一、文r文什么是字识字识ocr

什么是OCR

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），别用别软是文r文属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的字识字识一门学问。其目的别用别软就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文r文文字资料。

由于OCR是字识字识一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，别用别软是文r文OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的字识字识名词也因此而产生。而根据文字资料存在的别用别软媒体介质不同，及取得这些资料的文r文方式不同，就衍生出各式各样、字识字识各种不同的别用别软应用。

在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。

一、OCR的发展

要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。

OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。

一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。其处理流程如下图：

(在下面的站点上）

从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。

在此逐一介绍：

影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。

对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。

对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。

字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。

字词数据库：为字词后处理所建立的词库。

人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。

结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

二、请问证件的“OCR识别”是什么意思啊

证件的OCR识别”就是针对证件类文档进行识别的技术，原理就是利用OCR识别技术，通过拍摄证件图像或者从相册中加载图像，过滤证件的背景底纹干扰，自动分析证件各文字进行字符切分、识别，最后将识别结果按各栏目分别导入到软件的数据库对应的字段当中。推荐安装云脉证件识别，人们就不用再依靠手工输入相关证件信息，可以实现自动识别采集。

云脉OCR证件识别一般包括身份证识别、驾照识别、行驶证识别、车牌识别、驾照副页识别、行驶证副页识别、护照识别、企业三证识别、户口本识别、港澳通行证识别，云脉SaaS平台都能下载上述识别api接口

三、大学生电脑里应该有哪些实用的学习必备软件

我作为一个大四学姐，今天想给大家介绍我在大学生活中常用的一些电脑软件，希望这些软件，能让你在使用电脑时获得更好的体验，帮你创造更大的价值。

幕布

幕布是一个轻量级的思维导图软件，支持多个平台，不仅有网页版和桌面版，而且覆盖iOS、安卓、iPad和微信。思维导图，适用于多种场景，可以用来制作读书笔记、拟写文章大纲和待办清单等，看着一条条信息以一种更有条理的方式组织在一起，有时给了我一种极大的满足感。

Photoshop

这是一款非常知名、非常强大同时也是最常用的图形图像处理软件，一直占据着图像处理软件的领袖地位，是平面设计、建筑装修设计三维动画制作及网页设计的必用软件。以处理像素所构成的数字图像为主，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱，很多大学生在校期间也自学这款软件的使用。

TED

TED是一个英语演讲视频网站，通过有洞察力、引人入胜的演讲来分享各种领域的想法。它的演讲主题包罗万象，涵盖了科学、技术、医学、社会学、文化等各种领域，演讲者是来自各个行业和领域的精英，多数是一些知名人士或专家，如比尔·盖茨、苏珊·凯恩等等。TED的演讲内容生动有趣，不仅能让你磨炼英语听力和口语，还能让你开阔视野、提升眼界。

以上就是我今天的分享，希望对大家有帮助！

四、软件测试需要用到哪些工具

软件测试分为手工测试和自动化测试，手工测试分为功能测试、性能测试、接口测试几个方向，自动化测试又分为功能自动化测试、性能自动化测试、接口自动化测试几个方向。每个方向用到的测试工具都不尽相同，下面我们来介绍一下一些常用的软件测试工具有哪些。

一、Selenium

Selenium是常用的功能测试工具之一，它是一套完整的 Web应用程序测试系统，包含了测试的录制、编写及运行和测试的并行处理。这个工具的主要功能包括：测试与浏览器的兼容性，测试系统功能。

二、Loadrunner

Loadrunner是一种预测系统行为和性能的负载测试工具，它通过模拟大量用户实施并发负载及实时性能检测的方式来确认、查找问题，对整个企业架构进行测试。

三、禅道

禅道是一款国产开源项目管理软件、支持产品管理、项目管理、质量管理、文档管理等。

四、Jmeter

JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载来做压力测试，在不同压力类别下测试他们的强度和分析整体性能。

五、Postman

Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件。

六、Fiddler

能够支持所有浏览器、系统和平台的调试代理。位于客户端和服务器的中间，它能记录所有客户端和服务器的请求响应。

参考资料:ocr车牌识别