| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展方向 | 第9-10页 |
| 1.3 本文工作内容总结 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 关键技术 | 第12-16页 |
| 2.1 JAVA | 第12页 |
| 2.2 TesseractOCR | 第12-14页 |
| 2.3 OpenCV | 第14页 |
| 2.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第3章 图像的预处理 | 第16-22页 |
| 3.1 预处理的目的 | 第16页 |
| 3.2 图像灰度化、二值化的方法 | 第16-17页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第16页 |
| 3.2.2 二值化 | 第16-17页 |
| 3.3 去噪的方法 | 第17-18页 |
| 3.3.1 中值滤波 | 第18页 |
| 3.3.2 均值滤波 | 第18页 |
| 3.4 倾斜校正 | 第18-20页 |
| 3.4.1 投影校正 | 第19页 |
| 3.4.2 近邻法 | 第19页 |
| 3.4.3 Hough 变换 | 第19-20页 |
| 3.5 图像增强 | 第20-21页 |
| 3.5.1 常规增强 | 第20-21页 |
| 3.5.2 加权增强 | 第21页 |
| 3.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 核心图像的提取与还原 | 第22-38页 |
| 4.1 核心图像提取的目的 | 第22页 |
| 4.2 边缘检测 | 第22-28页 |
| 4.2.1 Canny 边缘检测算法： | 第22-23页 |
| 4.2.2 算法的实现 | 第23-27页 |
| 4.2.3 实际的处理效果 | 第27-28页 |
| 4.3 直线检测 | 第28-30页 |
| 4.3.1 霍夫变换的算法 | 第28-29页 |
| 4.3.2 霍夫变换代码实现 | 第29-30页 |
| 4.3.3 霍夫变换测试结果 | 第30页 |
| 4.4 透视变换 | 第30-37页 |
| 4.4.1 透视变换的算法 | 第30-33页 |
| 4.4.2 透视变换的实现代码 | 第33-36页 |
| 4.4.3 透视变换测试效果 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 训练 TesseractOCR | 第38-47页 |
| 5.1 Tesseract 概述 | 第38页 |
| 5.2 训练 Tesseract 训练集的目的 | 第38-40页 |
| 5.2.1 应对不同的字体 | 第38-39页 |
| 5.2.2 词语以及常用词语的组合 | 第39-40页 |
| 5.3 训练集的制作 | 第40-44页 |
| 5.3.1 字体属性 | 第40页 |
| 5.3.2 词组表 | 第40-41页 |
| 5.3.3 常用词组 | 第41-42页 |
| 5.3.4 训练图像及 box 文件 | 第42-44页 |
| 5.4 训练的流程 | 第44-46页 |
| 5.4.1 细节解释 | 第44页 |
| 5.4.2 制作 Box 文件 | 第44-45页 |
| 5.4.3 修正 Box 文件 | 第45页 |
| 5.4.4 聚类 Clustering | 第45页 |
| 5.4.5 合并 Combine | 第45-46页 |
| 5.5 训练的优化 | 第46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 Tesseract 识别的优化 | 第47-56页 |
| 6.1 利用 Tesseract 实现汉字 OCR 的目的 | 第47页 |
| 6.2 识别参数的研究 | 第47-48页 |
| 6.3 识别参数的优化 | 第48-49页 |
| 6.4 使用定制的训练集针优化训练过程 | 第49-55页 |
| 6.4.1 定制性别的识别训练集 | 第49-50页 |
| 6.4.2 定制民族的识别训练集 | 第50-54页 |
| 6.4.3 定制地址的识别训练集 | 第54-55页 |
| 6.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |