OCR: Wie Bilder zu vergleichen, sortieren Nichtanpassung und diese schnell zu tun?

Question

konnte ich jedes Zeichen in einer Bitmap gespeichert haben und nach einem Weg suchen, um schnell festzustellen, welche Zeichen es ist.

Deshalb bin ich über alle möglichen Zeichen in einer Reihe von 1 und 0, zu speichern und vergleichen sie mit einer Reihe von Bitmap ich nur packte.

konnte ich einfache Kontrollen tun wie vergleichen, wie viele schwarze Pixel Ich habe, die Dimensionen vergleichen und so weiter, aber alle diese Kontrollen sind langsam (nur eine Vermutung ..).

Also, was ich suche, ist eine Methode, die jedes Pixel von Bodenwanne geht nach oben oder nach dem Zufall, der die Anordnung zu einem Satz von Arrays und Sorten Nichtanpassung aus vergleicht, bis nur ein Array bleibt. Aber wie kann ich implementieren das?

Danke für Ihre Hilfe.

Sven

Answer 1

In der OCR-Welt ist es ziemlich selten, dass Sie in ein „perfect match“ laufen zwischen einem targetresource und Ihrer ursprünglichen Vergleich Ressource.

Eigentlich ist es ein riesiges Gebiet der Wissenschaft, aber hier ist eine schöne Arbeit über das Thema, das Sie einige grundlegende Kenntnisse geben sollte: http://www.discover.uottawa.ca/~qchen/my_papers/ master_thesis.pdf

Hinweis

, dass Algorithmen wie diese sind sehr Mathe schwer und in nun so optimiert für eine Standard-x86-CPU.

Wenn Sie auf der Suche nach einem perfekten Spiel (ich meine, wirklich perfekt, bis auf Byte-zu-Byte), und Sie wollen, dass diese schnell und einfach implementieren, würde ich vorschlagen, ein „überspringt die offensichtlichen Diskrepanzen schnell“ zu tun - irgendwie Algorithmus - so etwas wie:

1) Vergleichen Größe von Arrays, wenn anders, es ist nicht das, was Sie suchen

2) Vergleichen eines Hash-Wertes für jede Bitmaps

3) Vergleichen jedes Bit / Byte-one-by-one, und sobald Sie einen Unterschied zu sehen, es ist nicht das, was Sie suchen

4) Gewinne, dann sind Sie ein Spiel:)

Das ist sehr langsam, je nachdem, was Sie erreichen wollen, aber einfach zu implementieren und es wird funktionieren. So geht auch für eine Prototyp-alike-Anwendung. Wie gesagt, OCR (und alle anderen Formen der digitalen Signalverarbeitung) sind ein großer Bereich der Forschung, so etwas ist es nicht, dass Sie Leute erwarten, können Sie in einem schnellen forumpost zu lehren, leider: (

Viel Glück

[EDIT] an dem Kommentar in Ihrem OQ Sehen, werde ich für eine Hash-Tabelle / Wörterbuch Datenstruktur sagen gehen würde für Sie die schnellste sein. Das, oder ein binärer Suchbaum .. Beide sehr angewiesen Onj Ihres Hash-Schlüssel-Generator:)

[EDIT2 (xD)] „Es ist aliased Text von einem Computer generiert. Der Hintergrund ist anders, aber der Text hat immer die gleiche Farbe.“ Ziemlich wichtige Informationen gibt: P Sind die Größe der Text- / Bitmaps immer gleich gut? Ich würde vorschlagen, dass entweder Ihren eigenen Hashing-Algorithmus implementieren, wo Sie die voreingestellten Hintergrundfarben zu verwerfen, so dass der Hash-Wert hängt nur von der Farbe des Textes (und der Form diesen auch OFC) oder einfach schreibt alle Hintergrundpixel in Ihren Zielen die gleiche Farbe sein wie das Original (oder nur den ursprünglichen Hintergrund, dass Ihre Ziele Hängen wieder auf welche Daten Sie mit hier kämpfen - Notwendigkeit mehr Informationen :)).