基于MATLAB的OCR图像文本识别系统解决方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现强大的光学字符识别功能，可处理自然场景和文档图像。系统通过图像预处理、文字定位、字符分割和识别等步骤，准确提取中英文混合文本内容。代码结构清晰，适合学习和二次开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的OCR图像文本识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的光学字符识别（OCR）系统，能够自动识别自然场景图片或文档图片中的文字内容。系统通过完整的图像处理流程，包括图像预处理、文字区域检测、字符分割和模式识别，实现对中英文混合文本的准确提取。该系统特别设计了精度评估模块，为用户提供识别可信度和性能统计，可广泛应用于文档数字化、场景文字提取等场景。

功能特性

• 多格式图像支持: 支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 智能图像预处理: 自动进行灰度化、二值化、噪声去除、对比度增强等处理
• 中英文混合识别: 可识别中文、英文及混合文本内容
• 多语言模式选择: 支持指定语言类型（中文/英文/混合模式）优化识别效果
• 全面的输出结果: 提供识别文本、字符置信度、可视化标注图像和识别报告
• 精度评估功能: 内置识别准确率计算和性能统计分析

使用方法

1. 准备输入图像: 确保图像包含清晰文字，分辨率建议300dpi以上
2. 设置识别参数: 可选择语言类型（默认混合模式）
3. 运行识别系统: 执行主程序开始文本识别
4. 查看输出结果:

- 文本内容：识别出的文字字符串 - 置信度：每个字符的识别可信度评分 - 可视化结果：标注识别区域的图像文件 - 统计报告：识别准确率、处理时间等详细信息

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议: 4GB以上内存，支持彩色图像显示

文件说明

主程序文件整合了OCR系统的完整处理流程，其核心功能包括：图像文件的读取与格式验证，基于预设参数执行图像预处理操作，通过文字区域定位算法检测图像中的文本区域，实现字符级别的精确分割，运用机器学习分类器完成字符识别，生成包含识别结果和置信度的文本输出，提供识别区域的可视化标注图像，以及对整体识别性能进行评估和报告生成。