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手写文字输入电脑变成可编辑的word

2017-11-26 4页 doc 14KB 56阅读

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手写文字输入电脑变成可编辑的word手写文字输入电脑变成可编辑的word 手写文字输入电脑变成可编辑的word2011-02-22 17:55将手写文字输入电脑件费时费力还容易出错的事情,有没有什么简单快捷的办法,当然是有的,只是并不是像想象中的那么简单快捷~?xml:namespace prefix=o ns="urn:schemas-microsoft-com:office:office"/ 首先就是office软件中的office document imaging,开始?程序?Microsoft Office?Microsoft Office工具?Mi...
手写文字输入电脑变成可编辑的word
手写文字输入电脑变成可编辑的word 手写文字输入电脑变成可编辑的word2011-02-22 17:55将手写文字输入电脑件费时费力还容易出错的事情,有没有什么简单快捷的办法,当然是有的,只是并不是像想象中的那么简单快捷~?xml:namespace prefix=o ns="urn:schemas-microsoft-com:office:office"/ 首先就是office软件中的office document imaging,开始?程序?Microsoft Office?Microsoft Office工具?Microsoft Office Document Imaging。可以找到它,但是用起来并不是那么容易的事情,确实它可以打开扫描仪的图片,但是转化为word就不是件轻松地事情还需要安装一个组件,这个组件网上基本很难找得到,一般是在office完全版的安装软件里,装office软件的时候选择完全安装就会装上这个组件,但是现在的盗版系统做的真的非常不错,每次装完系统像office这些常用软件根本不需要另外安装,所以offic完全安装版基本很少有人用,当然需要的时候下载或者是购买都费时费力~ 还有一种就是ocr识别软件,这个免费版的倒是不少,紫光的,汉王的?????? 下载也比offic完全版的快很多,但是这些软件却又一个共同点,那就是它们都是只认识0 1在计算机的语言里没有点横撇捺,它只认识0和1所以转换以后基本以乱码为主。所以这般辛苦全是白费啊~虽然不是不可能实现,但是实现起来非常的麻烦,最好是用OCR识别软件来扫描图片,这样以便于更好的设置图片的格式和其他参数,才会在识别的过程中达到更好的效果~ 1)图文输入 是指通过输入设备将文档输入到计算机中,也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数,是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外,文档尽可能地放置端正,以保证预处理检测的倾斜角小,在进 行倾斜校正后,文字图像的变形就小。这些简单的操作,会使系统的识别正确率有所提高。反之,由于扫描设置不当,文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失,在将其特征与特征库比较时,会使其特征距离加大,识别错误率上升。一下就是ocr软件是别的注意事项~ 2)预处理 扫描一幅简单的印刷文档的图像,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作,包括图像净化处理,去掉原始图像中的显见噪声干扰。主要任务是测量文档放置的倾斜角,对文档进行版面分析,对选出的文字域进行排版确认,对横、竖排版的文字行进行切分,每一行的文字图像的分离,标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要,处理的效果直接影响到文字识别的准确率。 版面分析是对文本图像的总体分析,是将文档中的所有文字块分检出来,区分出文本段落及排版顺序,以及图像、#格#的区域。将各文字块的域界域在图像中的始点、终点坐标,域内的属性横、竖排版方式以及各文字块的连接关系作为一种数据结构,提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理,对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理,对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行,再从图像行中分离出单个字符的过程。 3)单字识别 单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像,由计算机将其图形、图像转变成文字的代码,是让计算机"认字"的关键,也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征,如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字,也需要先将文字的特征等信息储存到计算机里,但要储存什么样的信息及怎样来获取这些信息是一个很复杂的过程,而且要达到非常高的识别率才能符合要求。通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域分布等进行分析。 中国汉字常用的就有几千,识别技术就是特征比较技术,通过和识别特征库的比较,找到特征最相似的字,提取该文字的标准代码,即为识别结果。比较是人们认识事物的一种基本方法,汉字识别也是通过比较找出汉字之间的相同、相似、相异,把握其量和质的关系,以及时间与空间的关系等。对于大字符集的汉字一般采用多级分类,多特征、全方位动态匹配求相似集,以保证分类率高、适应性强、稳定性好;细分类重点在于对相似集求异匹配、加权处理、结构判别,定量、定性分析,以及前后联接词的关系,最后进行判别。汉字识别实质上是比较科学或认知科学在人工智能方面的应用,其关键技术是识别特征库。计算机有了这样的一个特征库,才能完成认字的功能。 在图像文档的版面中,除了有文字、图片,有时还会有表格存在,为了使识别后的表格数字化,需要在版面分析过程中,对表格域进行特殊的处理,它包括对表格线的结构信息的提取,对表格内文字域的分检,完成对表格线和对文字域的识别,并根据表格线的数字化生成不同的文件格式。由于文档中的表格随意性大,格式多样,有封闭式的,也有开放式的,特别是表格中的斜线,给表格分析造成一定的困难。 4)后处理 后处理是指对识别出的文字或多个识别结果采用词组方式进行上下匹配,即将单字识别的结果进行分词,与词库中的词组进行比较,以提高系统的识别率,减少误识率。 汉字字符识别是文字识别领域最为困难的问题,它涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、自然语言理解、人工智能、模糊数学、信息论、计算机、中文信息处理等学科,是一门综合性技术。近几年来,印刷汉字识别系统的单字识别正确率已经超过95%,为了进一步提高系统的总体识别率,扫描图像、图像的预处理以及识别后处理等方面的技术也都得到了深入的研究,并取得了长足的进展,有效地提高了印刷汉字识别系统的总体性能。清华大学在此方面的研究成果突出,已经成为世界上的最具权威的机构之一。目前,清华紫光的全系列扫描仪中都配装了清华OCR千禧版软件,它在识别率、表格识别甚至手写体的识别方面,均达到了较高水平
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