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应用OpenCV进行OCR字符识别 (转载)

http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7943341

opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用。它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据)。

DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/

这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远。


这里写下OpenCV下OCR的流程:

1. 特征提取

2. 训练

3. 识别


特征提取

1. 在图像预处理后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征。damiles是直接将整个字符图像转换化为vector向量特征作为特征输入的。


2. 但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量。拿到字符的ROI图像,二值化。将图像分块,然后统计每个小块中非0像素的个数,这样就形成了一个较小的矩阵,这矩阵就是新的特征了。

UCI就是这么处理,详见其说明http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits

OpenCV中letter_recog例子就是使用的其特征数据。


训练与识别

训练与识别一般都采用同一种机器学习方法:

DAMILES应用了KNearest方法,对输入数据进行训练和识别。

1. 数据输入:

getData()函数中:

为trainData和trainClasses设置数据。


2. 初始化机器学习算法,及其训练

knn=new CvKNearest( trainData, trainClasses, 0, false, K );

trainData, trainClasses数据已得到。

而K是分类的数目。


训练在CvKNearest算法初始化中已经完成


3. 识别

获取识别测试的数据,testData

result=knn->find_nearest(testData,K,0,0,nearest,0);

result为识别的结果。



而OpenCV自带例子中,提供了boost,mlp,knearest,nbayes,svm,rtrees这些机器学习方法,进行训练和识别。

处理的步骤和方式都类似。


这些例子的识别率不是很高,OCR识别率在90%以上才有较好的使用意义,所以,OCR还需要更多特征和分析方法,来提高识别率,tesseract是一个不错的开源OCR引擎。


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在tesseract最初的字体库里,一种字体的字符样本库包括:94个字符,8种大小,4种字体(正常,粗体,斜体,斜粗体),每种20个样本,共60160个样本。

与UIC提供的字体库不同的是,tesseract提供的是标准印刷体字体库的识别,而UIC提供是手写体handwriting的特征数据。


数据之美提到,G公司(应该就是google了)的研究结果表明,在自然语言与机器翻译领域,简单模型加上大量有效样本数据,比复杂模型加上小样本数据,有效的多。 这个结论应该适用机器学习的很多领域。运算足够快,样本足够大,即使简单的模型,效果可能会出人意料。

由此可见,收集有效的、大量的样本库是多么的重要。

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