脈可尋就不比了，那是一款有人工干預的產品，確實能做到100%準確，不過使用者的名片隱私問題很讓人擔心。
跑題了，今天要寫的是徒手打造一款商用的名片識別產品。徒手就是碼農不停用手敲出來了的，先簡要談一下原理
您看到此文，一定是對ocr有一定了解了，因為ocr是很小的領域，做相關研究的公司機構很少。
簡單的講，名片識別應用bcr應當處理如下幾個問題
名片切割
名片旋轉校正
名片分行
字元識別
ocr常見錯誤校正
字元分司校正
regular expression提取名片資訊
這些問題領域，前人已經研究的很深了，但要變成可商用的產品還是要付出點努力的。
先說名片分割：
最基本的方法有：連通區法和hough變換法，只要控制好引數，這兩種方法就能切出大部分的名片
下圖是乙個通過聯通區可以提取的名片：
但很少有名片能這麼便捷地讓你找到大的連通區，於是hough變換就必有可少了，找到四個焦點就ok了。
原理很簡單，但切名片著實費了很大功夫，要達到100%能找到名片的效果，還需要更多的輔助手段。
名片旋轉校正：
名片剪下後肯定會有有傾斜的，如果您google skew detect，會發現大量的**來解決這個問題，足以說名，角度矯正的重要性。
ocr引擎對字元角度都極度信賴，如果你的字元旋轉1度，那麼，字元識別準確可能會降低10%，如果偏差2度，那ocr引擎無法工作。
將角度調整到0.1度範圍內，實然就發現，識別的這麼準！
那如何才能將行校正的這麼準呢，方法有很多種，這裡我介紹我使用的一種方法（沒google到相同的處理方法）基於聚組成行skew detect方法。
名片剪下後，找出名片中所有的10號字以下的聯通區，對這些聯通區進行按行聚組計算，得到分行的結果，計算這些行的平均傾斜角度。然後再次聚組分行，就能得到很準確的結果，無需多次迭代。
ocr引擎可以使用開源的tesseract引擎，只是tesseract對大字符集的處理速度有很大問題，需要深入進行遮蔽一些處理才好用。
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