OCR(，光學字符識別)，是計算機視覺領域的重要研究內容之一opencv 加載分類器失敗 ， 在實際生產環境中具有巨大價值 。
傳統的光學字符識別技術是一個經典的模式識別問題 ， 包括對圖片的預處理、特征提取、利用分類器分類等幾個步驟，已經形成了較為完善的技術體系 。
【OCR字符識別技術發展史】OCR技術流程
OCR技術發展歷史：
1929年德國人 取得了光學字符識別的專利，之后各國逐漸開始針對OCR技術進行研究 。早期的研究內容主要是針對識別方法的理論研究opencv 加載分類器失敗，后來開始針對簡單的0~9數字進行識別 。直到1966年IBM公司的 Casey和Nagy才開始了針對漢字等復雜字符的識別進行研究，并且使用模板匹配的方法識別了1000個印刷體漢字 。20世紀70年代初日本的學者也開始了漢字識別的研究 ， 其中有代表性的成果有1977年東芝綜合研究所研制的可以識別2000個單體印刷漢字的OCR識別系統 。
中國在OCR技術方面的研究工作起步較晚 ， 直到70年代才逐漸開展了對于光學字符識別的研究 。我國在1986年提出“863”高新科技研究計劃,“863”計劃的信息領域課題組織了清華大學、北京信息工程學院、沈陽自動化所三家科研單位展開中文OCR的研發工作，將中國的漢字識別的研究進入一個實質性的階段，并由清華大學率先推出了國內最早的OCR產品 。早期的OCR技術研究是基于模式識別的基礎上進行的 ， 模式識別的每一個模塊都需要很好的設計，才能使整個系統達到較好的識別效果 。
隨著近年深度學習的不斷發展，基于卷積神經網絡的OCR技術打破了傳統OCR技術的框架，在識別效率以及準確率上都有了質的飛躍 。國際文檔分析與識別大會(and ,ICDAR)于2003年大會設立“”,該競賽主要評測和檢驗自然場景、網絡圖片、復雜視頻文本自動提取與智能識別最新技術的性能，并設立了豐厚的獎金 。該競賽極大地促進了OCR技術的發展,目前已經成為OCR技術研究進展重要的國際賽事及標準 。由于競賽強大，實際應用性、高技術難度、諸多科研院校、科技公司都參與其中，目前已有89個國家的3500多支隊伍參與 。
OCR技術的發展前景一片繁榮 。
本文到此結束，希望對大家有所幫助 。

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