计算机视觉与深度学习实践指南——利用MATLAB和Python进行英文印刷字符识别（基于特征匹配）的项目案例教程.pdf

简介：
本书为读者提供了一套详细的指南，涵盖了使用MATLAB和Python在计算机视觉领域中应用深度学习技术的具体方法。通过丰富的项目案例，特别是针对英文印刷字符识别任务，详细介绍了基于特征匹配的技术实践。适合希望深入了解并掌握图像处理及机器学习的初学者与进阶者阅读参考。 在日常学习与生活中，视觉是接收信息的主要途径之一。据研究显示，人们处理的信息中有75%到85%属于视觉范畴，其中文字信息占据重要位置，并广泛应用于人类生活的各个方面。例如，在阅读、查找及批注报纸期刊；填写和修订文档报表；分拣、传送以及签收快递文件等方面。 为了实现对这些文字信息的智能化与自动化处理，计算机图像技术被用来识别各种文本内容。本案例主要研究印刷体图像灰度转换、中值滤波、二值化处理及形态学滤波等算法，并进行字符分割以形成一套高效且简便的文字识别解决方案。 在具体操作过程中，采用归一化和细化方法来优化印刷体文字的特征提取过程。通过结合二值化技术和字体类型信息，可以更准确地建立标准特征库，并利用合理的模板匹配技术实现对印刷体字符的有效识别。