按键识别图中文字

按键识别文字的核心原理

文字识别技术（OCR）通过分析图像中的像素特征，将图形转化为计算机可读的字符编码，主要依赖以下技术：

• 图像预处理：灰度化、二值化、降噪
• 字符切割：区分连笔字/艺术字
• 特征提取：笔画结构分析、神经网络特征
• 字符比对：与字库匹配或深度学习预测

主流OCR工具及快捷键操作

提升识别准确率的技巧

1. 图像优化：

   • 分辨率≥300dpi
   • 对比度调整（亮度+20%，对比度+15%）
   • 去除水印/阴影（建议使用Photoshop内容感知填充）

2. 格式选择策略：
   | 文件类型 | 最佳处理方式 |
   |———-|—————————————|
   | 扫描PDF | 先转为灰度图像再识别 |
   | 拍照文档 | 使用透视矫正（建议Google Keep处理） |
   | 截图 | 启用「强制BGR通道」模式（ABBYY特有） |

3. 特殊字符处理：

   • 公式识别：Mathpix Snip（Ctrl+Alt+M）
   • 手写体：MyScript Nebo（需校准笔迹特征）
   • 表格结构：先框选整个表格区域再识别

常见问题与解决方案

Q1：识别结果出现乱码怎么办？
A1：尝试以下步骤：
① 检查原始图片是否经过压缩（建议用原图重新处理）
② 切换识别语言为「简体中文+英文混合模式」
③ 使用专业工具如InftyReader进行版面分析

Q2：如何批量处理大量票据？
A2：推荐流程：

1. 使用ABBYY Screenshot Reader创建自定义模板
2. 设置固定字段（发票号/金额/日期等关键信息位）
3. 通过AutoHotkey脚本实现自动化处理：

   Loop, Files, .jpg {  
    Run, ABBYY.exe /autoload %A_LoopFileFullPath%  
    Sleep, 3000  
    Send, ^s{F2}  ; 保存为指定格式