光学字符识别开发

Question

我一直在努力开发自己的OCR引擎。研究话题之后有点我得出的结论是，有4个涉及主要步骤：

1. 前处理图像[去歪斜，图像对比度，二值化等]
2. 分割图像插入到字符中[以便更容易地分别处理每个字符]
3. 通过特征提取/比较和分类识别字符。
4. 后处理图像[增加获得最佳的解决方案的机会。]

我的第一步后，我彻底失败了！有人可以帮助我告诉如何执行字符分离&特征提取？即使您可以提供给我一个指向正确方向的链接，我也会非常感激。 在此先感谢！ :)

Answer 1

有一篇论文称为Zelnik-Manor和Perona的自调谐谱聚类。这里是链接到他们的页面文件和代码，MATLAB写：

Self-Tuning Spectral Clustering

这种方法可以进行图像分割。您可能想要研究的另一件事是对图像进行特征提取的主题建模。 Blei的任何东西也会有用。

Answer 2

计算机视觉系统工具箱现在有ocr功能，可以为您节省麻烦。