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OCR(光学字符识别)技术在现代计算机视觉领域应用广泛。基于MATLAB实现简易OCR程序可以通过以下思路完成:
预处理阶段是识别精度的关键,需要进行灰度化、二值化、噪声去除等操作。对于汉字等复杂字符,可能还需要进行形态学处理来改善字符形状。MATLAB的图像处理工具箱提供了丰富的函数支持这些操作。
特征提取环节可以采用多种方法。对于简单字符,可直接使用像素分布特征;对于更复杂的识别任务,可以考虑投影特征或轮廓特征。MATLAB的矩阵运算能力能高效处理这些特征计算。
分类识别部分可以基于模板匹配或机器学习方法。模板匹配适合简单场景,而使用SVM等分类器能获得更好的泛化能力。MATLAB的统计和机器学习工具箱为此提供了完整的解决方案。
该程序框架可扩展性强,通过调整特征提取方法和分类器,可以适应不同语言的识别需求。对于汉字识别,可能需要更大的特征维度和更复杂的分类模型。