二值化、形态学操作

二值化和形态学操作是图像处理中的两个基本步骤，它们在预处理阶段对提高OCR识别率特别重要。

二值化

二值化是将图像转换为仅包含两种颜色的图像的过程，通常是黑色和白色。二值化的目的是简化图像，使其更易于分析。以下是二值化的一些关键点：

• 目的：将图像中的像素分为前景（通常是黑色）和背景（通常是白色），以便于后续的处理和分析。
• 方法：
  • 全局阈值法：选择一个固定的阈值，将所有像素值高于该阈值的设置为白色，低于该阈值的设置为黑色。
  • 局部阈值法：根据图像的不同区域选择不同的阈值。
  • Otsu’s方法：自动计算最佳全局阈值，以最小化类内方差。
• 影响：
  • 提高图像的对比度，使得字符更加突出。
  • 减少图像数据量，加快处理速度。
  • 如果阈值选择不当，可能会导致字符断裂或粘连，影响OCR识别率。

形态学操作

形态学操作是基于图像形状的一系列处理技术，通常在二值化之后进行。这些操作包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

• 膨胀：将前景对象的边界向外扩展，可以用来填充字符内部的孔洞或连接断裂的字符。
• 腐蚀：与膨胀相反，它缩小前景对象的边界，可以用来去除小的噪点或分离粘连的字符。
• 开运算：先腐蚀后膨胀，用于去除噪点，同时保持字符形状不变。
• 闭运算：先膨胀后腐蚀，用于填充字符内部的孔洞或连接断裂的字符。
• 影响：
  • 改善图像质量，去除不需要的噪点和小区域。
  • 修正字符形状，使得字符更接近标准字体。
  • 如果操作不当，可能会导致字符结构的破坏，影响OCR识别。
    二值化和形态学操作是OCR预处理的关键步骤，它们能够显著影响最终的识别结果。正确的参数选择和操作顺序对于提高OCR系统的性能至关重要。