那有手写输入识别或者图像是别的资料.书籍也行

htwoo 2000-03-16 03:07:00

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cz 2000-06-02

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去图书馆查查图像处理与模式识别方面的科技期刊。
我记得一本《中文信息处理》（可能略有出入）里面有不少识别的文章。（多看几年的）
另外，告诉你中科院的戴汝为是手写识别方面的权威，你可以查查他的文章。

智能图像处理技术作者:李弼程出版社:电子工业出版社 ISBN:712100047 原价:　￥32 图书简介本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩。　图书目录第1章绪论 1.1 图像与图像处理的概念 1.2 数字图像处理研究的内容 1.2.1 传统的图像处理技术 1.2.2 智能图像处理技术 1.3 数字图像处理系统 1.4 数字图像处理的应用 1.5 人的视觉系统与色度学基础 1.5.1 人的视觉系统 1.5.2 色度学基础 1.6 本书的安排本章参考文献第2章图像采集 2.1 图像数字化 2.1.1 图像的数学模型 2.1.2 采样与量化 2.2 量化技术 2.2.1 标量量化 2.2.2 矢量量化 2.2.3 LBG算法与初始码书设计 2.3 图像输入 2.3.1 图像采集系统 2.3.2 图像输入设备 2.4 图像文件格式 2.4.1 BMP（位图）文件格式 2.4.2 GIF文件格式 2.4.3 JPEG文件格式本章参考文献第3章图像变换 3.1 傅里叶变换 3.1.1 一维傅里叶变换 3.1.2 二维傅里叶变换 3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 3.1.4 正交变换的基本概念 3.2 离散余弦变换 3.2.1 离散余弦变换的定义 3.2.2 离散余弦变换的快速实现 3.3 K-L变换 3.3.1 K-L变换的定义 3.3.2 K-L变换的性质 3.4 小波变换 3.4.1 连续小波变换 3.4.2 二进小波变换 3.4.3 离散小波变换 3.5 其他可分离变换 3.5.1 沃尔什变换 3.5.2 哈达玛变换 3.5.3 斜变换本章参考文献第4章图像增强 4.1 空间域单点增强 4.1.1 灰度变换 4.1.2 直方图修正 4.2 图像平滑 4.2.1 噪声门限法 4.2.2 邻域平均法 4.2.3 加权平均法 4.2.4 中值滤波 4.2.5 掩膜平滑法 4.2.6 空间低通滤波 4.3 图像锐化 4.3.1 微分算子方法 4.3.2 Sobel算子 4.3.3 拉普拉斯算子 4.3.4 统计差值法 4.3.5 掩膜匹配法 4.3.6 空间高通滤波 4.4 图像滤波 4.4.1 低通滤波 4.4.2 同态滤波 4.4.3 高通滤波 4.5 彩色增强 4.5.1 假彩色处理 4.5.2 伪彩色处理本章参考文献第5章图像恢复 5.1 图像退化的数学模型 5.1.1 图像退化模型 5.1.2 点冲激函数的退化模型 5.1.3 连续图像退化模型 5.1.4 离散图像的退化模型 5.1.5 离散退化模型的求解 5.2 无约束图像恢复 5.2.1 最小二乘估计 5.2.2 运动模糊图像的恢复 5.3 有约束图像恢复 5.3.1 有约束的最小二乘图像恢复 5.3.2 维纳滤波 5.3.3 功率谱均衡恢复 5.3.4 有约束最小平方恢复 5.4 图像几何校正 5.4.1 几何校正方法 5.4.2 空间几何坐标变换 5.4.3 重采样本章参考文献第6章图像编码与压缩 6.1 图像编码基础 6.1.1 数据压缩的概念 6.1.2 图像压缩的性能评价 6.2 统计编码 6.2.1 编码效率与冗余度 6.2.2 霍夫曼编码 6.2.3 香农-费诺编码 6.2.4 算术编码 6.3 预测编码 6.3.1 预测编码的基本原理 6.3.2 差值脉冲编码调制 6.3.3 最优线性预测 6.4 变换编码 6.4.1 变换编码系统结构 6.4.2 正交变换编码 6.4.3 小波变换编码简介 6.5 无失真压缩编码 6.5.1 引言 6.5.2 基于线性预测的无失真压缩 6.5.3 基于S+P变换的无失真压缩 6.5.4 基于第二代小波变换的无失真压缩 6.6 国际标准简介 6.6.1 JPEG 6.6.2 H.261建议 6.6.3 MPEG-1标准 6.6.4 MPEG-2标准 6.6.5 MPEG-4标准 6.6.6 MPEG-7标准 6.6.7 MPEG-21标准本章参考文献第7章图像边缘检测 7.1 边缘检测的基本概念 7.2 微分边缘检测算子 7.2.1 梯度方法 7.2.2 二阶微分算子 7.3 多尺度边缘检测 7.3.1 Marr-Hildretch边缘检测 7.3.2 Witkin尺度滤波理论 7.3.3 小波变换边缘检测 7.4 基于模糊增强的边缘检测 7.4.1 引言 7.4.2 单层次模糊增强简介 7.4.3 多层次模糊增强 7.4.4 基于多层次模糊增强的边缘提取 7.5 基于Snake模型的边缘检测 7.5.1 Snake模型的数学描述 7.5.2 基于Snake模型的边缘检测 7.6 曲面拟合边缘检测本章参考文献第8章图像分割 8.1 图像分割的一般模型 8.2 基于阈值选取的图像分割方法 8.2.1 直方图阈值 8.2.2 最大熵阈值 8.2.3 二维直方图阈值 8.2.4 统计判决确定门限 8.2.5 局部阈值法 8.3 基于区域的图像分割方法 8.3.1 区域生长法 8.3.2 分裂-合并 8.4 基于边缘检测的图像分割 8.4.1 Hough变换原理 8.4.2 Hough变换应用 8.4.3 广义Hough变换 8.5 模糊分割技术 8.5.1 模糊阈值分割方法 8.5.2 基于二维直方图的模糊门限分割方法本章参考文献第9章图像特征分析 9.1 颜色特征分析 9.1.1 颜色的表示 9.1.2 颜色直方图 9.1.3 直方图不变特征量 9.1.4 颜色矩 9.2 纹理特征分析 9.2.1 空间自相关法 9.2.2 傅里叶功率谱法 9.2.3 共生矩阵法 9.2.4 基于邻域特征统计的纹理分析方法 9.2.5 灰度差分统计方法与行程长度统计法 9.2.6 用分数维描述纹理 9.2.7 Tamura纹理特征 9.3 形状特征分析 9.3.1 引言 9.3.2 基于轮廓的全局方法 9.3.3 基于轮廓的结构方法 9.3.4 基于区域的全局方法 9.3.5 基于区域的结构方法本章参考文献第10章图像配准 10.1 图像配准基础 10.1.1 图像配准的概念 10.1.2 图像配准的一般模型 10.1.3 相似性测度 10.2 基于图像灰度的图像配准 10.2.1 互相关匹配方法 10.2.2 投影匹配算法 10.2.3 基于傅里叶变换的相位匹配方法 10.2.4 图像矩匹配方法 10.3 基于图像特征的配准 10.3.1 算法步骤与特点 910.3.2 图像预处理 10.3.3 特征选择 10.3.4 图像匹配 10.4 最小二乘图像匹配方法 10.4.1 基本思想 10.4.2 基本算法 10.5 快速匹配方法 10.5.1 分层搜索算法 10.5.2 基于遗传算法的匹配方法 10.5.3 基于金字塔分级搜索的匹配方法本章参考文献第11章图像融合 11.1 图像融合的基本原理 11.1.1 信息融合的概念 11.1.2 多源遥感图像融合 11.1.3 图像融合的模型框架与算法 11.1.4 遥感图像融合效果的评价 11.2 小波变换融合法 11.2.1 传统的小波变换融合方法 11.2.2 基于特征的小波变换融合方法 11.3 基于PCA变换与小波变换的图像融合 11.3.1 PCA（主分量分析）变换融合法 11.3.2 基于PCA变换与小波变换的融合算法 11.4 基于IHS变换与小波变换的图像融合 11.4.1 IHS变换融合法 11.4.2 基于IHS变换与小波变换的融合算法本章参考文献第12章图像分类 12.1 图像分类的概念与原理 12.1.1 图像分类的概念 12.1.2 图像分类的原理 12.2 统计分类方法 12.2.1 监督分类 12.2.2 非监督分类 12.3 模糊分类方法 12.3.1 模糊集合 12.3.2 模糊关系 12.3.3 模糊分类 12.3.4 基于模糊关系的模式分类 12.3.5 模糊聚类方法 12.3.6 改进的模糊C-均值算法 12.4 神经网络分类方法 12.4.1 人工神经网络基础 12.4.2 神经网络监督分类方法 12.4.3 神经网络非监督分类方法 12.5 基于广义图像的神经网络遥感图像分类方法 12.5.1 广义图像 12.5.2 算法的实现过程 12.5.3 实验结果与性能比较 12.6 基于证据理论与神经网络的遥感图像分类方法 12.6.1 证据理论 12.6.2 算法的实现过程 12.6.3 实验结果与性能比较本章参考文献第13章图像识别 13.1 图像识别的基本原理 13.2 模板匹配识别技术 13.2.1 模板匹配一般模型 13.2.2 序贯相似性检测算法 13.3 神经网络图像识别技术 13.3.1 神经网络识别的一般模型 13.3.2 BP神经网络识别技术 13.3.3 Kohonen神经网络识别技术 13.4 模糊识别技术 13.4.1 隶属原则识别法 13.4.2 择近原则识别法 13.4.3 一种手写文字模糊识别技术 13.5 基于隐马尔可夫模型的识别技术 13.5.1 隐马尔可夫模型基础 13.5.2 基于隐马尔可夫模型的人脸识别 13.6 车牌识别技术 13.6.1 系统简介 13.6.2 车牌图像定位分割算法 13.6.3 车牌字符的识别本章参考文献第14章 c基于内容的图像检索 14.1 基于内容的图像检索概述 14.1.1 基于内容的检索 14.1.2 基于内容的图像检索 14.1.3 基于内容的图像检索相关技术 14.1.4 基于内容的图像检索系统 14.2 基于颜色特征的图像检索 14.2.1 直方图方法 14.2.2 中心矩法 14.2.3 参考颜色表法 14.2.4 颜色对方法 14.2.5 基于主色调的检索方法 14.2.6 结合空间信息的图像检索方法 14.3 基于纹理特征的图像检索 14.3.1 基于共生矩阵的纹理匹配 14.3.2 基于小波变换的纹理匹配 14.3.3 基于Gabor变换的纹理匹配 14.4 基于形状特征的图像检索 14.4.1 基于傅里叶描述的形状检索 14.4.2 基于形状矩的形状检索本章参考文献第15章图像数字水印技术 15.1 图像数字水印技术概述 15.1.1 信息隐藏技术 15.1.2 数字水印技术 15.2 空域水印技术 15.3 DCT域图像水印技术 15.3.1 DCT域图像水印研究综述 15.3.2 算法实例 5.3.3 水印的稳健性测试 15.4 小波域图像水印技术 15.4.1 技术流程 15.4.2 基于低频子带方法 15.4.3 细节分量方法 15.4.4 利用图像编码的方法 15.4.5 Inoue算法 15.5 脆弱图像数字水印技术 15.5.1 脆弱图像数字水印的基本特征和研究状况 15.5.2 算法实例本章参考文献

让不会五笔、拼音的长辈门也能轻松打字。慧视小灵鼠-文通手写笔 2004版慧视——视觉图像文字识别系统 “慧视”是基于文通OCR技术的又一创新应用，该项技术首次将文字识别引领到了视觉图像这一更广阔的应用领域。目前用户可以用“慧视”软件，将数码相机在自然状态下拍摄的图像文字转换成可编辑的文本资料。随意自由地采集文字图像并将它转化为可交流的文字代码信息是“慧视”的发展方向，不远将来人们用手机即时摄取的不同语言图像资料，瞬间就可以将翻译后的母语在手机屏幕上显示并读出声音，使得国际文化交流更顺畅。“慧视”应用技术为数字移动产品的应用开辟了又一全新的市场和发展空间。随着技术和应用的不断提升和扩展，“慧视”将深入到人们生活和工作的各个层面产品特点： ●应用创新：将具有数码拍摄功能的相机、手机等设备采集的视觉文字图像转换成可编辑的文本。 ●广泛采集：随时随地的自由采集书籍、报刊、标牌、展板、名片及网页等各类文字图像。 ●功能独特：可识别变形、光线不均、字迹模糊、带有背景图案的文字图像。 ●多种语言：该系统可识别简体、繁体、日、韩、英文、数字、符号。 ●扩展能力：可以扩展到其它语言及行业特种专用字符集。小灵鼠——手写识别系统 “小灵鼠”是一种全新的纯软件手写文字识别输入系统，该系统是完全开放的，支持所有定标输入装置，灵活、自由、方便的特点，让您走到哪里写到哪里，无论何种类型的电脑使用者都可以使用，不需附加任何特定硬件，无论使用触摸板，还是使用鼠标都可以快速流畅的输入汉字。“小灵鼠”强大的识别核心使您可以自由随意的书写，完全尊重您的书写习惯，让您惊讶于文通手写识别技术的智慧。产品特点： ●强大全面：世界最强的中文手写识别识别核心，可识别两万多个汉字的GBK全集，还可以识别数字、英文、标点符号以及常用异体字。 ●完全开放：用户可通过鼠标、笔记本触摸板、笔式电磁感应屏、电阻触摸屏、手写扳、超声笔等输入装置进行手写输入。 ●人性输入：全新的隐藏式半透明界面简洁易用，支持自由全屏和快速双框手写输入方式。在全屏手写状态下，可实现鼠标操作与手写输入的智能切换。 ●编辑便捷：实现即点即得快速编辑功能，只需光标一点，该字符的各种信息将自动浮现，提供候选字、同音字、前后联想、词组联想和动态联想等多种联想方式。

想了解OpenCV Python基础知识的同学，可以看这个课程《OpenCV Python高级编程与实战（基于OpenCV4）》本系列课程使用Python 3.10和OpenCV4讲解。如果读者的Python环境高于Python3.10没有任何关系。但建议读者的Python环境大于Python 3.8，这样能保证本系列课程的所有案例都能顺利运行。本系列课程的完整目录如下： 1. 图像的加密和解密2. 数字水印3. 物体计数4. 缺陷检测5. 手势识别6. 答题卡识别7. 隐身术8. 以图搜图9. 手写数字识别10. 车牌识别11. 指纹识别

共两卷，这是卷2,卷1：http://download.csdn.net/detail/puma1349/4628225 这款软件的独特之处：除了具有一般同款软件的图片识别功能外，最独特的是，它可以像QQ截图一样，方便实用！目前流行的汉王、Readiris Pro 12、尚书、清华紫光、cajviewer等都不具备这个功能，它们都是需要将特定格式的文件导入软件界面、然后进行各种图像调整后才能进行识别，尽管每一款都号称是目前最强的，实际上，这几款的功能都差别不大。我们这一款软件，不敢说什么最强最大之类的话，只能说在识别准确率上会略优于上面提到的几款，因为它能对变形、光线不均、字迹模糊、带有背景图案的照片进行识别；而这款软件的最独特的地方，就是它的屏幕直接截图功能，所以它对要进行识别的文件格式没有任何限制，只要是能在电脑屏幕显示的图片，都可以直接截图识别。也经过本人再三测试，可以完美运行在XP系统和VISTA、WIN7系统！开发商意识到它潜在的巨大价值，所以已经不再独立发售软件，而是将这种技术开发了每台500元的名片识别机。可见这款软件和其它同款软件的与众不同。功能详解：核心功能：直接截取图像，把图像里的文字转换成文本文字（txt、doc等文本格式）。强调1：“直接截取图像”的意思是，像QQ截图一样，直接截取当前屏幕的图像，极其方便！强调2：这是本软件，优于市面上所有图像文字转换文本文字软件的，最大特征。更强大的功能请往下看： 1、如果您喜欢某本纸质书籍或某篇文章，那么，只要用数码相机、手机或扫描仪将它拍下来，上传到电脑上，然后用该软件轻易的转换成文本文字； 2、您可以随时随地用数码相机、手机自由采集书籍、报刊、标牌、展板、名片及网页等各类文字图像，上传到电脑后就可以轻松的转成文本文字； 4、能够识别手写的文字，只要字迹不过于潦草，识别是没有问题的。 5、能将中文简体、中文繁体、中文手写体、英文、韩文、日文的图像文字转换成文本文字。 6、能识别图片上的表格内容，将图片表格转换成文本表格。 7、操作极其简单：直接屏幕截图、一键转换。 8、瞬间完成识别，仅需几秒钟。 9、无需安装，下载后直接使用。其它功能：鼠标手写功能。只要用鼠标就能手写输入，识别性能很好，是打字慢或者不会打字人员的福音（如一些小孩父母爷爷奶奶）。为了让您了解本软件的价值，请花几分钟时间看完以下内容： (有点长,不喜欢看的可直接跳过) 1、本款软件在2007、2008年曾经公开出售过，售价是588元-880元，一机一码制（即每套软件只能在同1台电脑上使用），但目前已经基本绝版，开发商意识到这项技术的巨大价值，所以已经不直接卖软件，而是用这项技术开发了一款售价500元的识别纸质文字资料的图文识别机。 2、我们的这款软件是2007版的，2007版跟2008版功能基本相同，只是2008版在手写输入方面的功能更强。 3、因为知识产权方面的原因，这里不公布软件的具体名称。 5、如果您害怕花冤枉钱，那么请您先在网上搜索，看看能不能免费下载到像我们这款软件一样功能强大的图文转换软件，然后您再决定是否购买。 5、目前也有许多同类图像识别的软件，但是可以肯定的说，没有哪一款是具有直接屏幕截图后一键转换成文本的功能的，不信您可以去找一找。 6、如果您怀疑这款软件的功能，那么您可以先发一张图过来，我来帮您识别，看看效果如何。我们不是说肯定会让您满意（因为对于过于模糊、过于扭曲、过暗的、人眼识别起来都有困难的图像，这款软件也是无能为力的），但这样做至少可以让您了解这款软件到底能不能满足您的要求。 7、使用方法可以详细看使用教程或咨询我，我已经有非常详细的使用教程。本软件与其它图像识别软件的简要对比： 1、其它软件（以目前较流行的尚书7号、汉王等为例），使用时需将图像文件调入软件界面，然后必须根据软件的规则调整好位置方能进行识别；而我们这款软件根本没这么麻烦，直接像QQ截图一样截取图像，再点击识别按钮，几秒钟后就会弹出识别结果。 2、其它软件，尽管自称能识别多种图像格式、多种字体，但使用时你会发现，它们能识别的范围非常有限：基本只对扫描仪扫出的图像有效，图像里的文字必须很工整、必须很清晰、字体和背景的对比度必须足够高才能进行识别，对于较为弯曲、光线不足的、字迹模糊的、手写的图像文字，根本无法输出识别结果；而我们这款如软件却能在一定程度上克服了以上缺陷。可以看下面的识别例子。

共两卷，这是卷1，卷2不扣积分这款软件的独特之处：除了具有一般同款软件的图片识别功能外，最独特的是，它可以像QQ截图一样，方便实用！目前流行的汉王、Readiris Pro 12、尚书、清华紫光、cajviewer等都不具备这个功能，它们都是需要将特定格式的文件导入软件界面、然后进行各种图像调整后才能进行识别，尽管每一款都号称是目前最强的，实际上，这几款的功能都差别不大。我们这一款软件，不敢说什么最强最大之类的话，只能说在识别准确率上会略优于上面提到的几款，因为它能对变形、光线不均、字迹模糊、带有背景图案的照片进行识别；而这款软件的最独特的地方，就是它的屏幕直接截图功能，所以它对要进行识别的文件格式没有任何限制，只要是能在电脑屏幕显示的图片，都可以直接截图识别。也经过本人再三测试，可以完美运行在XP系统和VISTA、WIN7系统！开发商意识到它潜在的巨大价值，所以已经不再独立发售软件，而是将这种技术开发了每台500元的名片识别机。可见这款软件和其它同款软件的与众不同。功能详解：核心功能：直接截取图像，把图像里的文字转换成文本文字（txt、doc等文本格式）。强调1：“直接截取图像”的意思是，像QQ截图一样，直接截取当前屏幕的图像，极其方便！强调2：这是本软件，优于市面上所有图像文字转换文本文字软件的，最大特征。更强大的功能请往下看： 1、如果您喜欢某本纸质书籍或某篇文章，那么，只要用数码相机、手机或扫描仪将它拍下来，上传到电脑上，然后用该软件轻易的转换成文本文字； 2、您可以随时随地用数码相机、手机自由采集书籍、报刊、标牌、展板、名片及网页等各类文字图像，上传到电脑后就可以轻松的转成文本文字； 4、能够识别手写的文字，只要字迹不过于潦草，识别是没有问题的。 5、能将中文简体、中文繁体、中文手写体、英文、韩文、日文的图像文字转换成文本文字。 6、能识别图片上的表格内容，将图片表格转换成文本表格。 7、操作极其简单：直接屏幕截图、一键转换。 8、瞬间完成识别，仅需几秒钟。 9、无需安装，下载后直接使用。其它功能：鼠标手写功能。只要用鼠标就能手写输入，识别性能很好，是打字慢或者不会打字人员的福音（如一些小孩父母爷爷奶奶）。为了让您了解本软件的价值，请花几分钟时间看完以下内容： (有点长,不喜欢看的可直接跳过) 1、本款软件在2007、2008年曾经公开出售过，售价是588元-880元，一机一码制（即每套软件只能在同1台电脑上使用），但目前已经基本绝版，开发商意识到这项技术的巨大价值，所以已经不直接卖软件，而是用这项技术开发了一款售价500元的识别纸质文字资料的图文识别机。 2、我们的这款软件是2007版的，2007版跟2008版功能基本相同，只是2008版在手写输入方面的功能更强。 3、因为知识产权方面的原因，这里不公布软件的具体名称。 5、如果您害怕花冤枉钱，那么请您先在网上搜索，看看能不能免费下载到像我们这款软件一样功能强大的图文转换软件，然后您再决定是否购买。 5、目前也有许多同类图像识别的软件，但是可以肯定的说，没有哪一款是具有直接屏幕截图后一键转换成文本的功能的，不信您可以去找一找。 6、如果您怀疑这款软件的功能，那么您可以先发一张图过来，我来帮您识别，看看效果如何。我们不是说肯定会让您满意（因为对于过于模糊、过于扭曲、过暗的、人眼识别起来都有困难的图像，这款软件也是无能为力的），但这样做至少可以让您了解这款软件到底能不能满足您的要求。 7、使用方法可以详细看使用教程或咨询我，我已经有非常详细的使用教程。本软件与其它图像识别软件的简要对比： 1、其它软件（以目前较流行的尚书7号、汉王等为例），使用时需将图像文件调入软件界面，然后必须根据软件的规则调整好位置方能进行识别；而我们这款软件根本没这么麻烦，直接像QQ截图一样截取图像，再点击识别按钮，几秒钟后就会弹出识别结果。 2、其它软件，尽管自称能识别多种图像格式、多种字体，但使用时你会发现，它们能识别的范围非常有限：基本只对扫描仪扫出的图像有效，图像里的文字必须很工整、必须很清晰、字体和背景的对比度必须足够高才能进行识别，对于较为弯曲、光线不足的、字迹模糊的、手写的图像文字，根本无法输出识别结果；而我们这款如软件却能在一定程度上克服了以上缺陷。可以看下面的识别例子。

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