1樓:三聚情岸
我有部分的不完善的辦法,ocr只能一次 哦!沒聽說過二次 ocr 的,就像 「資料無失真壓縮」怎麼可能二次、再次 呢?!
—— 但比較專業點兒呀,只怕你不太能懂。
(還有,你提問分類錯了哦,放在程式設計開發或軟體兒模擬較合適,至少也得放在計算機應用或os相關的選項裡。)
我就是專做電子書(資料加工主類)的,可以交流、切磋、**。
單純的識校 ocr 是遠不夠的,業內周知,ocr 按模式識別的資料物件,大致分為三大類,印刷體(如螢幕識別:漢字顯碼)、掃瞄體、手寫楷體(或很簡單清晰的行楷、隸書等),當然還根據處理時期,分為實時(聯機)和非實時(離線)兩種,後者一般都要遠遠複雜於同型別物件的前者。因為基礎演算法的瓶頸兒之故(桎梏),模式識別和計算語言學的學科建設雖初見成效,但仍、還任重道遠。
所以現在的識別率也基本只能停留在(指相對清晰的——至少肉眼可辨識 的 掃瞄版)98.0-99.5%的範圍內吧,也就是「誤碼—亂碼率」在0.
5-2.0%之間(其實對海量資料而言,還是挺『可觀』的哦!)!
—— 儘管不能再次識別(要是能不就直接整合到ocr工具裡了嗎,幹嘛非要手工再次啟動識別作業呢?),但完全可以通過前期預處理(對 掃瞄體源圖),和識別後—校對前,的後期處理來實現。然後手工校對,就很簡單了。
筆者 郵箱可留此:[email protected]。
2樓:匿名使用者
沒有此類軟體,
因為根據圖象來識別已經是比較好的了,而根據識別後的文本來判斷語句是否通順,需要的邏輯運算量太大了。
3樓:匿名使用者
ocr識別率決定因素
1.**的質量,一般建議150dpi以上 2.顏色,一般對彩色識別很差,黑白的**較高,因此建議ocr的為黑白tif格式 3.最重要的就是字型,如果是手寫識別率很低。
目前google啟動ocr開發工作,ocr應用進入了全面爆發時代
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