一种标准文字检测装置

A. 文字识别有哪些方法

文字识别是利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。利用计算机自动识别字符的技术，是 模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学 字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的 手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。

识别系统
文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。

信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。

信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。

信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。

识别方法
文字识别方法 文字识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。

① 模板匹配法 将输入的文字与给定的各类别标准文字（模板）进行相关匹配，计算输入文字与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别结果。这种方法的缺点是当被识别类别数增加时，标准文字模板的数量也随之增加。这一方面会增加机器的存储容量，另一方面也会降低识别的正确率，所以这种方式适用于识别固定字型的印刷体文字。这种方法的优点是用整个文字进行相似度计算，所以对文字的缺损、边缘噪声等具有较强的适应能力。

② 几何特征抽取法 抽取文字的一些几何特征，如文字的端点、分叉点、凹凸部分以及水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置和相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。这种识别方式由于利用结构信息，也适用于 手写体文字那样变型较大的文字文字识别可应用于许多领域，如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对、大量统计报表和卡片的汇总与分析、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别、商品仓库的管理，以及水、电、煤气、房租、人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等。以及文档检索，各类证件识别，方便用户快速录入信息，提高各行各业的工作效率。

B. 传感器CE-RED检测报告测试项目有哪些

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。一般这类无线产品要出口欧洲则要CE-RED检测报告。

传感器CE-RED检测报告测试项目：

1、电磁兼容测试（EMC测试）

2、安规测试LVD（新指令中，对于电池输入的RF产品，也要求进行此项测试）

3、根据欧洲ETSI标准进行无线电通讯设备测试（RF测试）

4、欧洲允许频谱的信息通告（Notification）

5、CTR(TBR)测试

6、电器安全及健康防护测试（SAR评估）

传感器CE-RED检测报告需要提交的资料：

1、用户说明书，电路原理图

2、电路方块图(Block Diagram,也叫模块功能图)

3、电路走线图(PCB LAYOUT)，电路位号图(PCB placement)

4、操作描述(对方块图的解说)，元件清单(BOM LIST)

5、8.label(标签)，天线规格(或者天线增益图)

6、充电器LVD报告，定频软件(也叫定频程式.使发射模块能够定在某一频率点持续发射,一般BT和WIFI一定要提供)

C. OCR的OCR

（光学字符识别，Optical Character Recognition），是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别的意思，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[1]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软件在早些时候卖得比扫描仪还要贵。随着扫描仪分辨率的提升，OCR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。 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过半个世纪的不断发展和改进，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。
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。 由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。
1、图像处理模块
图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。
2、版面划分模块
版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。
3、文字识别模块
文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行阅读，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。
4、文字编辑模块
文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
1影像输入
欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
下载:《泰比科技光学OCR影像前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
2对比识别
这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库。
3人工校正
OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。
4结果输出
有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。 1资料录入
文献资料的数字化录入，一般分为：
1．纯图像方式。
2．目录文本、正文图像方式。
3．全文本方式。
4．全文索引方式。文本方式和图像方式的混合体。
2识别过程
书本级：中文，英文；简体，繁体；
版式级：竖排，横排；有无分栏；
行切分字切分
识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息
后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
3识别结果决定因素
1．图片的质量，一般建议150dpi以上
2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式
3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。 1．分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。下面是部分典型设置，仅供参考。
(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。
(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl
(3)小5、6号字的文章段，推荐使用400dpl
(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。
2． 扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，应该增加亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至图像中汉字轮廓严重残缺时，说明亮度值太大了，应减小亮度后再试试。
3．选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别。
再选一个图像软件，第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，利用图像软件的扫描接口扫描出来的图像便于处理。
4．如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。
5．在扫描识别报纸或其他半透明文稿时，背面的文字透过纸张混淆文字字形，对识别会造成很大的障碍。遇到该类扫描，只要在扫描原稿的背面附。盖一张黑纸，扫描时，增加扫描对比度，即可减少背面模糊字体的影响，提高识别正确率，
6．一般文本扫描原稿都为黑、白两色原稿，但是在扫描设置时却常将扫描模式设为灰度模式。特别是在原稿质量较差时，使用灰度模式扫描，并在扫描软件处理完后再继续识别，这样会得到较好的识别正确率。值得注意的是OCR识别软件可以自己确定阀值，几个百分点的阀值差异，可能就会影响识别的正常进行。当然，得到的图像文件的大小会比黑白文件大很多。在进行大批量文稿扫描时，必须对原稿进行测试，找到最佳的阀值百分比。
7．遇到图文混排的扫描原稿，首先明确使用的识别软件是否支持自动分析图文这一功能。如果支持的话，在进行这类扫描识别时，OCR软件会自动计算出文本的内容、位置和先后顺序。文字部分可以按照标示顺序正常识别。
8．手动选取扫描区域会有更好识别效果。设置好参数后，先预览一下，然后开始选取扫描区域。不要将要用的文章一股脑儿选在一个区域内，因为现在的文章排版为了追求更好的视觉效果，使用图文混排的较多，扫成一幅图像会影响OCR识别。因此，要根据实际情况将版面分成N个区域，怎么划分区域呢？每一区域内的文字字体、字号最好一致，没有图形、图像，每一行的宽度一致，遇到长短不一，再细分，一般一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。这样一般的识别率会在95%以上，对于识别不正确的文字进行校对后，就可以进入相应的文字处理软件进行所需的处理了。
9．在放置扫描原稿时，把扫描的文字材料一定要摆放在扫描起始线正中，以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。同时应保护扫描仪玻璃的干净和不受损害。文字有一定角度的倾斜，或者是原稿文字部分为不正规排版，必须在扫描后使用旋转工具，进行纠正；否则OCR识别软件会将水平笔划当做斜笔划处理，识别正确率会下降很多。建议用户尽量将扫描原稿放正，用工具旋转纠正会降低图像质量，使字符识别更加困难。
10．先预览整体版面，选定要扫描的区域，再用放大预览工具，选择一小块进行放大显示到全屏幕，观察其文字的对比度，文字的深浅浓度，据情况调整阀值的大小，最终要求文字清晰，不浓(文字成团)，不淡(文字断笔伐)，一般在阀值80左右为宜，最后再扫描。
11．用工具擦掉图像污点，包括原来版面中的不需要识别的插图、分隔线等，使文字图像中除了文字没有一点多余的东西；这可以大提高识别率并减少识别后的修改工作。
12．如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。另外由于报纸很薄且大部分纸质不高，导致扫描仪上盖板不能完全压住报纸(有缝隙)，所以一般情况下报纸的扫描识别效果没有杂志的效果好。解决办法是在报纸上压一至两本16K的杂志，效果还是不错的。

D. 有什么传感器可以识别书上的文字

激光扫描传感器可以识别书上的文字。但需要测极高精度，高水平复原原有图案和文字，可能激光扫描仪的精度就会达不到要求，这时也可以根据实际情况选择光谱共焦或点激光。
激光扫描仪的基本结构包含有激光光源及扫描器、受光感 ( 检 ) 测器、控制单元等部分。激光光源为密闭式，较不易受环境的影响，且容易形成光束，常采用低功率的可见光激光，如氦氖激光、半导体激光等，而扫描器为旋转多面棱规或双面镜，当光束射入扫描器后，即快速转动使激光光反射成一个扫描光束。
光束扫描全程中，若有工件即挡住光线，因此可以测知直径大小。测量前，必须先用两支已知尺寸的量规作校正，然后所有测量尺寸若介于此两量规间，可以经电子信号处理后，即可得到待测尺寸。因此，又称为激光测规。

E. OCR的OCR

（光学字符识别，Optical Character Recognition），是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别的意思，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[1]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软件在早些时候卖得比扫描仪还要贵。随着扫描仪分辨率的提升，OCR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。 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过半个世纪的不断发展和改进，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。
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。 由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。
1、图像处理模块
图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。
2、版面划分模块
版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。
3、文字识别模块
文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行阅读，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。
4、文字编辑模块
文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
1影像输入
欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
下载:《泰比科技光学OCR影像前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
2对比识别
这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库。
3人工校正
OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。
4结果输出
有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。 1资料录入
文献资料的数字化录入，一般分为：
1．纯图像方式。
2．目录文本、正文图像方式。
3．全文本方式。
4．全文索引方式。文本方式和图像方式的混合体。
2识别过程
书本级：中文，英文；简体，繁体；
版式级：竖排，横排；有无分栏；
行切分字切分
识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息
后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
3识别结果决定因素
1．图片的质量，一般建议150dpi以上
2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式
3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。 1．分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。下面是部分典型设置，仅供参考。
(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。
(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl
(3)小5、6号字的文章段，推荐使用400dpl
(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。
2． 扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，应该增加亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至图像中汉字轮廓严重残缺时，说明亮度值太大了，应减小亮度后再试试。
3．选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别。
再选一个图像软件，第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，利用图像软件的扫描接口扫描出来的图像便于处理。
4．如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。
5．在扫描识别报纸或其他半透明文稿时，背面的文字透过纸张混淆文字字形，对识别会造成很大的障碍。遇到该类扫描，只要在扫描原稿的背面附。盖一张黑纸，扫描时，增加扫描对比度，即可减少背面模糊字体的影响，提高识别正确率，
6．一般文本扫描原稿都为黑、白两色原稿，但是在扫描设置时却常将扫描模式设为灰度模式。特别是在原稿质量较差时，使用灰度模式扫描，并在扫描软件处理完后再继续识别，这样会得到较好的识别正确率。值得注意的是OCR识别软件可以自己确定阀值，几个百分点的阀值差异，可能就会影响识别的正常进行。当然，得到的图像文件的大小会比黑白文件大很多。在进行大批量文稿扫描时，必须对原稿进行测试，找到最佳的阀值百分比。
7．遇到图文混排的扫描原稿，首先明确使用的识别软件是否支持自动分析图文这一功能。如果支持的话，在进行这类扫描识别时，OCR软件会自动计算出文本的内容、位置和先后顺序。文字部分可以按照标示顺序正常识别。
8．手动选取扫描区域会有更好识别效果。设置好参数后，先预览一下，然后开始选取扫描区域。不要将要用的文章一股脑儿选在一个区域内，因为现在的文章排版为了追求更好的视觉效果，使用图文混排的较多，扫成一幅图像会影响OCR识别。因此，要根据实际情况将版面分成N个区域，怎么划分区域呢？每一区域内的文字字体、字号最好一致，没有图形、图像，每一行的宽度一致，遇到长短不一，再细分，一般一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。这样一般的识别率会在95%以上，对于识别不正确的文字进行校对后，就可以进入相应的文字处理软件进行所需的处理了。
9．在放置扫描原稿时，把扫描的文字材料一定要摆放在扫描起始线正中，以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。同时应保护扫描仪玻璃的干净和不受损害。文字有一定角度的倾斜，或者是原稿文字部分为不正规排版，必须在扫描后使用旋转工具，进行纠正；否则OCR识别软件会将水平笔划当做斜笔划处理，识别正确率会下降很多。建议用户尽量将扫描原稿放正，用工具旋转纠正会降低图像质量，使字符识别更加困难。
10．先预览整体版面，选定要扫描的区域，再用放大预览工具，选择一小块进行放大显示到全屏幕，观察其文字的对比度，文字的深浅浓度，据情况调整阀值的大小，最终要求文字清晰，不浓(文字成团)，不淡(文字断笔伐)，一般在阀值80左右为宜，最后再扫描。
11．用工具擦掉图像污点，包括原来版面中的不需要识别的插图、分隔线等，使文字图像中除了文字没有一点多余的东西；这可以大提高识别率并减少识别后的修改工作。
12．如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。另外由于报纸很薄且大部分纸质不高，导致扫描仪上盖板不能完全压住报纸(有缝隙)，所以一般情况下报纸的扫描识别效果没有杂志的效果好。解决办法是在报纸上压一至两本16K的杂志，效果还是不错的。

F. ocr文字识别系统

OCR软件
OCR （Optical Character Recognition）软件是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。[1]
编辑本段软件结构由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由下面几个部分组成。
图像输入、预处理：
图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV,CxImage等开源项目 。预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等
二值化：
对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。
噪声去除：
对于不同的文档，我们对燥声的定义可以不同，根据燥声的特征进行去燥，就叫做噪声去除
倾斜较正：
由于一般用户，在拍照文档时，都比较随意，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行较正。
版面分析：
将文档图片分段落，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，复杂性，因此，目前还没有一个固定的，最优的切割模型。
字符切割：
由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，因此极大限制了识别系统的性能，这就需要文字识别软件有字符切割功能。
字符识别：
这一研究，已经是很早的事情了，比较早有模板匹配，后来以特征提取为主，由于文字的位移，笔画的粗细，断笔，粘连，旋转等因素的影响，极大影响特征的提取的难度。
版面恢复：
人们希望识别后的文字，仍然像原文档图片那样排列着，段落不变，位置不变，顺序不变，的输出到word文档,pdf文档等，这一过程就叫做版面恢复。
后处理、校对:
根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行较正，就是后处理。
编辑本段工作流程一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
影像输入
欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
影像前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
对比识别
这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库。
人工校正
OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。
结果输出
有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。
编辑本段中文识别资料录入
文献资料的数字化录入，一般分为：
1．纯图像方式。
2．目录文本、正文图像方式。
3．全文本方式。
4．全文索引方式。文本方式和图像方式的混合体。
识别过程
书本级：中文，英文；简体，繁体；
版式级：竖排，横排；有无分栏；
行切分字切分
识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息
后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
识别结果决定因素
1．图片的质量，一般建议150dpi以上
2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式
3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。
编辑本段识别技巧1．分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。下面是部分典型设置，仅供参考。
(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。
(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl
(3)小5、6号字的文章段，推荐使用400dpl
(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。
2． 扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，应该增加亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至图像中汉字轮廓严重残缺时，说明亮度值太大了，应减小亮度后再试试。
3．选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别。
再选一个图像软件，第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，利用图像软件的扫描接口扫描出来的图像便于处理。
4．如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。
5．在扫描识别报纸或其他半透明文稿时，背面的文字透过纸张混淆文字字形，对识别会造成很大的障碍。遇到该类扫描，只要在扫描原稿的背面附。盖一张黑纸，扫描时，增加扫描对比度，即可减少背面模糊字体的影响，提高识别正确率，
6．一般文本扫描原稿都为黑、白两色原稿，但是在扫描设置时却常将扫描模式设为灰度模式。特别是在原稿质量较差时，使用灰度模式扫描，并在扫描软件处理完后再继续识别，这样会得到较好的识别正确率。值得注意的是OCR识别软件可以自己确定阀值，几个百分点的阀值差异，可能就会影响识别的正常进行。当然，得到的图像文件的大小会比黑白文件大很多。在进行大批量文稿扫描时，必须对原稿进行测试，找到最佳的阀值百分比。
7．遇到图文混排的扫描原稿，首先明确使用的识别软件是否支持自动分析图文这一功能。如果支持的话，在进行这类扫描识别时，OCR软件会自动计算出文本的内容、位置和先后顺序。文字部分可以按照标示顺序正常识别。
8．手动选取扫描区域会有更好识别效果。设置好参数后，先预览一下，然后开始选取扫描区域。不要将要用的文章一股脑儿选在一个区域内，因为现在的文章排版为了追求更好的视觉效果，使用图文混排的较多，扫成一幅图像会影响OCR识别。因此，要根据实际情况将版面分成N个区域，怎么划分区域呢？每一区域内的文字字体、字号最好一致，没有图形、图像，每一行的宽度一致，遇到长短不一，再细分，一般一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。这样一般的识别率会在95%以上，对于识别不正确的文字进行校对后，就可以进入相应的文字处理软件进行所需的处理了。
9．在放置扫描原稿时，把扫描的文字材料一定要摆放在扫描起始线正中，以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。同时应保护扫描仪玻璃的干净和不受损害。文字有一定角度的倾斜，或者是原稿文字部分为不正规排版，必须在扫描后使用旋转工具，进行纠正；否则OCR识别软件会将水平笔划当做斜笔划处理，识别正确率会下降很多。建议用户尽量将扫描原稿放正，用工具旋转纠正会降低图像质量，使字符识别更加困难。
10．先"预览"整体版面，选定要扫描的区域，再用"放大预览"工具，选择一小块进行放大显示到全屏幕，观察其文字的对比度，文字的深浅浓度，据情况调整"阀值"的大小，最终要求文字清晰，不浓(文字成团)，不淡(文字断笔伐)，一般在"阀值"80左右为宜，最后再扫描。
11．用工具擦掉图像污点，包括原来版面中的不需要识别的插图、分隔线等，使文字图像中除了文字没有一点多余的东西；这可以大提高识别率并减少识别后的修改工作。
12．如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。另外由于报纸很薄且大部分纸质不高，导致扫描仪上盖板不能完全压住报纸(有缝隙)，所以一般情况下报纸的扫描识别效果没有杂志的效果好。解决办法是在报纸上压一至两本16K的杂志，效果还是不错的。

目前国内最有实力的OCR公司有：云脉(www.yunmai.cn), 汉王（www.hangwang.com.cn), 文通（www.wintone.com.cn）
云脉OCR文字识别软件支持20多种语言。有免费试用版

G. 计算机是如何识别文字的

电脑是用二进制编码识别文字的。
由于电路的复杂性因素，电脑中都使用二进制数，只有0和1两个数码，逢二进一，最容易用电路来表达，比如0代表电路不通，1代表电路通畅。我们平时用电脑时感觉不到它是在用二进制计算是因为电脑会把你输入的信息自动转换成二进制，算出的二进制数再转换成你能看到的信息显示到屏幕上。
电脑内部的信息编码，包括ASCII码和汉字编码，它们都是用二进制编码表示的。
一、ASCII码。
美国信息交换标准码是由美国国家标准学会(American National Standard Institute,ANSI)制定的，标准的单字节字符编码方案，用于基于文本的数据。起始于50年代后期，在1967年定案。它最初是美国国家标准，供不同计算机在相互通信时用作共同遵守的西文字符编码标准，它已被国际标准化组织（ISO）定为国际标准，称为ISO646标准。适用于所有拉丁文字字母。
ASCII码使用指定的7位或8位二进制数组合来表示128或256种可能的字符。标准ASCII码也叫基础ASCII码，使用7位二进制数来表示所有的大写和小写字母，数字0到9、标点符号，以及在美式英语中使用的特殊控制字符（这里需要特别注意：ASCII码与标准ASCII码的位数上的区分，标准ASCII码是7位二进制表示）。在电脑里，数字和字母都是用ASCII码来存储的，这就是为什么一个英文字母或半角的数字、标点符号通常占一个字节的原因。
二、汉字编码。
电脑内部汉字信息的存储运算的代码有四种：输入码、国标码、内码和字型码。
输入码：包括拼音编码和字型编码。微软拼音ABC就是拼音编码，五笔字型输入法就是字型编码。
国标码：又称为汉字交换码，在计算机之间交换信息用。用两个字节来表示，每个字节的最高位均为0，因此可以表示的汉字数为2的14次幂，就是16384个。将汉字区位码的高位字节、低位字节各加十进制数32（即十六进制数的20），便得到国标码。例如“中”字的国标码为8680（十进制）或7468（十六进制）。
内码：汉字内码是在设备和信息处理系统内部存储、处理、传输汉字用的代码。无论使用何种输入码，进入计算机后就立即被转换为机内码。规则是将国标码的高位字节、低位字节各自加上128（十进制）或80（十六进制）。例如，“中”字的内码以十六进制表示时应为F4E8。这样做的目的是使汉字内码区别于西文的ASCII，因为每个西文字母的ASCII的高位均为0，而汉字内码的每个字节的高位均为1。
字型码：表示汉字字形的字模数据，因此也称为字模码，是汉字的输出形式。通常用点阵、矢量函数等表示。用点阵表示时，字形码指的就是这个汉字字形点阵的代码。根据输出汉字的要求不同，点阵的多少也不同。简易型汉字为16′16点阵、提高型汉字为24′24点阵、48′48点阵等。如果是24′24点阵，每行24个点就是24个二进制位，存储一行代码需要3个字节。那么，24行共占用3′24=72个字节。计算公式：每行点数/8′行数。依此，对于48′48的点阵，一个汉字字形需要占用的存储空间为48/8′48=6′48=288个字节。

H. OCR技术是什么

OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。

OCR的功能：

1、OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果。

2、OCR能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。

3、OCR还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。

(8)一种标准文字检测装置扩展阅读：

欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

I. 电脑上taxocr是流氓软件吗

不是。taxocr是图文汉字识别文件夹。汉字识别是模式识别的一个分支。汉字是一种特殊的模式，其特点是字数多，字形复杂，有的字形十分相似，印刷体汉字又有多种字体(仿宋、宋、黑、楷书与打印体等)和多种大小不同的字号。因而汉字识别是一个相当困难的问题。

任何识别都是辨识被辨识对象与哪种模式类同。光学文字识别装置先把各种字符外形中有利于识别的辨认特征编制成数字模型，并"记忆"在计算机的存储器中。

识别时，将光电转换后的文字形态的电子信息进行逻辑分析，抽取字形的辨认特征，并与计算机"记忆"的特征进行比较，从而得出识别结果。