图像文字处理

资 源 简 介

图像文字处理

详 情 说 明

图像文字处理技术（OCR，光学字符识别）允许计算机从图像中提取和识别文字内容，广泛应用于文档数字化、车牌识别、票据处理等场景。典型的处理流程包括以下关键环节：

首先，图像预处理对原始图片进行优化，可能涉及去噪、二值化、旋转校正等操作，以提高后续识别的准确性。

然后，文字检测算法定位图像中的文本区域，传统方法可能使用边缘检测或连通组件分析，而现代方案普遍采用基于深度学习的检测模型。

接着，文字识别引擎处理检测到的文本区域，将像素数据转换为可编辑的字符。早期依赖于模板匹配，现在主流使用循环神经网络或Transformer架构。

最后，后处理阶段可能包括拼写检查、格式还原等，以提升输出质量。当前最先进的系统能处理多语言、复杂版式和低质量图像。

该技术持续演进，结合更强大的深度学习模型和大规模训练数据，不断突破准确率极限并扩展应用边界。