OCR：如何比较图像，排序不匹配并快速执行此操作？

Question

我设法将每个字符存储在位图中，并且正在寻找一种方法来快速确定它是哪个字符。

因此，我将把每个可能的字符存储到1和0的数组中，并将它们与我刚抓住的位图数组进行比较。

我可以做简单的检查，比较我得到了多少黑色像素，比较尺寸等，但所有这些检查都很慢（只是猜测..）。

所以我在寻找的是一种方法，它从底部到顶部或者随机地将每个像素进行谷底处理，将数组与一组数组进行比较，并将其排列成不匹配，直到只剩下一个数组。但我怎么能实现呢？

感谢您的帮助。

斯文

Answer 1

在OCR世界这是非常难得，你碰上targetresource和你原来的比较资源之间的“绝配”。

其实它是科学的一个巨大的领域，但在这里，对这个问题的一个很好的论文应该给你一些基本知识： http://www.discover.uottawa.ca/~qchen/my_papers/master_thesis.pdf

注意，像这样的算法是非常数学沉重，在现在这样的优化标准x86 CPU。

如果你正在寻找一个完美的匹配（我的意思是，真正完美，逐字节），并且你想实现这个快速和容易，我建议做一个“快速跳过明显的不匹配” -kinda算法 - 是这样的：

1）比较数组的大小，如果不同，它不是你找什么

2）比较每个位图

3的散列值）比较每个位/字节一个接一个，只要你看到一个区别，这不是你要找的

4）赢了，你找到了一场比赛:)

这是非常缓慢的，取决于你想达到什么，但容易实现，它会工作。所以适用于类似原型的应用程序。正如我所说，OCR（和所有其他形式的数字信号处理）是研究一个巨大的领域，所以它不是你能指望别人来教你快速forumpost，可悲的是:(

好运

[编辑]看看你的OQ中的评论，我会说散列表/字典数据结构是最快的，或者是二叉搜索树。两者都非常依赖你的散列键生成器:)

[编辑2（xD）]“它是由计算机生成的别名文本。背景不同，但文本总是具有相同的颜色。”非常重要的信息：P文本/位图的大小是否总是相同？我建议要么在你丢弃预设背景颜色的地方实现你自己的散列算法，以便散列值只取决于文本的颜色（以及它的形状）或者简单地重写你的目标中的所有背景像素与原始图像颜色相同（或者只是将原始背景设置为目标图像的背景？请再次确定您在这里与哪些数据进行对比 - 需要更多信息:)）。