文字識別如何行切割

㈠ 如何對中文驗證碼中的文字進行拆分，旋轉和切割（python），為了容易識別一點

#-*-coding:utf-8-*-

importImage,ImageDraw,ImageFont

importrandom

importmath,string

classRandomChar():

"""用於隨機生成漢字"""

@staticmethod

defUnicode():

val=random.randint(0x4E00,0x9FBF)

returnunichr(val)

@staticmethod

defGB2312():

head=random.randint(0xB0,0xCF)

body=random.randint(0xA,0xF)

tail=random.randint(0,0xF)

val=(head<<8)|(body<<4)|tail

str="%x"%val

returnstr.decode('hex').decode('gb2312')

classImageChar():

def__init__(self,fontColor=(0,0,0),

size=(100,40),

fontPath='wqy.ttc',

bgColor=(255,255,255),

fontSize=20):

self.size=size

self.fontPath=fontPath

self.bgColor=bgColor

self.fontSize=fontSize

self.fontColor=fontColor

self.font=ImageFont.truetype(self.fontPath,self.fontSize)

self.image=Image.new('RGB',size,bgColor)

defrotate(self):

self.image.rotate(random.randint(0,30),expand=0)

defdrawText(self,pos,txt,fill):

draw=ImageDraw.Draw(self.image)

draw.text(pos,txt,font=self.font,fill=fill)

deldraw

defrandRGB(self):

return(random.randint(0,255),

random.randint(0,255),

random.randint(0,255))

defrandPoint(self):

(width,height)=self.size

return(random.randint(0,width),random.randint(0,height))

defrandLine(self,num):

draw=ImageDraw.Draw(self.image)

foriinrange(0,num):

draw.line([self.randPoint(),self.randPoint()],self.randRGB())

deldraw

defrandChinese(self,num):

gap=5

start=0

foriinrange(0,num):

char=RandomChar().GB2312()

x=start+self.fontSize*i+random.randint(0,gap)+gap*i

self.drawText((x,random.randint(-5,5)),RandomChar().GB2312(),self.randRGB())

self.rotate()

self.randLine(18)

defsave(self,path):

self.image.save(path)

㈡ 什麼軟體可以分割圖片里的文字

你可以使用pixlr製作分割字效果

㈢ 查找可以將圖片上的文字剝離下來的軟體

有時候，我們需要提取圖片上大量的文字內容，一個字一個字的敲打又太專麻煩了，下面屬教

你一個簡單快捷的提取圖片文字的方式。

1.首先，我們需要用到的工具就是迅捷文字識別，打開這個圖片文字識別的工具。

2.接著選擇圖片識別這個功能，點擊立即識別，然後選擇你需要識別的圖片，點擊立即識別。

以上就是將圖片上的文字全部提取出來的方法。

㈣ Word中如何將一行文字中的幾個字分成兩行

1、打開WORD文檔，隨便輸入一行字，先把需要分成兩行的這一段字選中。

㈤ 如何提高OCR文字識別軟體的識別率

選好文字識別軟體軟體。選一款好的適合自己的文字識別軟體是做好文字識別工作的基礎，一般不要使用掃描儀自帶的OEM軟體，OEM的OCR軟體的功能少、效果差，有的甚至沒有中文識別。捷速ocr文字識別軟體對漢字進行了深入的研究，還具有漢字聯想功能根據識別詞語的前一個字或是後一個字猜想識別不清的那個字，所以識別效果非常的好。

在識別之前文字識別軟體使用者也應該做一些准備工作，這樣才能得到更好的識別效果。
二值化：
對攝像頭拍攝的圖片，大多數是彩色圖像，彩色圖像所含信息量巨大，對於圖片的內容，我們可以簡單的分為前景與背景，為了讓計算機更快的，更好的識別文字，我們需要先對彩色圖進行處理，使圖片只前景信息與背景信息，可以簡單的定義前景信息為黑色，背景信息為白色，這就是二值化圖了。
雜訊去除：
對於不同的文檔，我們對雜訊的定義可以不同，根據雜訊的特徵進行去噪，就叫做雜訊去除
傾斜較正：
由於一般用戶，在拍照文檔時，都比較隨意，因此拍照出來的圖片不可避免的產生傾斜，這就需要文字識別軟體進行較正。

4
版面分析：
將文檔圖片分段落，分行的過程就叫做版面分析，由於實際文檔的多樣性，復雜性，因此，目前還沒有一個固定的，最優的切割模型。
字元切割：
由於拍照條件的限制，經常造成字元粘連，斷筆，因此極大限制了識別系統的性能，這就需要文字識別軟體有字元切割功能。

㈥ 如何快速截取多行文字（例如一段文本的文字）

三擊或者雙擊都是復可以的；但是制三擊並不是在所有地方都能實現的！
你可以這樣，在文檔的開始滑鼠點擊一下，此時按下shift鍵，然後用滑鼠翻到你要截取的文字的最後，用滑鼠點擊一下這里，那麼就是全部選擇了！
謝謝，希望我的回答能給你幫助！

㈦ OCR圖像文字識別圖像分割演算法

對於文字ocr中的分割步驟應用的演算法一般是個綜合體，不是像你說的單一某種演算法可完成的
比如不粘連的 可以用連通檢測分割， 粘連的一般會用投影分割加驗知，粘連厲害的可以用像滴水法等

㈧ 請問如何從掃描的圖片上截取文字進行編輯謝謝！

OCR技術是光學字元識別的縮寫(Optical Character Recognition)，是通過掃描等光學輸入方式將各種票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品的文字轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。可應用於銀行票據、大量文字資料、檔案卷宗、文案的錄入和處理領域。適合於銀行、稅務等行業大量票據表格的自動掃描識別及長期存儲。相對一般文本，通常以最終識別率、識別速度、版面理解正確率及版面還原滿意度4個方面作為OCR技術的評測依據；而相對於表格及票據， 通常以識別率或整張通過率及識別速度為測定OCR技術的實用標准。
OCR識別技術不僅具有可以自動判斷、拆分、 識別和還原各種通用型印刷體表格，在表格理解上做出了令人滿意的實用結果，能夠自動分析文稿的版面布局，自動分欄、並判斷出標題、橫欄、圖像、表格等相應屬性，並判定識別順序，能將識別結果還原成與掃描文稿的版面布局一致的新文本。表格自動錄入技術，可自動識別特定表格的印刷或列印漢字、字母、數字，可識別手寫體漢字、手寫體字母、數字及多種手寫符號，並按表格格式輸出。提高了表格錄入效率，可節省大量人力。同時支持將表格識別直接還原成PTF、PDF、HTML等格式文檔；並可以對圖像嵌入橫排文本和豎排文本、表格文本進行自動排版面分析。

採用OCR識別技術,可以將其應用於銀行票據光碟縮微系統，可以自動提取票據要素，可減輕操作員的工作量，減少重復勞動，尤其是在與銀行事後且監督系統相結合後，可以替代原先的操作人員完成事後監督工作。由計算機自動識別票據上的日期、帳號、金額等要素，通過銀行事後監督系統與業務系統中的數據進行比較，完成傳統的事後監督操作；配有印章驗證系統後，自動將憑證圖像中的印章與系統中預留的印鑒進行比較，完成印章的真偽識別。

利用目前的高新技術-OCR，直接從憑證影像中提取金額、帳號等重要數據，代替人的手工錄入，與條碼識別/流水識別緊密結合，實現建立事後副本帳、完成事後監督的工作。OCR處理一般使用性能較好的PC機，OCR處理程序一經啟動會自動掃描資料庫中的憑證影像，發現有需OCR處理而未處理的，提取到本地進行處理。

OCR手寫體、印刷體識別技術，能識別不同人寫的千差萬別的手寫體漢字和數字，應用於本系統，識別憑證影像中儲戶填寫的信息，如大寫金額、小寫金額、帳號、存期、日期、證件號等，可以代替手工錄入。同時被識別得出的金額還要與流水識別所得的金額進行核對，核對成功，則OCR識別成功。這樣處理是為了避免誤判。

經過對銀行產生的實際憑證進行的大量測試，在實際開發過程中，根據銀行的實際需求，OCR技術在票據和表格識別能力和手寫體自動識別能力上不斷提升，目前處理速度可達到每分鍾60～80張票據，存摺識別率已經達到了85％以上，存單、憑條識別率達到90％以上，而85％以上的識別率就能減少80％以上的數據錄入員。

㈨ 簡述OCR文字識別的工作原理。

1、圖像輸入、預處理： 圖像輸入：對於不同的圖像格式，有著不同的存儲格式，不同的壓縮方式。預處理：主要包括二值化，雜訊去除，傾斜較正等 2、二值化： 對攝像頭拍攝的圖片，大多數是彩色圖像，彩色圖像所含信息量巨大，對於圖片的內容，我們可以簡單的分為前景與背景，為了讓計算機更快的，更好的識別文字，我們需要先對彩色圖進行處理，使圖片只前景信息與背景信息，可以簡單的定義前景信息為黑色，背景信息為白色，這就是二值化圖了。 3、雜訊去除： 對於不同的文檔，我們對燥聲的定義可以不同，根據燥聲的特徵進行去燥，就叫做雜訊去除 4、傾斜較正： 由於一般用戶，在拍照文檔時，都比較隨意，因此拍照出來的圖片不可避免的產生傾斜，這就需要文字識別軟體進行較正。 版面分析：5、將文檔圖片分段落，分行的過程就叫做版面分析，由於實際文檔的多樣性，復雜性，因此，目前還沒有一個固定的，最優的切割模型。 6、字元切割： 由於拍照條件的限制，經常造成字元粘連，斷筆，因此極大限制了識別系統的性能，這就需要文字識別軟體有字元切割功能。 7、字元識別： 這一研究，已經是很早的事情了，比較早有模板匹配，後來以特徵提取為主，由於文字的位移，筆畫的粗細，斷筆，粘連，旋轉等因素的影響，極大影響特徵的提取的難度。 8、版面恢復： 人們希望識別後的文字，仍然像原文檔圖片那樣排列著，段落不變，位置不變，順序不變，的輸出到word文檔,pdf文檔等，這一過程就叫做版面恢復。 9、後處理、校對： 根據特定的語言上下文的關系，對識別結果進行較正，就是後處理。 開發一個OCR文字識別軟體[2]系統，其目的很簡單，只是要把影像作一個轉換，使影像內的圖形繼續保存、有表格則表格內資料及影像內的文字，一律變成計算機文字，使能達到影像資料的儲存量減少、識別出的文字可再使用及分析，當然也可節省因鍵盤輸入的人力與時間。從影像到結果輸出，須經過影像輸入、影像前處理、文字特徵抽取、比對識別、最後經人工校正將認錯的文字更正，將結果輸出。

㈩ 如何批量替換文本並提取其中部分文字分成兩行

@echo off
>test.txt echo G65 P9611 Z3.0 H01
>>test.txt echo G65 P9611 Z3.0 H02
>>test.txt echo G65 P9611 Z3.0 H03
>>test.txt echo G65 P9611 Z3.0 H04
>>test.txt echo G65 P9611 Z3.0 H05
:::::上面僅生成測試文件
SetLocal EnableDelayedExpansion
for /f "delims=" %%i in (test.txt) do (
set "var=%%i"
set "var=!回var:~答-3!"
echo.!var!&&echo P9320)
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