【正文】 而有些整體識(shí)別的方法則缺失了此類性質(zhì)。在極端情況下（如圖 10（a）），很多特征幾乎無效或甚至無法提取，如筆畫特征，形狀特征，邊緣特征等。Word Spotting and Recognition with Embedded Attributes（2022）進(jìn)一步探索了單詞編碼的概念，他們?yōu)閳D片和單詞字符串創(chuàng)建了一個(gè)編碼空間。在筆畫特征和HOG特征的基礎(chǔ)上，使用隨機(jī)森林分類器來進(jìn)行字符分類。i=x。amp。(I(j,i)==1)) i=i+1。for j=1:y0 if (Range(j)=1) Hy=Hy+1。)||(StrokeLeft(XL)==39。) RStr=39。 else if ((StrokeLeft(2)==39。))) RStr=39。[temp XR]=size(StrokeRight)。amp。amp。 end if ((j=2+Y1)amp。amp。 % T 表示結(jié)構(gòu)未定，Str 用于保存當(dāng)前的基本結(jié)構(gòu)Stroke=39。模板匹配效率低。 ，可將陣列 word 中的字符顯示出來。研究如何對(duì)自然場(chǎng)景圖片中的字符進(jìn)行識(shí)別，提取出有用信息，在獲取圖片文本信息的各個(gè)領(lǐng)域都有極大的商業(yè)價(jià)值。由于文字具有高級(jí)語義特征，對(duì)圖片內(nèi)容的理解、索引、檢索具有重要作用，因此，研究圖片文字提取具有重要的實(shí)際意義。數(shù)字圖象處理靜態(tài)圖像文字提取一般分為以下步驟：文字區(qū)域檢測(cè)與定位、文字分割與文字提取、文字后處理。其中 thresh 為門限，介于圖 4 所示之間圖 4 thresh 門限值圖 5 取得二值得到二值圖像，如圖所示：圖 6 二值圖像4. 把二值圖像放大觀察，可看到離散的黑點(diǎn) 對(duì)其采用腐蝕膨脹處理，得到處理后的圖像，如圖所示沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)6圖 7 腐蝕膨脹處理后的二值圖像可見，腐蝕膨脹處理后的圖像質(zhì)量有了很大的改觀。 1調(diào)用以下代碼，將字符放入 文本：new=［ ‘newtxt’，‘.txt’ ］。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)95 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)文字識(shí)別算法仿真代碼如下：function [Stroke]= StrDetect01(LeftD,Y1,Y2,ST,PT)% ST 為結(jié)構(gòu)閾值，為了指定高度和寬度結(jié)構(gòu)變化的不同SL=0。(SR=3)) Str=39。((SL=1)||(SL(SR+SV))))) Str=39。 Str=39。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)11 else if ((SRSL)amp。T39。amp。P39。939。339。39。skel39。while ((Left(j)1)amp。 end if (j=y) Top(i)=j。(I(j,i)==1)) j=j1。最后結(jié)合固定詞典，對(duì)圖片中的單詞進(jìn)行分析。將單詞編碼為向量是一種可行的詞典單詞識(shí)別方法，但是在無約束情況下，字符之間可以任意組合。多個(gè)字符的組合不一定形成字典中的單詞，有很多時(shí)候，圖像中的文字由隨機(jī)字符組成(如產(chǎn)品型號(hào)、驗(yàn)證碼、商標(biāo)名稱)。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)237 參考文獻(xiàn)[1] [M].清華大學(xué)出版社，2022：2560[2] 2022 年 12 月[3] ——模糊控制專家控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 M沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)22圖 10 極端情況下的文字識(shí)別 簡(jiǎn)單的單詞整體識(shí)別有著較大的局限性基于整個(gè)單詞的識(shí)別方法直接從整幅圖片中提取特征，然后進(jìn)行識(shí)別。Synthetic Data and Artificial Neural Networks for Natural Scene Text Recognition（ 2022）和 Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks（2022 ）對(duì)上述模型做了細(xì)微變動(dòng) :取消了預(yù)測(cè)字符長(zhǎng)度的分類器，并引入了結(jié)束符表示文字結(jié)尾。最后，再沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)20進(jìn)一步使用語言模型和形狀模型對(duì)候選字符組合進(jìn)行重新排序。 while ((j=1)amp。amp。 end Y1=j。[y x]=size(I)。539。C39。P39。amp。C39。T39。((SR=2)||(SL=(SR+SV))))) Str=39。 SV=0。((SR=*SV)amp。 end end else % 檢測(cè)到突變的決策 if ((Count=fix(Range/4)+1)) % 設(shè)定字符輪廓可能發(fā)生的突變范圍 if ((SL=3)amp。對(duì)于受污染的圖片，轉(zhuǎn)換成二值圖像將使字符與污染源混合在一起。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)7圖 8 字符匹配也就是說，字符 A 與模板字符 T1 更相似，我們可以認(rèn)為字符集中的字符 T2 就是字符 A。b=size （ i2）。靜態(tài)圖像中文字的特點(diǎn)靜態(tài)圖像中文字（本文特指人工文字，下同）具有以下主要特征：（1）文字位于前端，且不會(huì)被遮擋；（2）文字一般是單色的；（3）文字大小在一幅圖片中固定，并且寬度和高度大體相同，從滿足人眼視覺感受的角度來說，圖像中文字的尺寸既不會(huì)過大也不會(huì)過?。唬?）文字的分布比較集中，排列一般為水平方向或垂直方向；（6）多行文字之間，以及單行內(nèi)各個(gè)字之間存在不同于文字區(qū)域的空隙。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展，以圖像為主的多媒體信息迅速成為重要的信息傳遞媒介，在圖像中，文字信息（如新聞標(biāo)題等字幕）包含了豐富的高層語義信息，提取出這些文字，對(duì)于圖像高層語義的理解、索引和檢索非常有幫助。自然場(chǎng)景文本識(shí)別，就是將提取出來的自然場(chǎng)景圖片中的進(jìn)行識(shí)別，提取出信息用于進(jìn)一步的處理。 %顯示字符 end11. 調(diào)用以下代碼，將字符規(guī)格化，便于識(shí)別： for j=1:um word{j}=imresize（word{j}，［40 40］）。TImes。 % 用于保存基本結(jié)構(gòu)Range=Y2Y1+1。amp。((j=Y22))) Stroke=[Stroke 39。V39。C39。for Ti=2:XT if (StrokeTop(Ti)==39。 else RStr=39。)a