Windows 10 IoT Serials 10 – 如何使用OCR引擎进行文字识别

1. 引言   

    OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

    在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https://github.com/Microsoft/Windows-universal-samples/tree/master/Samples/OCR），利用该应用程序，用户可以完成以下功能：

    1. 检测当前设备支持的OCR语言

    2. 获取当前设备可用的OCR语言

    3. 创建针对某种语言的OCR识别实例

    4. 加载图片，识别图片中的文字

    5. 从摄像头捕捉的图片中识别文字

    6. 将识别的文字覆盖在图片上

2. 问题

    该通用应用程序在PC平台上运行，没有出现问题。但是部署到Windows 10 IoT Core设备以后，会出现如下错误：“No available OCR languages.” 、”English is not supported”，如下图所示。

 

3. 解决方法

    上述问题的出现，是由于Windows 10 IoT Core设备上没有OCR的相关资源，导致程序无法正常运行。解决方法如下：

    首先，将Windows 10设备的C:\\Windows\OCR目录拷贝到Windows 10 IoT Core设备的c$\Windows目录，如下图所示。

    接着，将C:\Windows\System32\CatRoot\{*****} 中的 Microsoft-Windows-LanguageFeatures-OCR-en-us-Package... .cat文件拷贝到Windows 10 IoT Core设备的c$:\Windows\System32\CatRoot\{*****}目录，如下图所示。

4. 调试

    本次调试在MBM板子上进行，Windows 10 IoT Core设备的OS版本号为v.10.0.16299.192，采用的摄像头为微软LifeCam HD-3000。

    首先，调试OCR图片中文识别，结果如下：

    可以看到，中文的识别准确度挺高，基本上都识别出来了。

    接着，在调试用摄像头进行OCR中文识别和OCR英文识别，结果分别如下图所示。

    从图中可以看出，摄像头识别的结果依赖于光线、摄像头分辨率等因素，环境光越好，摄像头分辨率越高，则识别精度就越高。