一个简单的带opencv的ocr
simple-opencv-ocr的Python项目详细描述
一个简单的pythonic ocr引擎，使用opencv和numpy。
最初的灵感来自 http://stackoverflow.com/questions/9413216/simple-digit-recognition-ocr-in-opencv-python
基本概念
####分段
为了在图像上执行ocr，必须执行几个步骤 对源映像执行。分割是 识别代表字符的图像区域。
此项目使用矩形来建模线段。
####带分类问题的监督学习
[分类问题][]包括确定属于哪一类 观察属于（即：包含哪个特定字符 在一段中）。
[监督学习][]是“教”机器的一种方式。基本上，一个 算法是trained到examples（即：这个特殊的 段包含字符f。经过训练，机器 应能将其获得的知识应用于新数据。
本项目中使用的[k-nn算法是最简单的算法之一 分类算法。
####接地
创建具有已分类字符的示例图像，用于 培训目的。 见[基本事实][]。
[分类问题]：https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification [监督学习]：https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning [K-NN算法]：https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_classification [基本事实]：https://en.wikipedia.org/wiki/Ground_truth
如何理解本项目
不幸的是，目前文档有点少（i 欣然接受捐款）。 该项目结构良好，大多数类和函数都具有 docstrings，所以这可能是一个很好的开始。
如果你需要任何帮助，请随时与我联系。你可以找到我的 在我的github配置文件上发送电子邮件。
如何使用
请检查^ TT2} $与现有的预接地图像的基本用法。
您可以使用自己的图像，方法是将它们放在data目录中。 使用grounding.UserGrounder可以交互地完成接地图像。 有关详细信息，请查看example_grounding.py
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