這次討論的是如何識別手寫的問題,
所謂一萬個人有一萬個王羲之,書法與人的靈魂一樣,都是很玄妙的東西
查詢了很多資料未果,於是,求人不如求己
手寫輸入體現在軟體上,最大的問題有如下幾個:
1.粗細
輸入者,可能拿筆,也可能拿手指,甚至可能拿鳥毛去畫,這是很難控制的,所以對所的影象的識別必須考慮筆畫的粗細問題.
2.拉伸
輸入者可能只在畫布的某個角落寫字,遇到特定人群,比如小屁孩和小姑娘,他們的天性都是小筆小書,很細膩的寫,相當於文字被縮小了,雖然形狀可能是一樣的
3.偏移
有些人寫字不喜歡居中,總是偏向一邊,這種情況時有發生,事實上,偏移幾乎總是存在的,幾乎沒人能夠寫絕對居中的文字.
4.扭曲
由於各種條件限制,這也是很難避免的情況,比如小學生寫8字總是睡著的,有些人寫字總是頭小屁股大等等
解決上面的問題,我設計下面四種演算法:
1.最近值法
比較兩個影象相同點的畫素差異數,累計差異最小的為最接近的圖形,對應的字元之一就是待選的字元
最近值可以應對大多數情況,相容性非常好,但是精度比較差,需要大量的筆跡訓練才能得到優秀的識別效果
2.邊界檢測
這種演算法是為了對付縮放設計的,只要框住點陣範圍,結合骨架計算就可以得出其對應滿屏的字元特徵,這個的演算法相對比較容易一些
2.連同連異
我暫且給這麼乙個名稱吧,因為大多數手寫識別並不公布他們的演算法,我就自己擬定乙個演算法名稱,畢竟我自己想出來的
這是針對偏移設計的演算法,偏移之後,大多數區域的還是相似甚至相同的,連續相同與便宜緊密關聯
同時,此演算法可以彌補最近值演算法精度上的不足,比如下面兩幅影象
注意第一幅右邊有一半是白色的,運用最近值演算法,此區域的匹配率是100%!而採用連同連異計算,得到的匹配率是50%,相對來說後者是更科學的.
作為我主打的演算法,呵呵,有必要做詳細一點的描述,我拿qq的手寫輸入法來說吧,qq手寫應該是方向識別(筆畫識別的),我們輸入正常輸入乙個中字
效果很好,正常識別出來,但是我把筆畫逆過來寫,看看結果
得到的結果完全風牛馬不相及,甚至莫名其妙的出現了個"奸"字,奇哉怪也了吧,所以筆畫或方向識別是有缺陷的,而且這種缺陷一旦放到文化程度較低的人群
就會被放大n倍,比如農民伯伯寫口字都是畫乙個圈的,而且怎麼畫都有,更悲催的,把一字從右向左寫,看下效果:
簡直就是,怎麼說呢,以前罵過的話又浮上心頭,什麼放烟花,包公車的,都想再罵過一遍了
應用我的demo試一下,首先是直接列印幼圓字型進行識別:
這個簡單,很多ocr軟體都可以識別列印字型,這裡識別率的匹配是100%!,同時由於最近值演算法的缺陷,次要的申等並沒有識別出來
在用手寫一遍,看看效果:
沒有識別出來,因為從來沒有訓練過這個字,因此訓練一下,再用類似的寫法書寫並識別:
識別良好,重新入一遍看:
實際執行過不錯,現在所缺乏的就是訓練了,一旦訓練一遍,類似的手寫都能夠優秀的識別出來,此外值得炫耀一下的是,訓練完全相同的寫法僅會加深對此寫法的偏好
訓練任何寫法都不會增加庫檔案的大小,只會修正庫檔案的特徵字段,demo在合適的時候上傳給大家,看下篇吧
3.筆畫識別
這就跟qq拼音之類的有點類似了,雖然有上面的缺點,但是其優點也正好針對扭曲問題提供了完美的解決方案,但是我的做法並不是去處理筆畫,以避免步qq的後塵
我只處理一點的筆畫特徵,比如第一筆或最長的一筆等,一筆下去始終兩點很容易得到並計算正切值,這些特徵就可以確定一類字元,應對扭曲的問題
設計一種新的檔案格式是針對以上所設計演算法的,我暫定名稱是標準點陣檔案standard lattice file(*.slf),被我老表名字的拼音首字母踩狗屎運撞上了,一模一樣
也許有人會說,坑爹的tx居然有這種漏洞,其實不是每個人都像我這樣整天找漏洞和缺陷的,也是我對這種東西比較敏感吧,追求完美讓我失去很多東西
具體下篇我會把dll和相關api,型別定義和呼叫約定發布上來,需要的ld可以拿去用用,我先睡一覺
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