光学字符识别 （OCR） 工具自 20 世纪 90 年代初推出以来，已经走过了漫长的道路。OCR 软件能够将不同类型的文档（如 PDF、文件或图像）转换为可编辑且易于存储的格式，这使得公司任务变得轻松。不仅如此，它能够破译各种语言和符号，使Infrrd OCR扫描仪比普通扫描仪更具有优势。
然而，建立这样的技术并不是一个蛋糕步道。它需要了解机器学习和计算机视觉算法。人们可能面临的主要挑战是识别每个字符和单词。因此，为了解决这个问题，我们列出了一些步骤，通过这些步骤，构建OCR扫描仪将变得更加清晰。来吧：
1. 从光学扫描开始
首先考虑将一台好的光学扫描仪放在一起的想法。使用扫描仪，可以捕获原始文件或文档的图像。切记选择具有良好传感工具和传输机制的光学扫描仪（光学扫描系统），以便将其光强度转换为灰色级别。事实上，打印的文档大多采用白色背景的黑色打印字母格式。因此，OCR 扫描仪应用程序必须将其转换为双级白色和黑色图像，这称为阈值。
2. 深入了解细分
细分通常以两种方式进行 – 位置和字符。位置分割是指 OCR 软件（光学识别软件）定位文档的角或区域（其上印有数据的角或区域）的能力。然而，如果我们谈论字符分割，它是字符或单词的隔离。专注于编写特定的 OCR 算法，以帮助实现这些类型的分段。请记住，应警惕隔离碎片字符，应区分噪音和文本，并正确解释图形和几何符号。
3. 预处理是必须的
这是每个 OCR 引擎中的关键部件。它在不同阶段处理原始数据，使其可供系统解释和使用。扫描仪完成图像扫描后，可能会发出一定量的杂音，或者字符可能会损坏。通过预处理，我们一劳永逸地解决这些缺陷。它包括平滑和规范化。为 OCR 学习准备数据是一个极其关键的步骤。
4. 再次分段
通过预处理生成干净的字符图像后，将其分割成多个子组件。整个过程包括显式分割（通过分割将字符切割成有意义的组件）和隐式分割（基于识别的过程，其中图像搜索与预定义的类）。
5. 代表权走很长的路
下一个阶段是编写算法，使 OCR 引擎 （OCR 工具） 表示字符或图像。当一个引擎将二进制图像或灰色级别输入识别系统时，OCR 引擎会为每个类提取一组功能。这反过来又有助于区分这些图像和其他图像字符表示有 3 个主要方法。它们是全局变换和序列扩展、统计表示以及几何和拓扑表示。
6. 特征提取解决复杂性
这被认为是 OCR 扫描仪中最棘手的组件之一。主要目的是提取符号的基本特征。特征提取有不同的技术，如点分布、变换和序列扩展以及结构分析。此外，在此过程中，它通过分类标识每个字符并将其分配给其 apt 字符类。
7. 培训和识别重新定义 OCR
为了研究OCR模式识别，可以进行模板匹配、统计分类、句法或结构匹配以及人工神经网络。我们需要以一种能够解决与有限的词汇相关的问题的方式来训练这个系统。
8. 后处理提供最终触摸
在最后的进程中，执行分组、错误检测和更正等活动。在分组过程中，文本中的符号将自己与字符串相关联。之后，我们可以获得一组单独的符号。但是，不可能实现 100% 正确的字符标识。我们只能根据上下文检测和删除一些错误。
综上所述，这些步骤只是帮助构建 OCR 引擎的基本步骤。它确实需要大量的努力和逻辑背后的代码。人们不再使用基于模板的模型。相反，他们选择了人工神经网络来简化OCR构建的整个过程。它还帮助他们提高智能数据提取和识别的质量。