24 Jun

OCR技术浅探：4. 文字定位

By 苏剑林 | 2016-06-24 | 43847位读者 |

经过第一部分，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位. 主要过程分两步：1、邻近搜索，目的是圈出单行文字；2、文本切割，目的是将单行文本切割为单字.

邻近搜索 #

我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如“小”、“旦”、“八”、“元”这些字，由于不具有连通性，所以就被分拆开了，如图13. 因此，我们需要通过邻近搜索算法，来整合可能成字的区域，得到单行的文本区域.

图13 直接搜索连通区域，会把诸如“元”之类的字分拆开

邻近搜索的目的是进行膨胀，以把可能成字的区域“粘合”起来. 如果不进行搜索就膨胀，那么膨胀是各个方向同时进行的，这样有可能把上下行都粘合起来了. 因此，我们只允许区域向单一的一个方向膨胀. 我们正是要通过搜索邻近区域来确定膨胀方向(上、下、左、右)：

邻近搜索* 从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时，考虑这个矩形的膨胀，膨胀的方向是最邻近区域的所在方向.

既然涉及到了邻近，那么就需要有距离的概念. 下面给出一个比较合理的距离的定义.

距离 #

图14 两个示例区域

如上图，通过左上角坐标 $(x,y)$ 和右下角坐标 $(z,w)$ 就可以确定一个矩形区域，这里的坐标是以左上角为原点来算的. 这个区域的中心是 $\left(\frac{x+w}{2},\frac{y+z}{2}\right)$ . 对于图中的两个区域 $S$ 和 $S'$ ，可以计算它们的中心向量差

$(x_c,y_c)=\left(\frac{x'+w'}{2}-\frac{x+w}{2},\frac{y'+z'}{2}-\frac{y+z}{2}\right)\tag{10}$
如果直接使用

$\sqrt{x_c^2+y_c^2}$ 作为距离是不合理的，因为这里的邻近应该是按边界来算，而不是中心点. 因此，需要减去区域的长度：

$(x'_c,y'_c)=\left(x_c-\frac{w-x}{2}-\frac{w'-x'}{2},y_c-\frac{z-y}{2}-\frac{z'-y'}{2}\right)\tag{11}$
距离定义为

$d(S,S')=\sqrt{[\max(x'_c,0)]^2+[\max(y'_c,0)]^2}\tag{12}$
至于方向，由

$(x_c,y_c)$ 的幅角进行判断即可.

然而，按照前面的“邻近搜索*”方法，容易把上下两行文字粘合起来，因此，基于我们的横向排版假设，更好的方法是只允许横向膨胀：

邻近搜索 从一个连通区域出发，可以找到该连通区域的水平外切矩形，将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时，考虑这个矩形的膨胀，膨胀的方向是最邻近区域的所在方向，当且仅当所在方向是水平的，才执行膨胀操作.

结果 #

有了距离之后，我们就可以计算每两个连通区域之间的距离，然后找出最邻近的区域. 我们将每个区域向它最邻近的区域所在的方向扩大4分之一，这样邻近的区域就有可能融合为一个新的区域，从而把碎片整合.

实验表明，邻近搜索的思路能够有效地整合文字碎片，结果如图15.

图15 通过邻近搜索后，圈出的文字区域

转载到请包括本文地址：https://spaces.ac.cn/archives/3818

更详细的转载事宜请参考：《科学空间FAQ》

如果您还有什么疑惑或建议，欢迎在下方评论区继续讨论。

如果您觉得本文还不错，欢迎分享/打赏本文。打赏并非要从中获得收益，而是希望知道科学空间获得了多少读者的真心关注。当然，如果你无视它，也不会影响你的阅读。再次表示欢迎和感谢！

如果您需要引用本文，请参考：

苏剑林. (Jun. 24, 2016). 《OCR技术浅探：4. 文字定位》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/3818

@online{kexuefm-3818,
        title={OCR技术浅探：4. 文字定位},
        author={苏剑林},
        year={2016},
        month={Jun},
        url={\url{https://spaces.ac.cn/archives/3818}},
}