项目:手写文字智能定位与识别系统
背景:为满足客户对文档数字化处理中高精度版面分析的需求,独立开发一套手写文字识别系统。核心目标是精确提取手写文字的位置信息,为上层应用(如自动表单归档、教育作业批改)提供结构化的坐标数据。
技术方案:采用计算机视觉(OpenCV)与OCR引擎(PaddleOCR)相结合的技术路线。首先通过图像预处理和连通域分析定位文本段落,生成整体区域坐标(矩形框);随后在段落区域内进行精细化切分与识别,同步输出每个字符的识别结果及其独立坐标。
核心算法实现:实现了两级坐标定位流水线:
文本块检测:综合运用轮廓检测与深度学习模型,准确框定连续的手写文本区域。
字符级分割与定位:在文本块内,采用投影分割结合自定义启发式规则,有效处理字符粘连,输出每个字符的边界框。
识别结果结构化输出:设计数据接口,将识别结果组织为JSON格式,包含“段落坐标”、“字符内容”及“字符坐标”的嵌套结构,便于下游系统直接调用。
项目成果:
系统在测试集上,文字区域定位的IoU(交并比)达到95%以上,字符坐标框的召回率超90%,完全满足客户对位置信息的核心要求。
通过参数调优,在保证中文、英文基本识别率的前提下,显著提升了坐标生成的处理速度。
成功交付了一套高鲁棒性的手写文字坐标提取解决方案,为客户的自动化流程提供了关键技术支持。