文献类型：期刊文章

作　　者：吴鸣[1]

WU Ming(College of Information and Electronic Engineering,Hunan City University,Yiyang,Hunan 413000,China)

机构地区：[1]湖南城市学院信息与电子工程学院,湖南益阳413000

出　　处：《湖南城市学院学报（自然科学版）》

年　　份：2020

卷　　号：29

期　　号：5

起止页码：58-61

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、IC、ZMATH、普通刊

摘　　要：基于谷歌开源OCR引擎Tesseract的字符识别技术,针对某特定应用场合,设计并实现了一个图片字符识别系统.首先,对尺寸一致的样本图片进行分割、灰度化和二值化预处理;其次,利用Tesseract对特定字符进行针对性的训练以提高字符识别率;最后,进行字符的识别和矫正.Python环境下的实验验证结果表明:经过训练后的Tesseract字库可以有效地提高字符识别的准确率和识别速度;同时,灰度图比二值图更适合本特定场合的图片字符识别.

关 键 词：字符识别 OCR Tesseract  灰度图 二值图

分 类 号：TP391]