機器視覺在文檔識別中的基本原理主要是通過圖像處理和模式識別技術，將圖像中的文字內(nèi)容轉化為計算機可識別和處理的文本格式。以下是詳細解釋：

1. 圖像獲取：

機器視覺系統(tǒng)通過攝像頭或其他圖像采集設備獲取文檔圖像。

2. 圖像預處理：

對獲取的圖像進行預處理，包括去除噪聲、增強對比度、調(diào)整圖像尺寸和角度等，以提高后續(xù)處理的準確性。這一步驟對于確保文字識別的準確性至關重要。

3. 文字定位：

利用圖像處理和邊緣檢測等技術，定位圖像中的文字區(qū)域，將文字與背景進行分離。這有助于系統(tǒng)更準確地關注到需要識別的文字部分。

4. 特征提?。?/p>

對文字區(qū)域進行特征提取，包括顏色、形狀、紋理等特征。這些特征有助于系統(tǒng)更準確地識別文字。

5. 文字識別：

利用機器學習、深度學習等技術，對提取出的文字特征進行識別，將其轉換為計算機可識別和處理的文本格式。這是機器視覺在文檔識別中的核心步驟。

6. 后處理：

對識別出的文本進行后處理，包括校正錯誤、去除重復、整理格式等，以得到最終的識別結果。這一步驟有助于進一步提高識別的準確性和可讀性。

機器視覺在文檔識別中的基本原理是通過一系列圖像處理和模式識別技術，將圖像中的文字內(nèi)容準確地轉化為計算機可識別和處理的文本格式。這一技術的應用大大提高了文檔處理的效率和準確性，為智能辦公等領域帶來了顯著的便利。