基于MATLAB的光学字符识别（OCR）系统开发

资 源 简 介

本MATLAB项目实现一个简易光学字符识别系统，支持印刷体字符图像处理，包含图像预处理、字符分割与识别模块，可输出文本结果，适合OCR入门学习与应用。

详 情 说 明

光学字符识别系统 (OCRSys) - README

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的基础光学字符识别（OCR）系统，旨在从包含印刷体字符的图像中自动识别并提取文本内容。系统通过完整的图像处理流程，包括预处理、字符区域定位、分割与识别，最终输出文本结果。代码结构清晰，注释详尽，特别适合OCR初学者学习基本算法原理与实践。

功能特性

• 图像预处理：支持图像灰度化、二值化、噪声滤波、形态学操作等，提升图像质量。
• 字符区域检测：利用连通域分析或投影法定位图像中的字符区域。
• 字符分割：将检测到的字符区域精确分割为单个字符图像。
• 字符识别：提供两种识别方案：基于模板匹配的快速识别，或使用KNN等简单分类器的机器学习识别。
• 结果输出：识别出的文本字符串可直接输出；可选显示中间处理结果（如二值化图像、字符边界框）；支持生成每个字符的识别置信度报告。
• GUI界面：提供简易图形用户界面，方便用户选择图片、查看处理流程与识别结果。

使用方法

1. 确保MATLAB环境已准备就绪（参见系统要求）。
2. 启动系统：运行main.m主程序文件，系统将自动启动GUI界面。
3. 加载图像：在GUI界面中点击“选择图片”按钮，从本地磁盘选取一个包含印刷体字符的图像文件（JPG、PNG、BMP等格式）。
4. 执行识别：点击“开始识别”按钮，系统将自动执行完整的OCR流程。
5. 查看结果：识别出的文本将显示在GUI的结果区域。用户可选择查看中间步骤的可视化结果（如字符分割效果）和详细的置信度报告。

系统要求

• 平台： MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱： Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。若使用KNN分类器进行识别，则还需安装 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件是整个系统的核心控制模块，负责协调整个OCR工作流的执行。它实现了图形用户界面的初始化与事件响应，完成了从图像加载、预处理、字符检测与分割到字符识别与结果显示的全部核心任务，并对各处理阶段的关键参数进行集中管理与配置。