辦公中以文件為掃描對象是一種非常普遍的行為，但在掃描文件時，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)掃描到的文件不太清楚，連字體也不容易分辨。那么，大漠ocr識別的流程是什么呢？我們可以跟著福昕全能王的小編來看看相關(guān)內(nèi)容。

    　　OCR的作用是什么

    　　首先我們要清楚在進行圖片的識別過程中很容易出現(xiàn)各類的問題，對于這些問題大多是來自于圖片識別不出來。圖片信息有很多種類型，文字、圖形等等。要想識別圖片里的文字，就必須要借助程序去進行。
    　　在我們想要將照片文字識別出來的時候，由于照片本身有的清晰，有的不清晰，那么如果沒有OCR的幫助，就不能將不清晰的照片文字提取出來。因此大家在進行掃描的時候，都很看好OCR工具。

    　　ocr識別失敗是什么原因

    　　1、身份證是否過期；
    　　2、傾角過大，造成圖像嚴重變形。在圖像變形校正過程中，會降低圖像質(zhì)量，導致識別率低。因此，一般建議相機在采集身份證時；
    　　3、光線干擾，如證件上有斑點或部分陰影，在改變證件角度或拍攝角度時，可避免斑點和陰影；
    　　4、他們大多數(shù)人都在射擊。相機離證書很遠。這時，相機近距離拍攝，讓證書上盡可能多的照片。
 

    　　大漠ocr識別的流程是什么

    　　一、OCR識別預處理：灰度化（如果是彩色圖像）、降噪、二值化、字符切分以及歸一化這些子步驟。經(jīng)過二值化后，圖像只剩下兩種顏色，即黑和白，其中一個是圖像背景，另一個顏色就是要識別的文字了；降噪在這個階段非常重要，降噪算法的好壞對特征提取的影響很大。字符切分則是將圖像中的文字分割成單個文字——識別的時候是一個字一個字識別的。如果文字行有傾斜的話往往還要進行傾斜校正。歸一化則是將單個的文字圖像規(guī)整到同樣的尺寸，在同一個規(guī)格下，才能應用統(tǒng)一的算法。
    　　二、特征提取和降維：特征是用來識別文字的關(guān)鍵信息，每個不同的文字都能通過特征來和其他文字進行區(qū)分。對于數(shù)字和英文字母來說，這個特征提取是比較容易的，因為數(shù)字只有10個，英文字母只有52個，都是小字符集。對于漢字來說，特征提取比較困難，因為首先漢字是大字符集，國標中光是最常用的第一級漢字就有3755個；第二個漢字結(jié)構(gòu)復雜，形近字多。在確定了使用何種特征后，視情況而定，還有可能要進行特征降維，這種情況就是如果特征的維數(shù)太高（特征一般用一個向量表示，維數(shù)即該向量的分量數(shù)），分類器的效率會受到很大的影響，為了提高識別速率，往往就要進行降維，這個過程也很重要，既要降低維數(shù)吧，又得使得減少維數(shù)后的特征向量還保留了足夠的信息量（以區(qū)分不同的文字）。
    　　三、分類器設計、訓練和實際識別：分類器是用來進行識別的，就是對于第二步，對一個文字圖像，提取出特征給分類器，分類器就對其進行分類，告訴你這個特征該識別成哪個文字。在進行實際識別前，往往還要對分類器進行訓練，這是一個監(jiān)督學習的案例。
    　　四、OCR識別后處理：后處理是用來對分類結(jié)果進行優(yōu)化的，第一，分類器的分類有時候不一定是完全正確的，比如對漢字的識別，由于漢字中形近字的存在，很容易將一個字識別成其形近字。后處理中可以去解決這個問題，比如通過語言模型來進行校正——如果分類器將“在哪里”識別成“存哪里”，通過語言模型會發(fā)現(xiàn)“存哪里”是錯誤的，然后進行校正。第二，OCR識別圖像往往是有大量文字的，而且這些文字存在排版、字體大小等復雜情況，后處理中可以嘗試去對識別結(jié)果進行格式化，比如按照圖像中的排版排列。技術(shù)支持：一7五二1二8三二0一。
    　　好了，以上就是小編給大家介紹的關(guān)于大漠ocr識別的流程是什么的相關(guān)內(nèi)容了，大家應該都明白了吧，ocr識別工具的作用是非常大的哦，在選擇識別工具的時候，我們可以選擇福昕全能王。