文字识别特征提取算法

文字识别特征提取算法

文字识别是计算机视觉领域中的一个重要应用场景，其目的是将纸质、电子式文本转化为可以计算机处理的数据，并进行后续分析或人工智能处理。在文字识别过程中，一个重要的步骤是特征提取，本文将介绍文字识别中常用的特征提取算法。

基础特征

基础特征是指文字在图像中的基本形态特征，包括字符的宽度、高度、中心点坐标等。这些特征可以通过简单的算法进行提取，例如：

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread("example.png")
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理，使得黑白分明
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 获取所有轮廓
contours = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]

for contour in contours:
    # 获取轮廓的外边框
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)

    # 绘制矩形框
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图片
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

上述代码读取一张图片并进行二值化，然后通过cv2.findContours方法获取图片中所有的轮廓。对于每个轮廓，我们使用cv2.boundingRect方法获取其外边框的位置和尺寸，然后使用cv2.rectangle方法绘制矩形框。如下图所示：

通过对矩形框的位置和尺寸进行处理，我们可以获取文本的基础特