识别手写数字的OCR解决方案？

Question

有没有一个能够很好地处理数字（1-10）手写的解决方案？我尝试过tesseract，但只得到了垃圾结果。最好是开源软件，但商业软件也可以。

- MB.

Answer 1

OpenCV现在提供手写数字识别OCR样例。您可以参考这个链接：http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/revisions/master/entry/samples/python2/digits.py。该样例使用kNN和SVM两种算法训练一些手写数字，然后进行OCR识别。下面是kNN训练的输出结果（仅有3.5%的错误率）：。

- Abid Rahman K

Answer 2

我在浏览时发现了您的帖子，它引起了我的兴趣，让我进行了一些有趣的研究。我将与您和论坛分享我的发现：

近年来，手写识别（基于神经网络的ICR）和相应的OCR解决方案的研究取得了很大进展。在过去的十年中提出了许多算法，但手写识别仍然是一个挑战！

首先，提供一些免费的编程资源 （MB，您没有提及您的编程环境或操作系统，因此我的建议主要涵盖Windows。）

1. www.codeproject.com/Articles/143059/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi 这是C#中手写数字识别神经网络的页面。 这是Mike O'Neill的手写数字识别神经网络的一个简单重制版本，使用MFC/C++模型。有关O'Neill工作的更多信息，请参见：www.codeproject.com/KB/library/NeuralNetRecognition.aspx。

2. http://asprise.com/product/ocr/selector.php 他们的解决方案适用于Visual Basic，因此Windows是主要吸引力，但我看到他们支持Linux、Mac OS和一些UNIX版本。 SDK是免费的！从这里下载：www.asprise.com/product/ocr/download.php?lang=vb

   （我在其他地方看到有关asprise的积极反馈： Window 7 OCR API）

3. 这是另一个很棒的资源 - 用于测试OCR能力的手写数据库，位于此处： www.yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html 这是MNIST手写数字数据库的主页面（包括60,000个实例和一个10,000个实例的测试集）。该网站表示数字已经被大小标准化并居中于固定大小的图像中，因此您可以将注意力集中在学习技术和模式识别方法上，最大限度地减少对预处理和格式化的工作。

   MNIST是更大的NIST数据库的（免费）子集，可以在此处（以成本）获得： www.nist.gov/srd/nistsd19.cfm

商业解决方案

1. www.captricity.com/handwriting-ocr-software/ 此解决方案可处理任何自由书写输入。

   该软件可以转换所有静态文档（纸质文档、PDF、传真、efax）和任何类型的手写书写和人工标记。 他们采用“按需付费”的模式（免费提供10页），并提供最低支付方案，每月75美元。

2. www.cvisiontech.com/trapeze/general/trapeze.html?lang=eng CVISION的Trapeze for Forms处理结构化表单中的手写输入。

   它验证信息并将此信息输出到文档数据库中。

HTH some!

- Yaron