提取汉字字模，进行OCR识别

资 源 简 介

提取汉字字模，进行OCR识别

详 情 说 明

在MATLAB环境下实现汉字OCR识别需要经过两个关键阶段：字模提取和字库匹配。首先通过图像处理技术从原始图片中提取出规整的汉字字模，然后通过特征比对实现字符识别。

字模提取阶段 预处理环节采用灰度化、二值化和降噪操作突出字符轮廓。针对汉字特点，通常使用连通域分析或投影分割法定位单个字符区域。字模标准化是关键步骤，需将所有字符缩放到统一尺寸（如64×64像素），消除因字体大小或位置差异带来的干扰。

字库建立阶段 需预先构建包含目标汉字的模板库。推荐使用特征提取方法如笔画密度统计、网格特征或傅里叶描述子，将每个汉字的特征向量存入数据库。为提高泛化能力，字库应包含多种字体样本，并对特征向量进行归一化处理。

OCR识别阶段 对待识别字模提取相同类型的特征向量后，采用最近邻算法（KNN）或支持向量机（SVM）进行匹配。对于相似字区分（如“未”和“末”），可引入笔画端点特征等细节参数。动态权重调整机制能有效提升复杂场景下的识别率。

该系统可通过MATLAB的图像处理工具箱高效实现，后期优化方向包括引入深度学习模型或增加上下文语义校验功能。实际应用中需注意光照补偿和倾斜校正等预处理环节对最终效果的影响。