【OpenCV实现图像：OpenCV进行OCR字符分割】_opencv ocr

概要

在处理OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）时，利用传统的图像处理方法进行字符切分仍然是一种有效的途径。即便当前计算机视觉领域主导的是卷积神经网络，但对于一些相对简单的实际应用场景，传统方法仍然表现出良好的效果。

在OCR任务中，字符切分是一个关键的步骤，它能够将整个文本图像分割成单个字符，为后续的处理任务提供基础。传统图像处理方法可以通过一系列技术来实现字符的准确切分。这些技术可能包括但不限于：

边缘检测： 使用算子（如Sobel、Canny）检测图像中字符的边缘，从而确定字符的边界。

连通区域分析： 通过标记和分析图像中的连通区域，可以识别字符的位置和形状。

投影法： 水平和垂直投影可以帮助检测字符之间的间隔，从而进行字符切分。

轮廓分析： 提取字符的轮廓信息，进而判断字符的位置和形状。

形态学操作： 使用腐蚀、膨胀等形态学操作来调整字符的形状，以便更好地进行切分。
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虽然卷积神经网络在图像处理任务中表现出色，但在