移动端OCR系统的设计思路

移动端OCR识别技术简单来说是通过手机APP利用计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从图像中提取相应的字符信息。Android平台车牌识别实现的过程可以简单为以下几个部分：图像采集：通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。预处理：对图像进行灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等处理。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域，车牌切斜校正。字符分割：将定位在车牌区域中的图像文字分割成单个字符，精确定位字符的边界，确定文本区域。

字符识别：字符分割完毕后，对字符进行特征提取，将存储的文字特征信息与特征数据库中的标准字符进行比对，找出最相近的字符。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。本文介绍了以AndroidStudio为开发平台，基于开源的EasyPR_Android识别源码，完成车辆信息识别的文字识别系统。其中，EasyPR是基于OpenCV这个开源库产生的车辆识别系统，能够识别中文，识别率较高，目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。

在系统实现的过程中，会遇到多种多样的问题，特别是代码的书写和调试过程，因为任何语言都有自己的语法规则，如果写错一个英文字符，则整个程序就会出错，所以要注意语法规则。本系统的实现，使人们通过手机网络就可以完成生活中必要的饮食问题，方便了人们的生活，提高了人们的生活效率。