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OneNote OCR 图片识别实例源码下载

于 2014-08-03 发布

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C# 实现简单数字验证码解析(Tesseract OCR 解析验证码) 实例代码
具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K，把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符; 注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

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基于mfc对话框开发的图片位深度转换器，源码部分截图如下。 CImage img; img.Load("D:\qrcode.png"); img.Save("D:\qrcode.bmp"); CxImage ximage; ximage.Load("D:\qrcode.bmp", CXIMAGE_FORMAT_BMP); ximage.AlphaStrip(); ximage.Save("D:\11.bmp", CXIMAGE_FORMAT_BMP);

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编译好的tesseract 4.0库 for VS2015 (含lib、dll和头文件)，另附一个tessreact 4.0进行图片识别的示例程序，并给出运行具体配置方法！

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三次B样条曲线拟合算法
B样条曲线分为近似拟合和插值拟合，所谓近似拟合就是不过特征点，而插值拟合就是通过特征点，但是插值拟合需要经过反算得到控制点再拟合出过特征点的B样条曲线方程。这里会一次介绍两种拟合算法。

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