本项目实现了一套完整的图像中文本信息提取方案,旨在帮助初学者深入理解光学字符识别(OCR)的全流程技术。系统功能主要分为四个核心模块:1. 图像预处理:通过灰度化、高斯滤波去噪、边缘增强以及基于Otsu算法的自适应二值化处理,有效分离前景文字与复杂背景;2. 文本检测与定位:采用MSER(最大稳定极值区域)特征检测算法寻找候选文字区域,结合几何特征(如宽高比、致密度)和连通域分析剔除非文字干扰,利用形态学膨胀连接相邻字符,最终在原图上通过矩形框精确标记出文本行的位置;3. 字符分割:利用垂直投影法分析像素分布的波峰与波谷,将定位后的文本行切分为单个独立的字符图像,为识别做准备;4. 文本识别:提供模板匹配算法与MATLAB内置OCR工具箱两种实现方式,将分割后的字符图像转化为可编辑的文本字符串。该项目代码注释详细,逻辑清晰,是学习数字图像处理与计算机视觉技术的优秀入门案例。