摘要：为了提高英语智能翻译的图像识别效率,基于OCR设计出一套英文翻译系统。其中利用OTSU算法对图像进行二值化处理,结合中值滤波技术与高斯滤波技术进行图像降噪;利用Tessreact-OCR引擎和Python语言封装的Pytesseract模块实现英文字符的识别操作。最后进行系统效果验证,通过图像预处理及Pytesseract模块处理的图像,传入tesseract-OCR中,系统识别效果良好,所得英文字符图像的识别结果较为准确。

摘要：设计基于tesseract引擎针对全血化验单内容的识别系统。利用混合边缘检测算子对图片进行边缘检测,排除背景噪声。通过透视变换、霍夫直线检测对图像进行倾斜校正,利用投影法切分不同类型字符识别区域,对切分的项目名称和结果利用二维OTSU(大津算法)法对相应的图像进行二值化。利用tesseract引擎使用集束搜索算法和K-近邻算法(KNN)进行预识别,经过校正后,重新训练生成全血化验单识别字库,利用生成字库进行识别。经过实验,该系统识别率为96.4%。该系统的实现,弥补了市场空白,避免手动输入的繁琐,提高了效率,有助于历史医疗数据保存和医疗大数据的发展。