我正在开发一个项目，其中我必须开发 OCR 算法（我必须从图像中读取文本，然后将其转换为不同的语言）。所以我的第一个任务是从图像中获取文本。
完成第一个任务的步骤。
- 从给定源加载任何图像格式（bmp、jpg、png）。然后将图像转换为灰度并使用阈值（Otsu算法）将其二值化。 //已完成（如何从输出图像中去除噪声？？？）
Results
检测图像特征，如分辨率和反转。这样我们最终就可以将其转换为拉直的图像以进行进一步的处理。 （完成了图像旋转的代码，但无法检测我们必须旋转图像的图像角度，因此仍在研究角度检测部分）
线路检测和删除。需要此步骤来改进页面布局分析、对下划线文本实现更好的识别质量、检测表格等（决定在末尾完成该部分）
页面布局分析。在此步骤中，我尝试识别图像中存在的文本区域。因此，只有该部分用于识别，而该区域的其余部分被忽略。
检测文本行和单词。这里我们还需要注意不同的字体大小和单词之间的小间距。
字符识别。这是OCR的主要算法；每个字符的图像必须转换为适当的字符代码。有时，该算法会为不确定的图像生成多个字符代码。例如，识别“I”字符的图像可以产生“I”、“|”。 “1”、“l”代码和最终的字符代码将在稍后选择。
将结果保存为选定的输出格式，例如可搜索的 PDF、DOC、RTF、TXT。保存原始页面布局很重要：栏目、字体、颜色、图片、背景等。
所以我在第 6 部分中需要帮助。我已经完成了行检测部分（从包含 n 行的段落中获取 n 个图像），但卡在下一部分中获取单词和字符识别。如果您知道与 OCR 和字符识别部分相关的良好链接，请发布这里。
对于字符识别，我正在考虑使用 asprise（Java 库）http://asprise.com/product/ocr/index.php?lang=java http://asprise.com/product/ocr/index.php?lang=java
检测旋转角度， 使用霍夫变换 http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform.
For 降噪，将任何没有邻居（北、东、南或西）的像素替换为相同颜色（相似的颜色，使用容差阈值），以及邻居的平均值。
搜索垂直白色间隙布局检测。沿着垂直间隙切片。对于每个切片，现在搜索水平间隙并切片。如果切片具有相同（相似）的高度，则处于线水平。否则重复垂直/水平切片，直到只剩下线条。最后一步再次是垂直切片，为您提供单个字符（或在某些情况下为连字）。长而窄或短而宽的切片都是线。
将字符切片与字符库进行比较。如果性能不是主要考虑的问题，请尝试在不同的字体库中查找字符，直到可以识别所使用的字体。然后坚持使用该字体字符识别.
在原始图像中，将每个字符替换为背景颜色，背景颜色是通过为字符的每个像素插入不属于字符的像素来确定的。这给你背景图，如果有的话。
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