推荐一种图片识别的方法

推荐一种图片识别的方法

在工作中你会遇到图片识别的时候吗？这个时候你是怎样进行操作的呢？小编今天给大家推荐一种自己平时会用到的图片识别的方法，方法十分简单高效哦，一起来看看吧！

使用工具：捷速OCR文字识别软件。

软件介绍：这款软件可以将不同文件格式的图片转换成可编辑的文本形式，支持JPG、PNG、PDF、BMP文件格式的图片，精准识别、自动解析、完美还原、超强纠错是这款软件四大特点，如果你想要将图中文字识别出来的话，捷速OCR文字识别软件

https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html,就可以帮你解决这个问题了。

操作：

1、今天使用到的方法是在电脑中完成的，所以先在电脑中准备好

一张我们待会要识别的图片。

2、打开OCR文字识别软件，点击软件上方图片局部识别功能。

3、接着点击软件上方添加按钮，将自己需要扫描识别的图片添加

进来。

4、图片添加完不着急识别，先设置一下输出目录，根据自己的需

要，更改软件识别后的图片文件保存位置。

5、图片底下有一排小工具，可以点击这些小工具调整一下你的图

片，这样后面的图片识别效果会更好一些。

6、点击第二个小工具，在图片上圈出你想要扫描识别的文字范围，

圈完软件就会自动对图片进行识别了。

7、识别好了就会在右边方框里呈现出来了，觉得没什么问题的话

就可以点击右下角保存为TXT了。

8、这就是图片转TXT的样子，这样整个图片识别的流程到这里就

已经结束了。

感谢大家的阅读，希望今天分享的这篇文章能够帮助到你们！

图片文字识别有哪些方法

图片文字识别有哪些方法 在生活中经常遇到要将一张图片中的文字识别出来的时候，那你平时会使用到什么工具或者方法去进行图片文字识别呢？如果使用了一种对的方法就会让你快速识别出来图片文字而且识别效果也不错，达到事半功倍的效果，那什么是对的方法呢？跟着小编一起来看看这种方法的操作步骤吧！ 使用工具：捷速OCR文字识别软件。 软件介绍：这款软件主要是利用OCR技术通过字符识别的方法将图片转换成可以编辑的文本，它可以帮助你识别多种票据和多种文件格式的图片，支持多种格式文档，包括JPG、PNG、PDF、等快速精准识别，实现文档数字化，如果想要识别图片文字的话，通过使用捷速OCR文字识别软件https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html,就可以帮你解决问题了。具体操作步骤： 1、接下来的步骤使用到的是一款捷速OCR文字识别软件，电脑 中有这款软件的可以直接打开，没有的话也也没有关系，可以 去官网上下载安装一个。

2、打开软件，你会看到这样一个页面，在这上面你可以了解到这 款软件的主要特点优势，看完了之后点击退出按钮退出该页面。

3、接着点击软件上方极速识别功能，这里可以将图片中的文字识 别出来。

4、点击添加文件按钮将你所要识别的图片添加进来，如下图所示： 5、图片添加进来之后它会让你选择识别格式和识别效果，可以根

据你自己的需要来进行选择（这里以DOCX、识别优先为例） 6、接着在软件下方这里设置一下文件保存位置，你可以放在原文 件夹，也可自定义在电脑中的其它地方，根据自己的需要来选 择就好。

7、保存位置设置好就可以开始识别图片了，点击开始识别按钮， 软件就会自动去识别了。

手写文字识别技术的研究

手写文字识别技术的研究 关兵 摘要：随着计算机性能的提高和科技的不断发展，随着信息时代的到来，为适应社会的需要，文字识别技术也将更完善。OCR技术，利用光学技术对文字或字符进行扫描并转换成计算机内码，其工作原理是通过扫描仪或数码相机等输入设备获取文字、表格、图片等信息，利用各种模式算法分析文字形态特征，判断出文字的标准编码存储在文件中。在现实生活中有着广泛的应用价值。 关键词：手写文字识别 OCR技术形态特征模式识别 引言 计算机文字识别，俗称光学文字识别，其英文术语为Optical Character Recognition(缩写为OCR)，是指通过计算机技术及光学技术对印刷或书写的文字进行自动的识别，达到认知的目的，是实现文字高速自动录入的一项关键技术。到目前为止，汉字OCR是模式识别技术的一个分支，其主要目的是将汉字（手写体与印刷体）自动读入计算机。而手写文字识别技术，是指通过计算机来识别手写文字的一种识别文字的技术。 随着信息化的到来，OCR文字识别技术发展很快，在日常生活中日益重要。文字识别是中文信息录入的快捷手段，由于汉字是非字母、非拼音化的文字，笔划复杂多样，人工键入速度慢而劳动强度大，计算机自动识别文字或语言方式解决了这一难题，能快速高效地将汉字输入进计算机；文字识别技术是提高办公自动化水平的主要因素。办公自动化就是要借助计算机来进行文档的处理，以代替人们日常的办公活动，在现代社会，图像信息占有较大的比重，存在大量文字信息，因此，文字的自动识别对图像的处理有重要的意义；文字识别技术丰富和完善了文字识别理论。现在人们已可通过手写文件经OCR产品的识别录入计算机，大大推动发展了文字识别理论；文字识别是智能计算机智能接口的重要组成部分，智能计算机能认识文字、图像和景物，能听懂语音、理解文字。视觉是智能计算机接受外界信息的主要手段，而识别文字是智能计算机必备的功能。 一、OCR技术的发展 OCR概念的诞生，要早于计算机的问世。早期的OCR多以文字的识别方法研究为主，识别的文字当时仅为0-9这几个数字。后来随着计算机的出现和发展，OCR研究才在全球范围内广泛研究和发展。OCR发展至今，可分为三个阶段： 1、第一代OCR产品出现于60年代初期，在此期间，IBM公司、NCR等公司分别研制出了自己的OCR软件，最早的OCR产品应该是IBM公司的IBM1418。它们只能识别印刷体的数字， 英文字母及部分符号，而且都是指定的字体。60年代末，日立公司和富士通公司也 研制出了各自的OCR产品。 2、第二代OCR系统是基于手写体字符的识别，前期只限于手写体数字，从时间上来看，是60年代中期到70年代初期。 1965年IBM公司研发出IBM1287，并在纽约世界博览会上展出，开始能识别印刷体数字、英文字母及部分简单的符号。第一个实现信函自动分拣系统的是东芝公司，两年后NEC公司也推出了这样的系统，到1974年，分拣率达到92%-93%。 3、第三代OCR系统要解决的技术问题是对于质量较差的文稿及大字符集的识别，例如汉字的识别。1966年，IBM公司开发的OCR系统利用简单的模板匹配法识别了1000个复杂的印刷体汉字，到了1977年，东芝公司又制出可识别2000多印刷体汉字的单字汉字识别系统。

怎样识别图片上的文字

细心看吧希望能帮助你 要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等 下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR 己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。 一、OCR技术的发展历程 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。 IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。 中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。1986年，国家863计划信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位联合进行中文OCR软件的开发工作。至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从实验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能实用简／繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为“是国内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际领先水平”。上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的

基于K—means的图像文字识别与提取研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html, 基于K—means的图像文字识别与提取研究作者：段银雷 来源：《电子技术与软件工程》2015年第09期 摘要 K-means聚类算法作为最常用的集合元素划分算法，在数字图像文字定位、提取与识别中有着广泛的应用。文中针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况，提出一种基于 K-means的图像文字识别与提取算法。经过上机测试，该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率。 【关键词】K-means 图像文字提取文字识别 OCR 1 引言 K-means聚类算法是当前常用的基于划分的分类算法，能够按照既定标准与要求将集合进行划分。在数字图像文字提取与识别中，可以通过对数字图像进行灰度处理，将文字背景与文字前景用不同的灰度像素来表示，并使用K-means聚类算法进行像素划分，从而将文字从数字图像中提取出来，作为OCR识别的图像输入。 2 K-means聚类算法基本原理 K-means聚类算法的基本思想是利用集合元素之间的距离为划分标准，在集合内部按照元素的分布密度的不同将元素划分为不同的子集合。在划分过程中，通过定义元素之间的距离，按照元素到聚类中心之间的距离最小原则将元素进行聚合，从而得到最终的划分结果。主要包括以下几个步骤：（1）根据元素划分的基本要求，从集合元素中随机选择k个元素作为划分结果的中心元素，并针对集合中的每个元素计算其到聚类中心元素的距离大小，并按照最小距离原则把各个元素划分到对应的聚类中心元素集合中；（2）按照划分结果对各个子集合中的元素计算特征均值，并根据计算结果对划分结果进行更新操作；（3）对更新后的子集合元素再次按照第一步中的方法进行聚类操作，从而得到更新后的元素划分结果；（4）按照上述步骤进行循环计算，当两次计算所得到的的聚类中心元素相同时，所得到的划分结果即为聚类结果。 K-means聚类算法的基本流程比较固定，其本质是在给定集合元素距离计算方法后，不断进行聚类迭代与循环运算对元素进行聚类划分，在应用过程中只需要定义合适的距离计算方法即可将K-means算法转化为软件程序进行上机运行。采用K-means聚类算法的缺陷主要是在选择聚类中心元素时，算法受到样本元素的选择随机性和外部噪声的影响比较显著，如果不进行有效的算法优化则比较容易导致算法陷入局部最优，因此在采用K-means的图像文字提取与识别处理中需要根据图像特征对算法进行改进与优化。 3 算法流程设计

简单的提取图片中文字的方法

简单的提取图片中文字的方法 现在相信大家在做阅读的时候，遇到喜欢的句子，都习惯于用手机拍照进行记录吧，那么如果后来需要将这些图片上的文字提取出来整理成电子文档的形式我们应该怎样做呢？其实这时我们只需要借助图片文字识别软件就可以轻松实现这个问题了，下面我们就一起来看一下通过使用图片文字识别软件简单提取图片中文字的方法吧。软件分享：迅捷OCR文字识别软件 软件介绍：该软件是一款智能化的OCR图片文字识别软件。支持PDF 识别、扫描件识别、图片文字识别、caj文件识别等功能，所以在办公中遇到上面所说到的问题迅捷OCR文字识别软件https://https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html,/ocr是不错的选择。 使用方法： 步骤一：先打开电脑上的图片文字识别软件，如果电脑上没有安装的话，可以电脑百度直接搜索迅捷办公，进入其官网下载迅捷OCR文字识别软件。

步骤二：软件打开的同时会出现一个“添加文件”的选项，在选项的右上角点击“退出按钮”退出该选项。 步骤三：退出上面的选项后，然后重新再页面的上方选择“图片局部识别”的功能，进入图片局部识别的功能后点击软件的左上角“添加文件”的地方，将带有文字的图片添加进来。

步骤四：等到图片添加进来后，可以在页面的左下角可以修改识别后的文件的“输出目录”。 步骤五：文件的输出目录修改好后，就可以按住鼠标左键拖动鼠标，将需要识别提取的文字用文本框框选出来。

步骤六：等到文字被框选出来后，软件就会对框选出来的文字进行识别提取，识别提取结束后，就可以点击“保存为TXT”按钮，对识别提取后的文字进行编辑使用了。 简单的提取图片中文字的方法到这里就分享结束了，大家再遇到提取图片中文字的问题只需要按照上面的操作步骤进行，就可以轻松实现了。

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行编辑和提取修改

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行 编辑和提取修改 一提起对图片内的文字内容进行修改和编辑，我相信不少人都认为小编是说在做平面广告的时候，对广告宣传用语或平面设计的内容进行修改呢，那些都是平面设计人员通过专门和平面设置软件干的活，这里小编的意思提完全把图片内的文字信息提取出来，再对这些文件进行通过word或者是txt等文档格式进行编辑，现在跟着小编一起看一下具体的操作方法。 1、编辑图片内的文字，还不能像office等软件一下，对图片内的文字进行修改和编辑，所以我们需要借助ocr文字识别软件进行修改和提取，通过这个文字识别的技术我们一可以很方便的对文字进行提取。

2、下载好这个软件之后，就安装到你的电脑上，然后打开这个软件就可以了，现在要做的第一步就是添加文件到软件上面，你可以通过软件上的功能键来添加，也可以自己直接拉到软件上来，具体操作可以参照下面的图；

3、接下来就是要设置好这个文件在你电脑上保存的地点，你可以在软件下面找到文件输出的选项，这里默认的是电脑的桌面，你可以点最右边的浏览菜单来设置文件夹，具体操作如图，小编一般都放在桌面上，因为操作起来方便，找文件也方便；

4、再下来就是提取文字的过程，这也是软件自己提取的，你只需要点一个键就可以顺利实现提取了，这一键就是指软件上面的开始转换功能菜单，然后你坐在电脑边上进行等待就可以了，直到弹出一个对话框就证明转换完毕了；

5、最后一步就是进行文件的校验了，因为毕业是机器识别出来的，它的精准度和你的图片清析程度成正比，所以你的图片清析度不够是有些文字可能识别有一定误差，所以你最好再自己校对一次，以确保无误；

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：

开题报告(基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现)(可编辑修改word版)

西安科技大学 毕业设计(论文) 开题报告 题目基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现院、系(部) 通信与电子信息工程学院 专业及班级电子信息工程专业 姓名 学号 指导教师 日期

西安科技大学毕业设计(论文)开题报告

[7]陈振学,汪国有,刘成云. 一种新的车牌图像字符分割与识别算法[J]. 微电子学与计算机, 2007,(02) . [8]朱正礼. 基于三层BP 神经网络的字符识别系统的实现[J]. 现代计算机, 2006,(10) . [9]刘静,周静华,苏俊连,付佳. 基于模板匹配的车牌字符识别算法实现[J]. 科技信息(科学教研), 2007,(24) . [10]苏厚胜. 车牌识别系统的设计与实现[J]. 可编程控制器与工厂自动化, 2006,(03) . [11]胡振稳, 尹朝庆. 基于BP 神经网络的车牌字符识别的研究[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(02) [12]蒋良孝, 李超群. 基于 BP 神经网络的函数逼近方法及其 MATLAB 实现[J]. 微型机与应用, 2004,(01) [13]崔屹. 数字图象处理技术与应用. 电子工业出版社. [14]董长虹. MATLAB 图象处理. 国防工业出版社. [15]董长虹. MATLAB 神经网络与应用国防工业出版社. [16]MATLAB6.5 辅助图象处理.飞思科技产品研发科技中心. [17]H. S. Kim et al, "Recognition of a car number plate by a neural network", Proc. of Korea Information Science Society(KISS) fill conference，Vol. 18, NO. 2, pp. 259-262，1991. [18]Jang-Hee You，Byung-Tae Chun and Dong-Pil Shin，“A Neural for Recognizing Characters Extracted form Moving Vehicles”，World Congress On Neural Network, pp162-166，1994. [19]M. Momozawa，M．N omua,T.Namai and K. Morisaki,"Accident Vehicle Automatic Detection System by Image Processing Technique”,pp.566-570, 2004..

学会这2种方法轻松提取图片中的文字

当我们在网上搜索一些资料，很多内容是不能复制粘贴的。有的小伙伴的打字速度挺快的，就一点一点将搜索到的内容手动输入下来了。而对于我们这些职场新手来说，打字那是不可能的，这时我们只要学会图片转文字的操作就可以将需要的资料保存下来了。接下来小编给大家分享两种可以轻松提取图片文字的两种方法。 方法一：使用OCR软件 软件介绍： 迅捷OCR文字识别软件是我们在办公中常用的一种办公工具，该软件支持极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译。 具体图片转换文字的操作一起看看： 打开电脑上的OCR文字识别软件之后，在极速识别和OCR文字识别都是可以完成图片转换文字的操作的，我们选择其中一个即可。如选择OCR文字识别功能。 在OCR文字识别功能的页面中，我们就选择截图识别功能了，页面中有截图的快捷方式，先打开要截图的页面，返回到OCR文字识别的页面中按下快捷键就可以进行截图了。

截取的图片在OCR文字识别的页面中有显示，我们对导出格式和导出目录进行一个简单的调整，点击页面右下角的“开始识别”就搞定啦。 方法二：使用在线网站 网站介绍： 该网站是一个PDF转换器的网站，支持多种PDF文件的转换。具备文档转换，文档处理，文档文本翻译，音视频转换，图片文字识别，语音识别等功能。以下给大家看看详细的操作： 当进入到PDF转换器在线网站后，选择点击“图片文字识别”功能中。

在跳转出的图片文字识别页面，需要添加一下图片文件，这个需要我们提前保存一下图片了。需要转换的图片上传成功后，该网站就会自动进行识别了。识别好的文件点击立即下载即可。 图片转换文字怎么转？这下大家学会了吧！简单的两种操作，可以帮助我们实现图片转换文字的操作，以后提取图片中的文字再也不用手动码字了，有需要的小伙伴们可以学学哈！

局部放电的波形和识别图谱

局部放电的波形和识别图谱( 补充件) A1前言 局部放电电气检测的基本原理是在一定的电压下测定试品绝缘结构中局部放电所产生的高频电流脉冲。在实际试验时，应区分并剔除由外界干扰引起的高频脉冲信号，否则，这种假信号将导致检测灵敏度下降和最小可测水平的增加，甚至造成误判断的重后果。 在某一既定的试验环境下，如区别干扰信号，采取若干必要的措施，以保证测试的正确性，就成为一个较重要的问题。目前行之有效的办法是提高试验人员识别干扰波形的能力，正确掌握试品放电的特征、与施加电压及时间的规律。经验表明：判断正确与否在很大程度上取决于测试者的经验。掌握的波形图谱越多，则识别和解决的法也越快越正确。目前，有用计算机进行频谱分析帮助识别，但应用计算机的先决条件同样需要预知各种干扰波和试品放电波形的特征。现根据我国多年来的实际经验和国外曾经发表过的一些图谱，汇编成文，供参考。应该指出，所介绍的放电波形，多属处理成典型化的图形，不可能包含全部可能发生的容。 A2局部放电的干扰、抑制及识别的法

图A1 干扰及其进入试验回路的途径 Tr —试验变压器；C x —被试品；C k —耦合电容器；Z m —测量阻抗； DD —检测仪；M —邻近试验回路的金属物件；U A —电源干扰； U B —接地干扰；U C —经试验回路杂散电容C 耦合产生的干扰； U D —悬浮电位放电产生的干扰；U E —高压各端部电晕放电的干扰； I A —试验变压器的放电干扰；I B —经试验回路杂散电感M 耦合产生的辐 射干扰；I C —耦合电容器放电的干扰 A2.1干扰类型和途径 干扰将会降低局部放电试验的检测灵敏度，试验时，应使干扰水平抑制到最低水平。干扰类型通常有：电源干扰、接地系统干扰、电磁辐射干扰、试验设备各元件的放电干扰及各类接触干扰。这些干扰及其进入试验回路的途径见图A1 。 a. 电源干扰。检测仪及试验变压器所用的电源是与低压配电网相连的，配电网的各种高频信号均能直接产生干扰。因此，通常采用屏蔽式电源隔离变压器及低通滤波器抑制，效果甚好。 b. 接地干扰。试验回路接地式不当，例如两点及以上接地的接地网系统中，各种高频信号会经接地线耦合到试验回路产生干扰。这种干扰一般与试验电压高低无关。试验回路采用一点接地，可降低这种干扰。

图像文字识别中的预处理技术研究综述

2017年第9期 信息通信2017 (总第 177 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.N o177)图像文字识别中的预处理技术研究综述 弓耀辉 (国防科学技术大学机电工程与自动化学院，湖南长沙410073) 摘要：介绍了图像文字识别中预处理技术的研究现状，依据预处理的实现过程，分析了降噪、数据校正、压缩技术的目的，并对降噪、数据校正、压缩技术的实现原理进行了深入讨论。 关键词：图像文字识别；预处理；降噪;数据校正 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号= 1673-1131(2017)09-0291-02 Survey of Preprocessing Techniques in Optical Character Recognition Gong Yaohui (School of Mechatronics Engineering and Automation, National University of Defense Technology, Changsha410073) Abstract: This paper presented that the current state of research about the preprocessing techniques in optical character recognition. According to the preprocessing process, the technologies of noise reduction, data normalization and com-pression are discussed separately.Further, the theory of noise reduction, data normalization and compression was anal-yzed deeply. Key words: Optical Character recognition；Preprocessing；Noise Reduction；Normalization of the data 〇引言 图像文字识别，又称光学字符识别(Optical Character rec-ognition, OCR) 是图像识别的分支之一，属于模式识别和人工 智能的范畴。OCR技术的目的就是通过光学及计算机智能识 别技术，将手写或打印图像（通常通过扫描仪获取）中的文字 转换成机器可编辑的文本。 OCR技术正在改变人们的工作生活方式，人们可以采用 逐字录入和手写的方式对机器输入信息;能采用OCR技术对 生活中感兴趣的报纸杂志或者工作资料，将其转化为文本资 料留存起来;对于视力障碍的特殊群体，OCR技术更是其克服 阅读障碍、及时获取信息的福音。 部门与部门之间应该建立完善的分工合作的机制，尤其要在 数据资源之间更好地建立一套长效的机制，这样才能够在进 行电网营销管理的过程中，让各部门更加紧密地进行配合，最 终保证数据的一致性。 2.7在电网营销管理系统中更好地植入自动检查的程序 面对在电网营销管理系统中所存在的诸多错误，可以 植入更多类型的自动检查程序对整个系统进行更好地检查。系统的操作人员能够更加巧妙地通过输入相关的查询 工具对整体数据的质量进行检查，之后再将不符合相关逻 辑的错误更好地搜集起来，从而更好地提高系统内数据的 准确率。 2.8重视现场的稽查工作以便更好地提高数据的质量 通过重视现场的稽查工作来更好地提高整改后数据的相 关质量。判断整个整改过程中的效果究竟如何，判断整改的 结果是否和电力系统工作的实际能够更好地相符合，是不是 在整改的过程中出现了更多弄虚作假的现象等等。现场稽查 的工作能够更好地使得整体电网数据的质量得以提升，防止 在调整的过程中使得工作脱离了实际的情况，最终能够提高 整体电网营销内部数据的质量?。 O C R技术按照文字类型可以分为：机打文字识别和手写 文字识别。对于机打文字识别来说，印刷文字有不同的字体、 大小之分，印刷文本有横排和竖排之别，加之各种复杂的表格 列表、图像版面的排列，使得机打文字识别较为困难。而对于 手写文字识别来说，书写的格式因人而异、因时而变，形态变 化万千，增大了识别的复杂度。由于文字图像获取来源广，风 格差异较大，对文字图像的有效预处理对后端文本定位和识 别具有重要的意义。本文将从降噪、数据校正、压缩技术对图 像文字识别中的预处理技术进行阐述。 1图像文字识别中的降噪技术 原始的数据需要根据其获取方式进行一系列的预处理操 3结束语 本文先对电网营销管理系统的概念和外延进行具体的阐 述，再重点介绍提高电网营销管理系统的数据质量意义，之后 再具体从提高电网营销人员的工作素质、在各个部门之间更 好地建立分工合作的机制、在电网营销管理系统中更好地植 入自动检查的程序和在电网中更好地建立相关的监测系统等 手段来更好地提高电网营销管理系统基础数据质量，希望能 够给广大电网营销管理的人员以更多的参考性意见。 参考文献： [1]罗国忠.关于建立电力营销数据分析系统[J].供电企业管 理,2013(3):25-28. [2]王锐,马德涛，陈晨.数据挖掘技术及其应用现状探析[J].电 脑应用技术.2013⑵:36-39. [3]简桂林.电力系统营销模式与自动化建设[J].中国高新技 术企业,2015(6): 68-72. [4]张建.电力营销MIS系统数据分离[J].农村电气化,2015(9): 72-75. [5]余南华,陈云端.通信技术[M].中国电力出版社,2014⑶: 98-102. 291

图片文字识别如何实现

图片文字识别如何实现 工作中难免会遇到各种各样，奇葩的问题，就像图片文字识别的问题，乍一听，大家肯定都不知道如何操作吧，其实方法很简单的，但前提是我们要借助图片文字识别软件来进行操作，那么今天我们就一起来看一下借助图片文字识别软件，是如何实现图片文字识别的吧。需要用到的工具：捷速OCR文字识别软件 软件介绍：该软件具备改进图片处理算法功能：软件进一步改进图像处理算法，提高扫描文档显示质量，更好地识别拍摄文本。所以要想实现图片转换为其它格式、PDF文件和caj文件转换，或者是票证识别，捷速OCR文字识别https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html,都是不错的选择。 方法讲解： 步骤一：我们要先将需要用到的工具安装到电脑上，打开电脑浏览器搜索并下载捷速OCR文字识别软件。 步骤二：软件安装好后，打开该软件，同时会跳出一个插入图片的选

项，点击“退出”按钮，退出该选项。 步骤三：然后在软件的左上方，选择“图片局部识别”的选项。 步骤四：进入图片局部识别的页面后，点击软件左上角“添加图片”的选项，将需要识别的图片添加进来。

步骤五：图片添加进来后，先不用急着开始识别，我们可在软件的左下角，修改图片识别后的文件的储存位置。 步骤六：储存位置修改好后，按住鼠标左键，将需要识别的文字用文字框框出来，然后软件就会对被框选出来的文字进行自动识别了。

步骤七：等待图片识别好后，点击右下角“保存为TXT的按钮”，将其识别内容进行保存，这样图片文字识别的操作就完成了。 图片文字识别如何实现的操作已经为大家分享结束了，操作简单。工作中再遇到图片文字识别的问题，只需要按照上面的操作步骤进行即可。

图片在线识别文字方法推荐,快捷的图片识别文字方法

图片在线识别文字方法推荐，快捷的图片识别文字方法 最近，朋友的公司换了新领导，也不知道为啥，这位领导就心血来潮，让朋友所在的办公室要将历年来的档案都整理一遍。只是让朋友有些无奈的是，因为之前的制度不太完善，很多文件只有纸质的，这也就意味着，他们需要将很多的纸质版本弄成电子版的。这不，朋友只能向周边的朋友求救了，说是希望万能的朋友圈可以给推荐一款在线识别文字的方法，刚巧，北北这里还真有一个不错的推荐，今天，就将这个方法推荐给朋友，顺道也推荐给大家吧！ 其实关于图片在线识别文字，北北这里有两个方法都很不错，就看大家更喜欢哪一个了！ 第一种方法：建议图片文件小于2M时使用 第一种方法相对来说比较简单，因为它不用借助于任何的工具，直接在网页上操作就可以了，不过简单的同时也就意味着有限制，没错，这个限制就是它有大小的限制，图片的大小不能超过2M，也就是说，如果需要带来的来识别的话，这个方法或许并不能满足你。话不多说，直接上步骤吧！ 打开迅捷PDF转换器在线网页，将鼠标移动到上方的图片文字识别这里，然后在下滑的菜单中单击一下图片文字识别。

之后，你可以看到下图的这个画面，单击一下“点击选择文件”，将需要被识别的图片文件给添加进来，我们可以看到，方框的右下角还有一个批量添加的按钮，在这里，我们是可以一次性添加多张图片的。 完成之后，我们在下方选择一下转换格式、转换效果，点击开始识别就行。 第二种方法：建议图片文件大于2M时使用 像上图这样，图片小于2M，在网页上操作是毫无压力的，但是如果大于2M的话，北北就建议使用下面的迅捷OCR文字识别软件了。 打开软件之后，看到下面这样的画面，右侧有批量识别和单张快速识别两种，如果需要批量话，对应进入到批量识别中即可。

简单方法识别主力进场

任何一只股票，都会有主力进场操作。有主力进场关照的股票，一个是涨得快，二个是跌得慢也叫抗跌。 有主力进场的股票，要死不活，死气沉沉，大盘涨的时候不涨，大盘跌的时候狂跌。可见，识别主力进场非常关键。 股市分析与投资应由繁从简。没必要搞一大堆ABC、XYZ，看得神乎其神云里雾里。 “低点不断抬高”就是主力进场的强烈信号。 反过来说，高低点不断降低，则应该警惕主力减仓、逃跑！ 特别强调两点：一是选择主力资金积极关照的成长股做多；二是顺应技术趋势和价值趋势安心持股做多。 四种涨势可期放心持有的股票形态 一：买点线。通常情况下跌到这个位置会重新上涨，因此在接触这个位置的瞬间可以战略性买进。

二：主力成本线。一只股票长期下跌后，K线上出现连续3个不断抬高的低点，可以理解为主力进场信号，这3个或3个以上的低点连接线就是主力的筹码成本线。 三：趋势线。就是股票价格的低点连接线，一般在20、30日线之上，不破不卖，破了3周不收回就逢反弹高点卖。主力在没有撤庄前，这个线是绝对不会跌破。 第一、注意捕捉大盘跌时抗跌，涨时比大盘强劲的品种。这种“大涨小回”型的股一般都有强庄在内。而且这种操盘手的风格比较独特，不轻易受外围因素影响。技术指标上看KDJ等参数常常运行在超买区——是一大特点。 第二、“洗得越凶，涨得越猛”。一般讲，强势牛股启动和爆发前，都会有一个明显的，独特的技术K线形态出现。有的股会出现W底或头肩顶的技术形态，有的是属于持续下跌的过程中出现一个量价配合良好的底部特征，显示主力回吃筹码的迹象，而当大众一致看好的时候，突然迅猛的砸盘。技术走势上，在临近收盘的最后半小时，股票价格突然破位，大幅跳水，而第

如何在电脑中进行图片文字识别

如何在电脑中进行图片文字识别 说到图片文字识别，大家在使用电脑办公的时候经常会遇到这样的情况，该如何去解决呢？接下来给大家分享到一种在电脑中进行的文字识别的方法，比较的简单，而且识别出来的效果也很不错，有需要的小伙伴们可以来学习一下。 使用工具：迅捷OCR文字识别软件。 软件介绍：这款软件可以将不同文件格式的图片转换成可编辑的文档形式，支持JPG、PNG、BMP格式的图片，可以进行票证识别，还可以实现CAJ、PDF文件转换到其它的文档里，精准识别、自动解析、完美还原、超强纠错是这款软件的特点，所以如果你想要在电脑中进行图片文字识别的话，迅捷OCR文字识别软件 https://https://www.wendangku.net/doc/7a7810175.html,/ocr就可以帮你解决这个问题了。 操作步骤： 1、打开电脑，在浏览器中搜索迅捷办公然后找到迅捷OCR文字 识别软件将其下载安装到自己的电脑中去，接下来的步骤会使用到。

2、打开软件，会出来这样一个页面，点击退出按钮退出该页面。 3、接着点击软件上方图片上方图片局部识别功能。

4、来到图片局部识别页面，点击“添加文件”将需要转换的图片添 加进来，如下图：

5、图片添加进来之后，点击图片下方的第二个小工具（框选工具） 在图片上框选出想要识别的文字范围，框选完软件就会自动去识别了。

6、识别结束之后提取出来的文字会显示在右边方框内，可以看到 识别出来的文字还是比较精准的，下面还有个语种翻译功能，如果你想将识别出来的文字翻译成其它语言的话可以点击下拉框，找到需要翻译成的语言，再点击翻译就好了。

7、接下来点击图片下方保存为TXT就可以将识别出来的文字保 存到TXT里面，整个的步骤操作到这里也就结束了。

(整理)局部放电的波形和识别图谱

局部放电的波形和识别图谱( 补充件 ) A1 前言 局部放电电气检测的基本原理是在一定的电压下测定试品绝缘结构中局部放电所产生的高频电流脉冲。在实际试验时，应区分并剔除由外界干扰引起的高频脉冲信号，否则，这种假信号将导致检测灵敏度下降和最小可测水平的增加，甚至造成误判断的严重后果。 在某一既定的试验环境下，如何区别干扰信号，采取若干必要的措施，以保证测试的正确性，就成为一个较重要的问题。目前行之有效的办法是提高试验人员识别干扰波形的能力，正确掌握试品放电的特征、与施加电压及时间的规律。经验表明：判断正确与否在很大程度上取决于测试者的经验。掌握的波形图谱越多，则识别和解决的方法也越快越正确。目前，有用计算机进行频谱分析帮助识别，但应用计算机的先决条件同样需要预知各种干扰波和试品放电波形的特征。现根据我国多年来的实际经验和国外曾经发表过的一些图谱，汇编成文，供参考。应该指出，所介绍的放电波形，多属处理成典型化的图形，不可能包含全部可能发生的内容。 A2 局部放电的干扰、抑制及识别的方法 图 A1 干扰及其进入试验回路的途径 Tr —试验变压器；C x —被试品；C k —耦合电容器；Z m —测量阻抗； DD —检测仪； M —邻近试验回路的金属物件；U A —电源干扰； U B —接地干扰；U C —经试验回路杂散电容C 耦合产生的干扰； U D —悬浮电位放电产生的干扰；U E —高压各端部电晕放电的干扰； I A —试验变压器的放电干扰；I B —经试验回路杂散电感 M 耦合产生的辐 射干扰；I C —耦合电容器放电的干扰 A2.1 干扰类型和途径

干扰将会降低局部放电试验的检测灵敏度，试验时，应使干扰水平抑制到最低水平。干扰类型通常有：电源干扰、接地系统干扰、电磁辐射干扰、试验设备各元件的放电干扰及各类接触干扰。这些干扰及其进入试验回路的途径见图A1 。 a. 电源干扰。检测仪及试验变压器所用的电源是与低压配电网相连的，配电网内的各种高频信号均能直接产生干扰。因此，通常采用屏蔽式电源隔离变压器及低通滤波器抑制，效果甚好。 b. 接地干扰。试验回路接地方式不当，例如两点及以上接地的接地网系统中，各种高频信号会经接地线耦合到试验回路产生干扰。这种干扰一般与试验电压高低无关。试验回路采用一点接地，可降低这种干扰。 c. 电磁辐射干扰。邻近高压带电设备或高压输电线路，无线电发射器及其它诸如可控硅、电刷等试验回路以外的高频信号，均会以电磁感应、电磁辐射的形式经杂散电容或杂散电感耦合到试验回路，它的波形往往与试品内部放电不易区分，对现场测量影响较大。其特点是与试验电压无关。消除这种干扰的根本对策是将试品置于屏蔽良好的试验室。采用平衡法、对称法和模拟天线法的测试回路，也能抑制辐射干扰。 d. 悬浮电位放电干扰。邻近试验回路的不接地金属物产生的感应悬浮电位放电，也是常见的一种干扰。其特点是随试验电压升高而增大，但其波形一般较易识别。消除的对策一是搬离，二是接地。 e. 电晕放电和各连接处接触放电的干扰。电晕放电产生于试验回路处于高电位的导电部分，例如试品的法兰、金属盖帽、试验变压器、耦合电容器端部及高压引线等尖端部分。试验回路中由于各连接处接触不良也会产生接触放电干扰。这两种干扰的特性是随试验电压的升高而增大。消除这种干扰是在高压端部采用防晕措施 ( 如防晕环等 ) ，高压引线采用无晕的导电圆管，以及保证各连接部位的良好接触等。 f. 试验变压器和耦合电容器内部放电干扰。这种放电容易和试品内部放电相混淆。因此，使用的试验变压器和耦合电容器的局部放电水平应控制在一定的允许量以下。 A2.2 识别干扰的基本依据局部放电试验的干扰是随机而杂乱无章的，因此难以建立全面的识别方法，但掌握各类放电时的时间、位置、扫描方向以及电压与时间关系曲线等特性，有助于提高识别能力。 a. 掌握局部放电的电压效应和时间效应。局部放电脉冲波形与各种干扰信号随电压高低、加压时间的变化具有某种固有的特性，有些放电源 ( 干扰源 ) 随电压高低 ( 或时间的延长 ) 突变、缓变，而有些放电源却是不变的，观察和分析这类固有特性是识别干扰的主要依据。 b. 掌握试验电压的零位。试品内部局部放电的典型波形，通常是对称的位于正弦波的正向上升段，对称地叠加于椭圆基线上，而有些干扰 ( 如高电位、地电

基于图像小块的物体识别方法

第二章基于小块的物体识别方法 2.1基本思想和优缺点 在众多物体识别方法中，基于图像小块(patch)的方法得到研究者们的青睐。简单来说，它在训练图片中选取一些小块作为单位，在小块上进行一些图像的基本操作，得到描述小块的特征；然后存储这些特征以供识别时使用。以机器学习的术语来说，它是典型的基于实例的学习，训练过程很短，甚至几乎等同于简单存储；而识别过程相对花时相对较长。然而相比更为复杂的基于物体部分进行识别的方法，这些时间还是相当短的。 2.1.1优点 基于图像小块(patch)的方法有以下几点优势。首先。它对于图像的表示比较干净灵活，目_抗各种变换(不仅仅是仿射变换，还有各种变形变换)能力强。选取小块的动作本身就能达到抗平移变换的效果，在小块上做适当的特征提取(如提取直方图)更能够抵抗小变形;相比之下旋转变换的解决更难一些，然Ifu这可以通过存储多个不同朝向的小块来解决。 其次，应用这种方法，在识别前不需要做分割(segmentation)或者其它任何预先的对于图像的语义解释，如边界抽取以获得不间断的闭合曲线边界。众所周知图像分割是著名的难解问题，边界抽取若没有适当的先验知识也是非常困难的;物体识别如果基于这些并不成熟方法的结果，则显然会进一步降低性能。不如直接使 用patch进行识别来的高效。 再次，小块方法不需要对数据做统计推断，速度快，稳定性好，没有陷入局部极小值的危险。与小块方法相联的机器学习算法往往相当简单，如K近邻，如SVM;相比之下基于部分的方法则更多地依赖于物体结构上的全局约束以解决局部的二义性问题，因此需要大量无法得到精确解的统计推断过程及相应复杂的近似算法。不幸的是，在大部分情况下这种推断既费时，又不讨好，得到的往往不是最优解。 最后，从实用的角度上看，小块方法实现简单方便，原理清晰易懂，综合性能也最好。如在Caltech-101数据库上结果最好的是伯克利大学所做的SVM-KNN[30] 这个是基于patch的。具体来说，这个算法准备了一些滤波器，在图像的patch上抽取滤波响应的直方图得到直方图特征;然后使用此特征计算两两照片之间的相似度，做成SVM的核并用直方图特征进行训练得到的。 2.2.2 Patch的选择方案 另一个困扰基于小块的物体识别方法的基本问题是patch如何选择。一张中等大 小的图像往往就包括成十万上百万的图像小块，将它们全部选中作为特征将会严重降低系统效能，包括1)识别速度下降2)存储量上升3)大量背景或者单色小块会降低系 统正确率。 针对此问题，Poggio等人使用了相当简单的办法:随机抽取小块。这种办法 能达到极快的速度，但是严格说来这种不顾图像内容预先决定的办法没有道理。