什么是光学字符识别技术

光学字符识别（OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析和识别，以获取文本和版面信息的过程。

与图像识别和机器视觉技术类似，OCR技术的处理过程也分为输入、预处理、中处理、后处理和输出。

输入

对于不同的图像格式，有不同的存储格式和压缩方式，目前主要有OpenCV、CxImage等。

初步处理——二值化

如今，数码相机拍摄的图片大多数都是彩色图像。彩色图像包含的信息量巨大，不适合OCR技术。

对于图像的内容，我们可以简单地将其分为前景和背景。为了让计算机更快更好地进行OCR相关计算，我们需要先对彩色图像进行处理，使其只剩下前景信息和背景信息。二值化也可以简单理解为“黑白”。

图像降噪

对于不同的图像，噪声的定义可能是不同的。根据噪声的特性去噪的过程称为去噪。

倾斜校正

由于普通用户很难对文档进行完全水平和垂直的拍摄，因此不可避免地会产生倾斜，这就需要图像处理软件进行校正。

中期处理，布局分析

将文档图像划分为段落和行的过程称为布局分析。由于实际文档的多样性和复杂性，这一步仍需优化。

字符切割

由于摄影和书写条件的限制，文字常常粘在一起或笔断了。直接使用这样的图像进行OCR分析将大大限制OCR的性能。因此，需要进行字符分割，即分离不同的字符。

字符识别

前期的重点是模板匹配，后期的重点是特征提取。文本位移、笔划粗细、笔划断裂、粘连、旋转等因素对特征提取的难度有很大影响。

布局恢复

人们希望识别出的文本仍能像原始文档图像一样排列，并能将其段落、位置和顺序输出到Word文档、PDF文档等。而不改变。这个过程称为布局恢复。

后期处理

根据具体的语言背景对识别结果进行校正。

输出

以一定的格式输出已识别的字符。

基于OCR技术的手持终端有哪些应用？

通过配备OCR字符识别软件的手持终端PDA，可以实现汽车牌照识别、集装箱号识别、进口牛羊肉重量标签识别、抄表识别、钢卷喷漆字符识别等多种场景应用。