基于MATLAB的光学字符识别系统设计与实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发了一套完整的光学字符识别系统，支持印刷体与手写体字符的自动识别。系统通过图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别四大核心模块，能够有效应对不同光照、倾斜和噪声干扰，实现英文、数字等多语言字符的高精度识别。

详 情 说 明

基于MATLAB的光学字符识别系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB开发的光学字符识别（OCR）系统，旨在自动识别图像中的印刷体或手写体字符。系统核心包含图像预处理、字符分割、特征提取与分类识别四大模块，能够有效处理因光照不均、倾斜或噪声干扰而产生的复杂图像。项目支持对英文、数字等多语言字符进行识别，并提供识别准确率评估功能，适用于文档数字化、车牌识别、手写笔记转录等多种场景。

功能特性

• 多格式图像输入：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式。
• 鲁棒的图像预处理：集成二值化、噪声滤除、倾斜校正等技术，提升图像质量。
• 灵活的字符分割：采用连通域分析与投影法切割，准确分离单行或多行图像中的字符。
• 先进的模式识别：提供基于HOG/LBP特征结合SVM分类器，或端到端的CNN分类器两种识别方案。
• 可调识别参数：允许用户指定字符语言类型、调整识别精度参数以适应不同场景。
• 丰富的输出信息：

* 识别出的字符文本（按行列结构输出字符串）。 * 预处理及字符分割阶段的中间结果图像，用于可视化分析。 * 每个字符的识别置信度，并对潜在错误进行高亮提示。 * 对批量测试数据集自动生成准确率统计报告。

使用方法

1. 准备图像：确保待识别的图像文件（如文档截图、车牌照片）已准备好。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主脚本文件。
3. 选择输入与设置：

* 根据提示选择或输入图像文件的路径。 * （可选）在操作界面或代码中设置字符语言类型（默认英文/数字）及其他识别参数。

1. 查看结果：系统将自动执行识别流程，并在命令行窗口和弹出的图形窗口中显示识别出的文本、中间过程图像、置信度及统计报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本。
• 必要工具箱：

* Image Processing Toolbox * Statistics and Machine Learning Toolbox (若使用SVM分类器) * Deep Learning Toolbox (若使用CNN分类器)

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心和入口点，负责协调所有OCR处理步骤的依次执行。其主要功能包括：引导用户完成图像载入与参数配置、调用并管理图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别各个算法模块的顺序运行，以及控制最终识别结果与各类辅助信息的综合显示与输出。