做OCR身份证识别的调研，正好整理一下从基础的图像处理角度的算法流程。
OCR简介
光学字符识别 Optical Character Recognition（OCR）
其目标是对图像中的字符进行分析识别，将其转换为文本格式的字符序列。
利用模式识别和数字图像处理技术，解决文字输入问题。
按输入方式分类
印刷体文字
手写体文字（由扫描仪输入/由手写板输入）
按识别字符集分类
英文，中文，日文，韩文等
中文，常用4000字，各种字体，相似字不易区分
面向应用的OCR
牌照，票据，文稿，名片，身份证，驾驶执照，汽车制造业。
身份证识别
一个典型的身份证识别算法流程图如下：
图像预处理
降噪
滤波、光照处理
增强（可选）
灰度拉伸
二值化
由灰度图像变成二值图像
倾斜校正
Hough变换、投影法
图像分割
行分割
身份证图像字符信息分布规则，每行有一定间隙；采用水平投影法进行图像分割
字符分割
垂直投影
字符识别
模板匹配法
对每个字符建立一个标准模板，进行图形匹配、笔画匹配、几何特征匹配。
特点：实现简单，图像质量要求高，计算速度慢，相似字符识别率低
人工神经网络字符识别算法
artificial neural network，简称神经网络（neural network），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。
识别结果处理
- 身份证号码验证
- 有效期验证
身份证识别软件
云脉
文通
Abbyy
……
识别效果和照片清晰度、 倾斜度、背景、光照、对比度等相关性较大。
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