链接：

自校正谱聚类

该方法可以进行图像分割。另一件您可能想了解的事情是主题--为特征提取而对图像建模。布莱的任何东西都是有用的。

Answer 2

计算机视觉系统工具箱现在有ocr功能，可以节省您的麻烦。