OCR文字识别用的是什么算法
OCR文字识别用的是什么算法，解答如下OCR算法，即字符识别算法，是专门针对字符识别和检测的一种有效的图像处理算法。
常用的OCR文字识别软件有，很多，像ABBYY FineReader、汉王OCR、Scancard、捷速ocr、尚书和紫光等等，文字识别软件我自己也使用过好几款，不过综合下来还是ABBYY FineReader***用，识别率比较高，直接将图片上的文字转换为word，其他的都是讲图片文字转换成txt文本的，所以就方便而言，FineReader的比较好用一点，操作也是，其他的操作有点麻烦。望采纳。
OCR文字识别用的是什么算法？
一般OCR套路是这样的
1.先检测和提取Text region.
2.接着利用radon hough变换 等方法 进行文本校正。
3.通过投影直方图分割出单行的文本的图片。
最后是对单行的OCR
对单行的OCR主要由两种思想
***种是需要分割字符的。
分割字符的方法也比较多，用的最多的是基于投影直方图极值点作为候选分割点并使用分类器+beam search 搜索***分割点。
搜索到分割点之后对于单个字符，传统的就是特征工程+分类器。 一般流程是 灰度 - 二值化-矫正图像 - 提取特征(方法多种多样例如pca lbp 等等) -分类器(分类器大致有SVM ANN KNN等等 )。
现在的 CNN（卷积神经网络）可以很大程度上免去特征工程。
第二种是无需分割字符的
还有一点就是端到端（end to end）的识别，但前提是你需要大量的标注好的数据集。 这种方法可以不分割图像直接以连续的输出字符序列。
对于短长度的可以使用mutli-label classification 。比如像车牌，验证码。 这里我试过一个车牌的多标签分类。 车牌识别中的不分割字符的端到端(End-to-End)识别
google做街景门牌号识别就是用的这种方法。
OCR 概述
OCR技术作为机器视觉领域一个非常重要的研究反向，涉及的应用领域多种多样。现今，各应用领域已经出现了非常多的产品，包括卡片证件类识别、票据类识别、文字信息结构化视频类识别、自然场景下的文字识别等。本文主要从数据、算法两个方面概述目前OCR较为成熟的解决方案。
深度学习算法是非常依赖于数据数量与质量的，OCR也不例外。一般OCR任务中不仅需要识别具体的文字内容，还要识别文字具体所在位置，甚至结构化组织识别信息，所以图像数据中的监督信息就包括文字位置坐标和相应文本内容。标注数据的来源一般分为两类：人工标注和程序（模型）自动生成。
一般人工标注的成本比较大，首先需要搭建合适的标注平台，好在github上有几个开源的关于目标检测任务的标注平台供选择(参见 十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具 或者 深度学习图像标注工具汇总 )。其次，构建专业的标注团队，尤其是涉及垂直领域的任务。另外还要设计数据质量监控机制，如标注数据交叉验证等。
数据自动生成的数据量大，成本小，唯一需要担心的就是生成的数据分布与真实数据分布有显著差异。针对文本检测和文本识别，目前的数据生成方案基本都是模拟真实背景，同时平滑地嵌入文本内容。
那么标注或生成多少数据量合适呢？当然，高质量数据肯定是越多越好的，如果非要给一个下限，一般文本检测任务图片数据量在万张级别，文本识别任务在百万张级别。
整体OCR识别算法一般是分为两个部分：文本检测和文本识别。
文本检测与目标检测算法的发展是息息相关的。目前主流的目标检测算法分为两类：
通用的目标检测算法对文本一般检测都不精准，原因主要包括大多数文本没有闭合边缘、文本行方向任意、文本排列不规则等，需要结合文本的结构与分布特点优化检测模块，其中包括 CTPN 、 Seglink 、 Rotation RPN 、 Textboxes 等。
文本识别模型一般分为特征提取器(编码器)和解码器。
目前针对不同识别场景的都有相应的算法调优方案，模型拟合能力方面已经有了长足进步。相较于算法，如何获取高质量数据很大程度上影响着整个OCR项目成败，打通整个数据链路会是深度学习项目的关键，也会成为企业的核心竞争力。
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