【摘 要】
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针对复杂发票任意区域下的特定表格内容提取与实时识别问题,提出了一种基于Tesseract-OCR引擎的自适应识别方法.首先利用OpenCV对发票图像进行预处理滤波、自适应阈值等一系列预处理得到二值图像;然后利用形态学中的开运算提取表格全域线段,进行表格位置提取,并结合表格交点坐标与自定义模板,实现表头与内容自适应适配;最后利用jTessBoxEditor对表格区域内容进行字库训练优化,最终实现基于
【机 构】
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南京工程学院自动化学院,南京学府睿捷信息科技有限公司
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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南京工程学院引进人才科研启动基金(YKJ201918),南京工程学院校级科研基金(CXY201930)。
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针对复杂发票任意区域下的特定表格内容提取与实时识别问题,提出了一种基于Tesseract-OCR引擎的自适应识别方法.首先利用OpenCV对发票图像进行预处理滤波、自适应阈值等一系列预处理得到二值图像;然后利用形态学中的开运算提取表格全域线段,进行表格位置提取,并结合表格交点坐标与自定义模板,实现表头与内容自适应适配;最后利用jTessBoxEditor对表格区域内容进行字库训练优化,最终实现基于Tesseract-OCR的字符识别.实验结果表明该方法具有高准确识别率,支持感兴趣区域自适应识别,具备
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