感谢你导正了我一个重要的观念 因为我一直以为 OCR 其实包含了 text detection 既然已经知道了关键字，就容易多了 我也确实在 google scholar 找到很多我需要的论文 万分的感谢，你帮我省下了很多时间= ) m(_ _)m ---编辑--- 我後来在 stack overflow 找到这个帖子 http://stackoverflow.com/questions/880438/text-detection-location-libraries 和我的问题很像，回答中也意外找到了一个开源软体： https://sourceforge.net/projects/tirg/ 意外符合我要的东西啊XD ※ 引述《vgod (single)》之铭言： : 这问题要拆成两部分来看, 第一是text detection, 在任意图上找出文字的位置 : 第二是text recognition, 给定图和文字区块的位置, 输出文字字串 : 第一个问题有很多种演算法, 要看你图的性质而决定要用哪种 : 如果能知道文字的位置後, 接下来其实就比较简单, : 因为第二个问题可以直接用现成的OCR引擎加上一些image processing来处理 : 最容易取得的OCR引擎是Tesseract, 3.0後还支援包含中文在内的多国语言 : 但如你所说, OCR引擎大多是假设图片是白底黑字的文件 : 所以直接把有复杂背景的图片丢进去是不行的 : 最简单的处理方法就是用一些影像处理的演算法把背景去掉, 然後转成白底黑字的样子 : 这样再丢进OCR引擎的结果就会好很多 : 基本概念是这样, 关键字也都在上面了, : 如果能看英文论文的话, 在google scholar能找到非常多资料 --

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