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、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。


字符切割：由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，OCR字符识别的质量，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，OCR字符识别图片，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***：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，顺序不变地输出到word文档、pdf文档等，这一过程就叫做版面***。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。工作流程编辑一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，连云港OCR字符识别，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。


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，ocr字符识别软件，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。


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