字符识别Linux智能字符识别 ：实现轻松手写（linux手写）

文本转化

字符识别是在计算机视觉领域里面的一个核心研究内容，其代表性的应用领域有自动驾驶，工业视觉检测等等，字符识别的更一般的应用则是把手写文字智能转化成文本格式，比如Windows系统里的输入法，在Linux系统里也有软件可以实现类似的功能，帮助用户轻松实现手写文字转化成文本格式。

Linux平台上的智能字符识别技术一般实现思路都是调用第三方的字符识别库或者api，再将其结果返回给应用层，来实现字符识别。其中用到的字符识别库/api有微软的tesseract-ocr,ABBYY等。微软提供的tesseract-ocr库开源，性能较ABBYY要稍弱一点，但是使用更加便捷，对图片要求也更低一些；ABBYY则开发成本更高一些，性能要求也更高，能够识别更多的原始图片，准确度也更高一些，但是由于它是付费的，因此开发起来相对更加困难一些。

此外，Linux系统上的字符识别技术是通过图像识别技术来实现的。首先需要事先在Linux系统上安装Tesseract OCR和其他必要的库，然后安装OpenCV库，通过OpenCV对图片进行预处理，对图片做各种处理，如缩放、伪彩色、膨胀等，以提高识别准确度，最后调用tesseract OCR进行字符识别，将识别结果存储至文本文件中。

用Linux系统的字符识别技术实现轻松手写文本转化，不仅可以用来编写文本文件，还可以应用在编写识别手写的检查单、账单等文档，提高编写的效率。例如，可以编写一个python程序，调用图片处理技术和字符识别技术，并将识别结果自动输出到文本文件中，下面是该程序的实现代码：

#!/usr/bin/python
# -*- conding: utf-8 -*-

import cv2
import sys
import pytesseract

#s1识别图片
image_path = sys.argv[1]
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#通过伪彩色、膨胀提高识别结果的准确度
cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
gray = cv2.medianBlur(gray, 3)
gray = cv2.dilate(gray, None, iterations=2)
#识别文字
text = pytesseract.image_to_string(gray, lang='chi_sim+eng',config='--psm 6') #识别成中英文混合
#将识别结果输出至文本文件
with open('result.txt','w') as F:
 F.write(text)

Linux系统上的智能字符识别技术，实现了轻松实现手写文本转化成文本格式。用户可以根据自己的业务需求，选择合适的字符识别库/api，并根据情况添加图片处理技术，以获得更好的识别结果，为用户提供简单便捷的手写文本转化功能。