机器视觉知识--手写字体是怎么识别的？

OCR简称Optical Character Recognition，它是指对于纸上的打印的文字字符进行识别，将识别结果以文本方式存储在计算机器中。根据识别的字符类型通常可分为印刷体识别和手写体识别两大类。

字符识别原理：通过对特征点形状的提取，分离器分离字符，然后进行文本的输出。

我们以手写字体为例进行讲解，识别的步骤如下：

1.打开机器视觉软件。

2.采集图像。点击软件界面“工具箱”-->“图像处理”-->“采集图像”，将采集图像工具拖至流程栏，如图一所示。采集图像的方式有文件、目录、相机三种方式，我们选择“文件”下采集，如图二所示。在电脑的文件夹中，选择格式为JPG或BMP格式的图片。

图一

图二

3.字符识别工具添加。添加“字符读取”和“字符集合”工具至流程栏，如图三所示

字符读取：用于读取字符文本，需要将标准的字符录入字符集合中。

字符集合：配合“字符读取”工具使用，用于存储字库模板。

图三

4.选择输入图像。点击流程栏的“字符读取”，选择输入的图像为“Task.1采集图像”。如图四所示。

图四

5.设置检测区域。在区域设置中，选择矩形方框，拖动到检测的字符区域，如图五所示。

图五

6.衔接“字符集合”，参数设置。进行分割参数设置（阈值、字符极性、字符宽度、字符 高度）和识别参数设置（最小分数设置）。如图六所示。

图六

通过调整参数来达到将字符逐个分割，如图七所示。

图七

7.学习字符。如图八所示，选择单个学习或全部学习，如图久所示，将图像中的字符逐个输入在学习字符的对话框内，然后“执行”。

图八

图九

8.结果显示。将“系统工具”下的“数据显示”，将拖至流程栏，点击“数据显示”，添加数据文本为“字符读取”的文本，点击确定。

图十

最终的识别结果如下图所示。

以上为手写字符识别的全部过程，由于手写字体具有随机性、自由化程度高，识别起来比印刷字符困难，因此需要大量的学习才能达到快速正确的识别。

总结:

字符识别流程如下图所示