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免费中文手稿光学字符识别 API

开源 C++ OCR 可对中文手稿执行 OCR 操作，使用基于模板的匹配，将字符逐像素地与已知样本进行匹配。

什么是免费 C++ OCR？

光学字符识别（OCR）在非拉丁文字——尤其是中文——中面临独特挑战，因为字符的复杂性和多样性。幸运的是，Sebastian Starke 开发的开源 OCR C++ API 提供了一个简洁、可扩展的解决方案，专为识别印刷或手写的中文字符（尤其是手稿来源）而设计。该轻量级 API 以简洁和适应性为目标，使软件开发者能够使用经典的图像处理方法而非庞大的机器学习模型来实验字符识别。

该项目并非像 Tesseract 那样的全规模神经 OCR 引擎。相反，它走了一条不同的路线：使用基于模板的匹配，将字符逐像素地与已知样本进行匹配。这使其非常适合教育用途、受控环境或特定识别任务，如历史手稿分析、传统中文排版或简化手写数据集。该项目特别适合在资源受限的环境中工作的开发者，例如嵌入式 Linux 系统、树莓派或工业扫描设备。因为它不依赖于重量级的依赖或深度学习库。

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OCR 入门指南

推荐的 OCR 安装方式是使用 GitHub。请使用以下命令进行顺利安装。

通过 GitHub 安装 OCR API

通过 GitHub 安装 OCR API

 git clone https://github.com/sebastianstarke/OCR.git

您也可以手动安装；直接从 GitHub 仓库下载最新的发布文件。

基于模板的 OCR 引擎

开源的中文手稿光学字符识别（OCR）C++ API 已完整支持在 C++ 应用中使用基于模板的 OCR 引擎。该库的核心是经典的图像比较系统：字符图像先二值化，然后使用距离度量（通常是逐像素比较）与模板进行比对。对于中文而言，这在处理一致的书法或印刷手稿时尤为有用。

如何在 C++ 应用中执行基于模板的 OCR 识别？

OCR::TemplateCollection templates;
templates.loadFromFolder("templates/"); // Load preprocessed characters

OCR::Recognizer recognizer(templates);
std::string recognizedText = recognizer.recognizeFromImage("scanned_page.png");

图像预处理支持

开源 OCR 库已完整提供在 C++ 应用中进行图像预处理的功能。库提供基本的预处理，如阈值化和裁剪，以清理噪声输入。中文手稿常写在陈旧的纸张上，因此图像清理对获得准确结果至关重要。下面的示例演示了仅用几行 C++ 代码，软件开发者即可执行图像预处理。

如何在 C++ 应用中进行 OCR 前的图像预处理？

OCR::ImageProcessor processor;
cv::Mat cleanImage = processor.binarize("raw_scan.png");

形态学变换支持

该过程从一系列形态学变换开始。这些是修改图像中特征几何形状的基础图像处理操作。在本上下文中，它们用于清理手稿图像，去除噪声，并为字符分割做好准备。

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