手写文字识别如何实现

手写文字识别如何实现
手写文字识别如何实现

在生活和工作中我们经常会动手写一些东西,如果这些内容我们需要转换成电子档的形式保存下来的话,又该怎样实现呢?最普遍的方法就是一点一点的在键盘上敲打下来。可以很多人的打字速度是很慢的,那么就可以试试小编为大家分享的这个图片转文字的操作了。

步骤一:首先,打开电脑上的图片转文字软件【迅捷OCR文字识别软件】,同时还需要我们的手写文字图片传到电脑上。

步骤二:打开手写文字识别的工具后,在电脑桌面上弹出该工具的功能页面。

步骤三:在OCR文字识别的功能中有很多的功能,而我们要选择的就是“手写文字识别”的功能了。

步骤四:在手写文字识别的页面中,我们先需要对该功能添加图片文件,即点击“上传图片”的蓝色按钮。

步骤五:将图片添加到手写文字识别的功能页面中,我们接下来可以对该功能的导出格式与导出目录进行更改。导出格式与导出目录是根据我们的个人需求进行调整的。

步骤六:最后一步就是点击“开始识别”的功能键了。识别完成后,开始识别功能就会变成“导出识别结果”的功能键,这样就可以一键将识别完成的内容给导出来了。

好了,以上就是将手写的图片文字给转换成电子档格式的全部操作了。有需要的小伙伴记得收藏呀!

基于知识库的手写体数字识别

HUNAN UNIVERSITY 课程模式识别 题目基于知识库的手写体数字识别学生姓名 学生学号

专业班级 学院名称 2016 年6 月25 日

基于知识库的手写体数字识别 1案例背景: 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一,并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大,如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多识别方法,并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程,并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。 2 理论基础: 2-1手写字体识别方法: 手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题,综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识,其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1 手写体数子识别流程图 2-2 图像预处理 手写体数字识别的首要工作是图像预处理。在图像预处理过程中需要解决的主要问题有:定位、图像二值化、平滑化(去噪)H J、字符切分、规范化等。图像二值化是指将整个图像呈现出明显的黑白效果。待识别的手写体数字图像在扫描过程中,常会带来一些噪声,用不同的扫描分辨率得到的数字图像,其质量也各不相同,故而要先将这些干扰因素排除掉。另外,还需要正确分割整幅文档图像中的手写体数字,而分割后的数字大小、字体常各不相同,故还需进行归一化处理。 2-3 特征提取 特征提取的目的是从经过预处理后的数字图像中,提取出用以区分与其它数字类别的本质属性并数值化,形成特征矢量的过程。常见的手写体数字特征有:模板特征、统计特征、结构特征和变换特征。 2-4 分类器 不同的分类方式对应不同的分类器,可选的分类器有神经网络、支持向量机

毕业论文计算机手写数字识别技术完整版

毕业论文计算机手写数 字识别技术 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

合肥学院 2007届毕业设计(论文) 基于模板匹配算法的字符识别系 设计(论文)题 目 统研究与实现 院系名称计算机科学与技术系 专业(班级)计算机科学与技术 2003级1班 姓名(学号)宋飞(0) 指导教师赵大政 系负责人袁暋 二O O七年五月二十三日 摘要 自从计算机问世以来,让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究表明,对视觉和听觉信息的处理过程,不仅仅是一个感知过程,也是一个认知过程。因此,研究模式识别,是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个传统和典型的模式识别问题,脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点,使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。在这种大类别识别的研究中,传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。而在模板匹配算法中,得计算其特征值。图像需要经过二值化,细化等预处理。 关键字模板匹配;特征值;细化;二值化 ABSTRACT Since computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligence

手写数字识别的实现

燕山大学 课程设计说明书 题目:手写数字识别的实现 学院(系):电气工程学院 年级专业: 08-自动化仪表 学号: 080103020179 学生姓名:付成超 指导教师:林洪彬程淑红 教师职称:讲师讲师 2010年 12 月 24 日

燕山大学课程设计(论文)任务书 院(系):电气工程学院基层教学单位:自动化仪表系 学号080103020179 学生姓名付成超专业(班级)自动化仪表设计题目手写数字识别实现 设 计技术参数 通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 设计要求 设计图像中不同数字的识别方法,可以先从两个数字的识别开始,尽量实现多个不同数字的识别。设计中应该有自己的思想、设计体会 工作量1.分析图像特征,查阅相关资料,根据图像的特征提出解决问题的思路。2.查阅相关资料,学会MATLAB的编程方法 3.根据解决思路,编辑程序,根据调试结果,修改相应思路,找出最佳解决方案 工作计划周一分析图像,查阅各种资料,提出可行的解决方案。周二熟悉MATLAB软件,学会软件的简单编程方法。 周三根据可行的方法,编写程序,调试并修改方案。周四根据调试结果,选取最佳方案并完成设计论文。周五进一步完善设计论文,准备论文答辩。 参考资料[] MICHAEL SIPSER著,张立昂等译,《计算理论导引》,机械工业出版社,2000。 [2] 王晓龙,关毅等编,《计算机自然语言处理》,清华大学出版社,2005。 [3] R.C.Gonzales等著,阮秋崎等译,《数字图像处理》,电子工业出版社,2002。 [4] 王文杰等编,《人工智能原理》,人民邮电出版社,2003。 指导教师签字基层教学单位主任签字 2010年 12 月 24 日

图片文字识别有哪些方法

图片文字识别有哪些方法 在生活中经常遇到要将一张图片中的文字识别出来的时候,那你平时会使用到什么工具或者方法去进行图片文字识别呢?如果使用了一种对的方法就会让你快速识别出来图片文字而且识别效果也不错,达到事半功倍的效果,那什么是对的方法呢?跟着小编一起来看看这种方法的操作步骤吧! 使用工具:捷速OCR文字识别软件。 软件介绍:这款软件主要是利用OCR技术通过字符识别的方法将图片转换成可以编辑的文本,它可以帮助你识别多种票据和多种文件格式的图片,支持多种格式文档,包括JPG、PNG、PDF、等快速精准识别,实现文档数字化,如果想要识别图片文字的话,通过使用捷速OCR文字识别软件https://www.360docs.net/doc/428039201.html,就可以帮你解决问题了。具体操作步骤: 1、接下来的步骤使用到的是一款捷速OCR文字识别软件,电脑 中有这款软件的可以直接打开,没有的话也也没有关系,可以 去官网上下载安装一个。

2、打开软件,你会看到这样一个页面,在这上面你可以了解到这 款软件的主要特点优势,看完了之后点击退出按钮退出该页面。

3、接着点击软件上方极速识别功能,这里可以将图片中的文字识 别出来。

4、点击添加文件按钮将你所要识别的图片添加进来,如下图所示: 5、图片添加进来之后它会让你选择识别格式和识别效果,可以根

据你自己的需要来进行选择(这里以DOCX、识别优先为例) 6、接着在软件下方这里设置一下文件保存位置,你可以放在原文 件夹,也可自定义在电脑中的其它地方,根据自己的需要来选 择就好。

7、保存位置设置好就可以开始识别图片了,点击开始识别按钮, 软件就会自动去识别了。

文字扫描识别软件怎么使用-捷速OCR文字识别

文字扫描识别软件怎么使用-捷速OCR文字识别 智能手机在改变人们生活的同时,也带来了信息安全隐患。在30日的第四届上海信息安全周活动上,安全信息专家演示的APP应用变身“密探”,手机充电宝成敲诈帮凶,这些事例还真是不看不知道,一看吓一跳。但是人们在日常的工作和生活中还是会为了方便使用手机的很多功能,上次老板给一份机密文件给小刘看,这份文件只有一份不好流传,所以小刘当即拿起手机进行拍照,想到手机可能不安全,于是存到电脑中。但是存在电脑中发现这些文字不能使用,也就是说文件中的信息都不能使用,那这份文件就没有什么意义了。 为了找到图片文字提取的方法,小刘尝试了很多种办法,最后选定了ocr文字识别软。因为该软件不仅识别效果好,操作也非常的简单。 第一步:打开软件,直接进入到软件的操作主界面; 第二步:选择左上角的“添加文件”按钮,找到扫描文件所在的位置,点击打开就完成了添加工作; 第三步:软件的右下角有一个“输出路径”的选择,就是识别好之后的word文档保存在什么地方,这个根据自身的要求进行选择,也可以选择存放在原有文件夹内; 第四步:点击上方正中的“开始转换”按钮,短暂的时间过后转换就会结束,就可以得到你想要的word文档。 图片文字提取要怎么样实现?ocr文字识别软件只要上面几步就可以轻轻松松帮你实现。小编在此还是提醒,如果用手机记录一些有用的信息文字,应该尽快的转换成文字保存在电脑中加密,不然文字的安全得不到保证,就像这样的机密文件一旦泄漏后果是不堪设想的。千万不要轻信那些在线转换,那样泄漏的机率更大,还是应该找ocr文字识别软件这样操作简单的,自己就能实现文字提取,而且识别效果非常的好,能够达到98%左右。

手写数字识别系统的设计与实现

] 手写数字识别系统的设计与实现 摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 为编译环境,使用MFC进行图形图像界面开发的系统。主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写,在此窗口中可以进行数字的保存及清屏,然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字,从而进行数字的预处理,其中包括灰度化及二值化处理,然后进行特征提取,最后实现数字的识别。本系统的界面设计友好,流程正确,功能也较为完善。实验结果表明,本系统具有较高的识别率。 关键词:绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别 / ;

目录 前言 (1) 概述 (2) 1 需求分析 (4) 功能需求分析 (4) , 性能需求分析 (4) 数据需求分析 (5) 相关软件介绍 (5) 2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6) 系统整体功能模块设计 (6) 手写数字识别系统的基本原理 (6) 数字图像的绘制 (6) 图像的预处理 (6) ) 图像的特征提取 (7) 特征库的建立 (8) 图像数字的识别 (8) 3 手写数字识别系统程序设计 (8) 数字图像的绘制 (8) 数字的特征提取 (15) 模板特征库的建立 (18) 数字的识别 (20) (

总结 (23) 致谢 (24) 参考文献 (25)

前言 自上世纪六十年代以来,计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注,并逐渐成为一门重要的学科领域。而作为它们的研究对象的数字图像,也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理,用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别领域研究的课题之一,由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。由于手写体数字的随意性很大,例如,笔画的粗细,字体的大小,倾斜等等都直接影响到字符的正确识别,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多的识别方法,取得了较大的成果。手写体数字识别实用性很强,在大规模数据统计(如例行年检,人口普查),财务,税务,邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法,开发一个小型的手写体数字识别系统。 在研究手写体数字识别理论和方法的基础上,开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作:手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。

如何将扫描图片上的文字变成word文档

如何将扫描图片上的文字变成word文档 以前好像弄过,记不太清. 我扫下来的图格式是jpg,然后双击打开,打开后点击"编辑"——“全选”(也可以直接按住鼠标左键选出你要的部分图和字)——复制——打开一个word文档——粘贴(出来的既有图又有字)——删去图就只有字了(如果旁边出现一个智能标记,还可以将鼠标移到标记上点一下,看见出现几个选择,选“仅保留文本”就行)。 还弄过从网页上复制的,不过前提好像要该网页允许复制内容才行,那更简单一点,直接用鼠标选出要复制的东东,再建一个文本文档,先粘贴在文本文档上,再建一个word文档,再从文本文档上复制粘贴到word上就行了,下来的好像直接就是只有字了。 好像当时就是这样的,具体的你可以试一下。 扫描文字,结果以图片格式(.bmp)存入电脑。然后使用ORC识别系统进行转换,最终用WORD进行修改编辑。下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写,翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术,是与扫描仪配套的主要软件,属于非键盘输入范畴,需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件,在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前,市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬 枰腔挂 蟆K孀派 枰欠直媛实奶嵘 琌CR软件也在不断升级,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的,近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善,OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手 二、OCR的基本原理 简单地说,OCR的基本原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机,然后由计算机取出每个文字的图像,并将其转换成汉字的编码。其具体工作过程是,扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电信号,经过模拟/数字转换器转化为数字信号传输给计算机。计算机接受的是文稿的数字图像,其图像上的汉字可能是印刷汉字,也可能是手写汉字,然后对这些图像中的汉字进行识别。对于印刷体字符,首先采用光学的方式将文档资料转换成原始黑白点阵的图像文件,再通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,以便文字处理软件的进一步加工。其中文字识别是OCR的重要技术。 1.OCR识别的两种方式 与其它信息数据一样,在计算机中所有扫描仪捕捉到的图文信息都是用0、1这两个数字来记录和进行识别的,所有信息都只是以0、1保存的一串串点或样本点。OCR识别程序识别页面上的字符信息,主要通过单元模式匹配法和特征提取法两种方式进行字符识别。 单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保存有标准字体和字号位图的文件进行不严格的比较。如果应用程序中有一个已保存字符的大数据库,则应用程序会选取合适的字符进行正确的匹配。软件必须使用一些处理技术,找出最相似的匹配,通常是不断试验同一个字符的不同版本来比较。有些软件可以扫描一页文本,并鉴别出定义新字体的每一个字符。有些软件则使用自己的识别技术,尽其所能鉴别页面上的字符,然后将不可识别的字符进行人工选择或直接录入。 特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为很多个不同的字符特征,包括斜线、水平线和曲线等。然后,又将这些特征与理解(识别)的字符进行匹配。举个简单的例子,应用程序识别到两条水平横线,它就会“认为”该字符可能是“二”。特征提取法的优点是可以识别多种字体,例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。

怎样识别图片上的文字

细心看吧希望能帮助你 要下载安装文字识别软件,你可以试试尚书七号,或者汉王等等 下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写,翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术,是与扫描仪配套的主要软件,属于非键盘输入范畴,需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件,在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前,市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的,近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善,OCR 己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。 一、OCR技术的发展历程 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始,经过30多年的不断发展改进,包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果,人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率,发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。 IBM公司最早开发了OCR产品,1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号,并且必须是指定的字体。20世纪60年代末,日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的,两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年,信函的自动分拣率达到92%左右,并且广泛地应用在邮政系统中,发挥着较好的作用。1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595,其识别速度为每秒70~100个汉字,识别率为99.5%。其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。 中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚,在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究,20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。1986年,国家863计划信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位联合进行中文OCR软件的开发工作。至1989年,清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版,至此中文OCR正式从实验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能实用简/繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统,使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统,则被专家鉴定为“是国内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统,总体上居国际领先水平”。上个世纪90年代中后期,清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究,使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统,它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学 本科生毕业论文(设计) 题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现

目录 摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计

石河子大学 信息科学与技术学院毕业论文 课题名称:手写体数字识别系统设计 学生姓名: 学号: 学院:信息科学与技术学院

专业年级:电子信息工程2007级指导教师: 职称: 完成日期:二○一一年六月十一日

手写体数字识别系统设计 学生: 指导教师: [摘要] 随着科学技术的迅速发展,在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合,手写数字识别系统的应用需求越来越强烈,如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统,采用模块化设计方法,编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块,利用摄像头等工具,将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机,完成对手写体数字图片的采集,并设计了一种手写数字识别方法,对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别,最终以文本形式输出数字,从而实现手写体数字的识别。 [关键词] 预处理,结构特征提取,分类识别,手写体数字识别

Handwritten Digit Recognition System Students: Teacher:

Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition. Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.

手写数字识别技术研究【开题报告】

毕业设计开题报告 计算机科学与技术 手写数字识别技术研究 一、选题的背景、意义 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家,各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码,统计报表,财务报表,银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 在当前在手写体数字识别的研究中,对于已二值化的图像抽取特征的方法有许多种。常用的统计特征有Gabor变换特征、Legendre矩特征、Pseudo-Zernike矩特征与Zernike矩特征。统计特征通常反映图像点阵总体分布情况,这些特征的图像预处理简单,对噪声不敏感,但对字的一些精细结构部分反应不灵敏。由数字图像的骨架和轮廓可抽取出手写体数字的结构特征,它往往对字结构精细部分反映灵敏,但图像预处理复杂,对噪声较敏感,一个完善的基于结构特征的分类器往往十分庞杂。基于这种情况,研究一种特征提取基于根据图像象素的走向判断出某段数字的结构的手写体识别系统具有一定的现实意义。 二、研究的基本内容与拟解决的主要问题 手写字符识别技术作为光学字符识别的一个重要分支,其综合了数学图像处理、计算机图形学和人工智能等多方面的知识,已越来越成为计算机自动化和智能化的重要技术。 由于手写数字的不规范性和多样性,再加上为了识别精确而对数字图像进行高点阵扫描,从而使数字识别时所要处理的信息不仅量大,而且复杂。为了能更好地识别,就要求识别系统能从大量数据中抽取关键信息,加以准确识别。脱机识别将书写字符转化为点阵或二值图像再抽取特征进行识别, 该方法与书写顺序无关, 较易识别具有“补笔划”或有“自由始终点”的字符, 但不易抽取象笔划特征这样分类能力强的特征。 本毕业设计主要解决以图像形式存在的手写体数字的识别问题。主要分为三个部分,

文字识别软件怎么提取和编辑扫描件中的文字内容

文字识别软件怎么提取和编辑扫描件中的 文字内容 电子扫描件现在越来越被各工作人士所重用,它起的作用也是越来越大,因为它可以快速的传递,基本上可以说是秒传,不会耽误任何工夫,特别是对一些时间紧任务重的工作,现在的电子扫描件基本上是以两种形式出现的,一种是以图片的格式,如JPG或JPEG等,另一种的话就是现在用得很多的Pdf格式,无论是哪种形式,但都有一个共同的特点,就是不易再被编辑,如果非常有必要对这些文件进行编辑怎么办呢? 1、电子扫描件不管它是以图片的格式存在还是以pdf的格式存在,如果我们需要对它进行编辑的话都不能直接在这原文件上开展,我们必须得借助第三方的专业工具,可能有些朋友一看到需要用工具就不想整了,为什么,就是怕麻烦,现在小编可以告诉大家, ocr文字识别软件用起来非常的方便,可以说是秒转,就可以实现;

2、其他的不多说了,要实现转换就必须准备软件,因为现在的条件下无法实现直接的转换,不过说不定在未来的

某个时候可以,但那都是后话了; 先下载软件,然后安装它,下载的方法和操作不再说了,自己到网上找就可以了; 3、下载安装完之后,现在打开这个软件,打开这个软件后,从软件上面的几个功能按钮就可以看出它们是什么意思,我们直接就可以对照着操作了,从软件左上角开始,那是一个添加文件的按键,顾明思意,肯定就是这个按钮可以把文件添加进来;

4、接着的删除和清除选项,就是当我们添加了错误的文件或者是把上一个我们已经转换好的文件从软件内删除的意思,就相当于清屏一样,这个不需要多解释。

5、然后就是开始转换了,这也就是软件提取文字最关键的一步了,从这个按钮的名字就可以看得出,这个就是把扫描件中的文字提出来的功能,你只需要点这个就可以了,然后稍等一会就行了;

手写体数字识别系统的设计与实现

大学生研究计划项目 论文报告 项目名称:_手写体数字识别系统的设计与实现 负责人:_________ _______________ 学院/专业:_____ ______ 学号:____ ________ 申请经费:_____ _________________ 指导教师:______ _______ 项目起止时间:2011年6月-2012年3月

摘要 手写体数字识别系统依托计算机应用软件为载体,利用C++程序设计的相关知识,运用模块设计等相关技术,最终完成手写体设计系统的程序综合设计。 关键字:手写体数字处理模式识别程序设计 一、论题概述 模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人(及某些动物)对事物的学习、识别和判断能力,因而受到了很多科技领域研究人员的注意,成为人工智能研究的一个重要方面。 字符识别是模式识别的一个传统研究领域。从50年代开始,许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索,并为模式识别的发展产生了积极的影响。 字符识别一般可以分为两类:1.联机字符识别;2.光学字符识别(Optical Chara- cter Recognition,OCR)或称离线字符识别。在联机字符识别中,计算机能够通过与计算机相连的输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状,所以相对OCR来说它更容易识别一些。但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写,然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的,比如人们填写各种表格资料,开具支票等。如果需要计算机去认识这些己经成为文字的东西,就需要OCR技术。比起联机字符识别来,OCR不要求书写者在特定输入设备上书写,它可以与平常一样书写,所以OCR 的应用更为广泛。OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备,如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备,OCR系统将书写者已写好的文字作为图像输入到计算机中,然后由计算机去识别。由于OCR的输入只是简单的一副图像,它就不能像联机输入那样比较容易的从物理特性上获得字符笔划的顺序信息,因此OCR是一个更具挑战性的问题。 数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题,它是本文研究的重点。数字识别在特定的环境下应用特别广泛,如邮政编码自动识别系统,税表和银行支票自动处理系统等。一般情况下,当涉及到数字识别时,人们往往要求识别器有很高的识别可靠性,特别是有关金额的数字识别时,如支票中填写

手写数字识别实践指导手册

手写数字系统实践指导手册 1 问题描述 设计一个简单的手写数字识别系统,能够识别手写输入的数字1-9并且能够识别选中的文本文件中的数字,应具有简单方便的操作界面,输入输出等。 1.1功能需求分析 通过分析,以及从用户的角度考虑,系统应该具有以下功能: (1)数字的手写输入。作为一个手写数字识别系统,首先应该能够让用户过绘制窗口进行数字绘制,系统得到用户的手写输入进行处理。 (2)直接选择文件。用户还可以选择系统中的文本文件进行处理。 (3)数据预处理。包括计算数据大小、二值化、格式化处理等。 (4)数字提取。将经过二值化后的图像中的个数字区域进行提取,只有能够将数字进行准确的提取,才能将其一一识别。 (5)基准库的选择与建立。选择一个可供系统训练和测试的样本库非常重要,本系统的训练集和测试集选择的是《机器学习实战》中所给的数据。 (6)识别数字。经过训练集进行训练后,使用knn算法对需要识别的数字识别。 2 数据集获取 ●任务要求: 从网上爬取或者下载适合进行手写数字识别系统的训练集和测试集 ●实践指导: 方式一:自己从网上找适合的数据下载 方式二:推荐数据集:“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合,该文登载与2010年10月3日的UCI机器学习资料库中https://www.360docs.net/doc/428039201.html,/ml

3 功能设计与实现 3.1手写数字识别系统结构图: 图一:系统结构图 3.2识别用户选择手选文件功能设计与实现 ●任务要求: 用户可以自己从电脑中选择文本文件进行识别。 ●实践指导: KNN分类器的构造思路及原理如下: 1)选择训练集和测试集。系统所采用的数据集选用的是“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合。0-9每个数字大约有200个训练数据20个测试数据。数字的文本格式如图所示。

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行编辑和提取修改

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行 编辑和提取修改 一提起对图片内的文字内容进行修改和编辑,我相信不少人都认为小编是说在做平面广告的时候,对广告宣传用语或平面设计的内容进行修改呢,那些都是平面设计人员通过专门和平面设置软件干的活,这里小编的意思提完全把图片内的文字信息提取出来,再对这些文件进行通过word或者是txt等文档格式进行编辑,现在跟着小编一起看一下具体的操作方法。 1、编辑图片内的文字,还不能像office等软件一下,对图片内的文字进行修改和编辑,所以我们需要借助ocr文字识别软件进行修改和提取,通过这个文字识别的技术我们一可以很方便的对文字进行提取。

2、下载好这个软件之后,就安装到你的电脑上,然后打开这个软件就可以了,现在要做的第一步就是添加文件到软件上面,你可以通过软件上的功能键来添加,也可以自己直接拉到软件上来,具体操作可以参照下面的图;

3、接下来就是要设置好这个文件在你电脑上保存的地点,你可以在软件下面找到文件输出的选项,这里默认的是电脑的桌面,你可以点最右边的浏览菜单来设置文件夹,具体操作如图,小编一般都放在桌面上,因为操作起来方便,找文件也方便;

4、再下来就是提取文字的过程,这也是软件自己提取的,你只需要点一个键就可以顺利实现提取了,这一键就是指软件上面的开始转换功能菜单,然后你坐在电脑边上进行等待就可以了,直到弹出一个对话框就证明转换完毕了;

5、最后一步就是进行文件的校验了,因为毕业是机器识别出来的,它的精准度和你的图片清析程度成正比,所以你的图片清析度不够是有些文字可能识别有一定误差,所以你最好再自己校对一次,以确保无误;

手写数字识别的原理及应用

手写数字识别的原理及应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 一、引言 手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支,它研究的对象是:如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 二、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入,如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入,无疑会促进这一事业的进展。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 三、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值: 1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。 2.由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络(ANN)------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台,验证理论的有效性,评价各种方法的优缺点。 3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究,并已取得了很多成果,但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题(Open problem)。

学会这2种方法轻松提取图片中的文字

当我们在网上搜索一些资料,很多内容是不能复制粘贴的。有的小伙伴的打字速度挺快的,就一点一点将搜索到的内容手动输入下来了。而对于我们这些职场新手来说,打字那是不可能的,这时我们只要学会图片转文字的操作就可以将需要的资料保存下来了。接下来小编给大家分享两种可以轻松提取图片文字的两种方法。 方法一:使用OCR软件 软件介绍: 迅捷OCR文字识别软件是我们在办公中常用的一种办公工具,该软件支持极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译。 具体图片转换文字的操作一起看看: 打开电脑上的OCR文字识别软件之后,在极速识别和OCR文字识别都是可以完成图片转换文字的操作的,我们选择其中一个即可。如选择OCR文字识别功能。 在OCR文字识别功能的页面中,我们就选择截图识别功能了,页面中有截图的快捷方式,先打开要截图的页面,返回到OCR文字识别的页面中按下快捷键就可以进行截图了。

截取的图片在OCR文字识别的页面中有显示,我们对导出格式和导出目录进行一个简单的调整,点击页面右下角的“开始识别”就搞定啦。 方法二:使用在线网站 网站介绍: 该网站是一个PDF转换器的网站,支持多种PDF文件的转换。具备文档转换,文档处理,文档文本翻译,音视频转换,图片文字识别,语音识别等功能。以下给大家看看详细的操作: 当进入到PDF转换器在线网站后,选择点击“图片文字识别”功能中。

在跳转出的图片文字识别页面,需要添加一下图片文件,这个需要我们提前保存一下图片了。需要转换的图片上传成功后,该网站就会自动进行识别了。识别好的文件点击立即下载即可。 图片转换文字怎么转?这下大家学会了吧!简单的两种操作,可以帮助我们实现图片转换文字的操作,以后提取图片中的文字再也不用手动码字了,有需要的小伙伴们可以学学哈!

自由手写体数字识别系统的设计与实现

自由手写体数字识别系统的设计与实现 戴建辉 信息科学与工程学院,电子信息工程系 指导老师:吴谨 摘要:本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法;其次,探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征,并详细地描述了知识库的构造方法;最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明,本方法具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。 关键词:手写体数字;预处理;模式识别;特征提取 Abstrct: This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise. Keywords: handwritten number; pretreatment;pattern recognition; feature extraction 1 引言 OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类

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