基于Tesseract文字识别的预处理研究

• 作者: 章安 马明栋
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: OCR 文字识别 预处理 Tesseract框架 C++
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 73-76,174
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.013

摘要

针对Tesseract文字识别框架对输入图像的像素要求,以及图像采集过程中可能出现的歪斜、黑边等情况,基于文字识别流程,对预处理阶段的二值化、缩放、边框处理与倾斜矫正进行研究与C++代码的实现.对文字识别OCR(optical character recognition,光学字符识别)的流程进行了概述,重点研究图像缩放与二值化过程,利用双线性插值算法逐像素、逐行分别对横纵坐标进行线性插值,完成图像缩放;利用最大类间方差法、聚类的思想,遍历灰度值,获取最佳二值化阈值,实现图像的二值化.参考OpenCV库函数,提出图像边框与偏移的处理思路.在VS2015环境下基于Tesseract框架,对整个流程进行实现,介绍了Tesseract框架的接口与功能、输入与输出参数.图像的预处理对文字识别必不可少,有利于Tesseract之后的识别工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马明栋		19	118	7.0	10.0
2	章安		1	0	0.0	0.0