问一种用于模因图像的OCR字体
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Software Engineering用户

提问于 2016-03-28 13:15:36

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我正在为网络模因图像编码一个特殊的光学字符识别。这是一个学校项目，应该用C语言编码。

目前，我在编写OCR代码的方法/算法上遇到了问题。事实上，几乎所有的模因图像都有相同的字体，这是影响(更不用说其他没有影响字体)。OCR的目标将是检测和识别字符，这些字符在影响字体，在模因图像的前景，而不是在它背后的场景。

要做这个OCR，我的意思是神经网络有点过火，因为模因图像中的字符是简单的、直接的和向前的。我听说有其他“更简单”的方法来做OCR，比如使用机器学习算法来“学习”影响字体，或者使用基于骨架匹配的系统通过模式识别来识别字符。

做OCR最好的方法是什么？而是神经网络？模式识别？机器学习？

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发布于 2016-03-28 16:12:18

一旦你确定了包围框，你很可能可以通过渲染最常见的字符(例如，可打印的ASCII)并查看差异来对大多数字符进行蛮力识别。

我仍然怀疑，一个非常简单的神经网络可以做得更快，如果你用相对较大的怀疑字母块(例如，一个8×10矩阵，甚至更粗)，任何彩色的内容都会被一种颜色删除/替换，因为备忘录字母通常是白色的，带有黑色的边框。不过，这个网络需要接受培训。

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原文链接：

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/314058

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