ocr軟件應用了人工智能的什么技術(shù)？傳統(tǒng)的OCR技術(shù)通常使用opencv算法庫，通過圖像處理和統(tǒng)計機器學習的方法從圖像中提取文本信息，包括二值化、噪聲過濾、相關(guān)域分析、AdaBoost等。傳統(tǒng)的OCR

ocr軟件應用了人工智能的什么技術(shù)？

傳統(tǒng)的OCR技術(shù)通常使用opencv算法庫，通過圖像處理和統(tǒng)計機器學習的方法從圖像中提取文本信息，包括二值化、噪聲過濾、相關(guān)域分析、AdaBoost等。傳統(tǒng)的OCR技術(shù)按照處理方法可以分為三個階段:圖像準備、文字識別和后處理。

一、圖像準備預處理:

文本區(qū)域位置:連接區(qū)域分析，MSER

文本校正:旋轉(zhuǎn)和仿射變換

文本分割:二值化和噪聲過濾

二、文字識別:

分類器識別:邏輯回歸，SVM，Adaboost

三、后處理:規(guī)則、語言模型(HMM等。)

傳統(tǒng)的OCR對于簡單場景下的圖片已經(jīng)取得了很好的識別效果。傳統(tǒng)的方法是對特定場景的圖像進行建模，一旦跳出當前場景，模型就失效了。隨著近年來深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學習的OCR技術(shù)逐漸成熟，能夠靈活應對不同場景。

基于深度學習的OCR技術(shù)

目前基于深度學習的場景文本識別主要包括兩種方法。第一步分為兩個階段:文本檢測和文本識別。二是通過端到端模型一次性檢測識別字符。

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