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文字识别技术文字识别技术是一种通过计算机对图像或手写文字进行分析和识别的技术。
随着科技的不断进步和创新，文字识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍文字识别技术的原理、应用以及其对社会发展和个人生活的影响。
一、文字识别技术的原理文字识别技术主要通过计算机视觉和模式识别的方法来实现。
首先，文字识别技术会对输入的图像进行分析，提取出其中的文字信息。
然后，通过模式匹配和学习算法，将提取到的文字与已有的字库进行比对和识别。
最后，将识别出的文字信息转化为可编辑、可搜索和可存储的文本数据。
二、文字识别技术的应用文字识别技术在各个行业和领域都得到了广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 扫描和文档处理：文字识别技术可以将纸质文档、合同、发票等转化为可编辑的电子文档，提高处理效率和准确性。
2. 图片搜索：通过文字识别技术，可以从大量图片数据中提取关键词和标签，实现图片的智能搜索和分类。
3. 自动化办公：文字识别技术可以实现自动化的文本整理、归档和分类，提高办公效率。
4. 智能翻译：借助文字识别技术，可以将外语文本快速转化为本地语言，帮助人们更方便地进行跨语言交流和学习。
5. 车牌识别：文字识别技术可以对车牌上的文字信息进行识别，实现交通管理、停车场管理等领域的自动化与智能化。
三、文字识别技术对社会发展的影响文字识别技术的广泛应用促进了社会的发展和进步。
首先，文字识别技术可以大大提高各个行业和领域的工作效率，节省了人力资源和时间成本。
其次，文字识别技术可以使大量的纸质文档和图片数据数字化，方便存储、管理和检索，有利于信息的共享和传递。
此外，文字识别技术还可以为开发更高级的人工智能系统提供基础支持，为智能化社会的建设做出贡献。
四、文字识别技术对个人生活的影响文字识别技术的应用也对个人生活带来了便利和改变。
例如，通过手机上的文字识别应用，我们可以随时随地拍摄菜单、标牌等文字，并将其转化为可读的文本，方便人们获取信息和交流。
文字识别复习题文字识别复习题文字识别是一项广泛应用于现代技术领域的技术，它可以将印刷体文字转化为计算机可读的文本。
文字识别的应用领域非常广泛，包括图书馆、档案管理、自动化办公等等。
本文将通过一些复习题的形式，帮助读者回顾和巩固文字识别的相关知识。
1. 什么是文字识别？文字识别是一种计算机技术，通过对图像中的文字进行分析和处理，将其转化为计算机可读的文本。
它可以应用于扫描文档、照片、报纸等各种形式的印刷体文字。
2. 文字识别的基本原理是什么？文字识别的基本原理是通过图像处理和模式识别技术，将输入的图像转化为二值化图像，然后利用字符分割和特征提取等方法，将每个字符识别出来，并最终组合成完整的文本。
3. 文字识别的主要应用领域有哪些？文字识别的主要应用领域包括图书馆档案管理、自动化办公、数字化图书馆、自动驾驶等。
在图书馆档案管理领域，文字识别可以用于将纸质文档转化为电子文档，方便存储和检索。
在自动化办公领域，文字识别可以用于自动识别表格、合同等文档，提高办公效率。
4. 文字识别的主要技术有哪些？文字识别的主要技术包括图像处理、字符分割、特征提取和模式识别等。
图像处理技术用于对输入图像进行预处理，包括去噪、灰度化和二值化等操作。
字符分割技术用于将图像中的字符分割开来，以便进行单个字符的识别。
特征提取技术用于提取字符的特征，例如字符的笔画数、字符的形状等。
模式识别技术用于将提取到的字符特征与已知的字符模式进行匹配，从而实现字符的识别。
5. 文字识别存在的挑战和问题是什么？文字识别存在一些挑战和问题，例如光照条件的变化、文字的倾斜和扭曲、多语种文字的处理等。
光照条件的变化会导致图像中的文字亮度不均匀，影响文字的识别效果。
文字的倾斜和扭曲会使得字符的形状变形，增加了字符识别的难度。
多语种文字的处理需要考虑不同语种文字的特点和规律，提高文字识别的准确性。
6. 文字识别的发展趋势是什么？随着计算机技术的不断发展，文字识别也在不断进步。
文字识别技术的原理与应用随着现代科技的不断发展，文字识别技术成为了人们生活中必不可少的技术之一。
无论是在工作中还是生活中，我们都会将与文字相关的内容进行文字识别处理，这里就介绍一下文字识别技术的原理与应用。
一、文字识别技术的原理在介绍文字识别技术的原理之前，我们需要了解一下OCR技术，OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术。
OCR技术是一种将图像中的文字和符号转化为文本形式的技术，属于图像识别和计算机视觉领域。
文字识别技术的原理与OCR技术紧密相关，主要通过以下几个步骤来完成：1. 图像预处理：在文字识别之前，需要对图像进行处理，根据需求进行二值化、降噪、图像增强等处理，以提高文字的识别率。
2. 分割字符：对于多个字符在一张图片中的情形，需要对图片中的字符进行切割，以便后续识别。
3. 字符识别：根据预处理后的图像和分割后的字符，使用OCR 算法对字符进行识别处理，将字符转化为计算机可以识别的文本形式。
4. 后处理：根据识别结果进行后处理，如去重、修正错误识别字符等，最后得到正确的文本结果。
总的来说，文字识别技术主要通过图像预处理、分割字符、字符识别和后处理这四个步骤来实现。
二、文字识别技术的应用1. 文字识别技术在金融行业的应用在金融行业，文字识别技术主要应用于票据扫描和结算业务。
票据扫描主要是将普通的纸质票据、电子票据等通过扫描仪等设备进行扫描，通过OCR算法和文字识别技术对其进行识别，将获取到的数据自动录入到相应的系统中，以便于后续对票据进行管理和核对。
在结算业务中，文字识别技术主要用于检测付款人和收款人信息是否一致，防止出现欺诈等问题，同时也可以提高结算的速度和准确性，减少人工处理时间和出错率。
2. 文字识别技术在医疗行业的应用在医疗行业，文字识别技术主要应用于医学图片转化、文字识别以及病历管理等方面。
例如，医学图片转化可以将医学影像图、X光片等通过文字识别技术实现数字化转化，提高医学数据存储、传输、比对和研究的效率。
文字识别技术的应用教程与识别准确率评估文字识别技术是一种将印刷或手写文字转化为可编辑电子文本的技术。
随着人工智能和计算机视觉的发展，文字识别技术在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍文字识别技术的应用教程以及如何评估识别准确率。
一、文字识别技术的应用教程1. 了解文字识别技术的原理文字识别技术主要基于机器学习和深度学习算法。
其基本原理是将图像或扫描文档转化为数字化图像，并通过预训练模型或自定义模型进行特征提取和模式匹配，最终得到文字的识别结果。
2. 收集训练数据文字识别技术需要大量的训练数据来提高准确率。
可以从各种渠道收集包含不同字体、大小和背景的文本图像数据，并标注每个图像所包含的文字。
3. 数据预处理为了提高识别准确率，需要对训练数据进行预处理。
预处理步骤包括图像去噪、图像增强、图像切割等。
对于印刷文字，可以使用现成的开源库如Tesseract进行自动预处理。
4. 模型训练与调优选择适合自己应用场景的文字识别模型，如CRNN、CTC等，并使用训练数据进行模型训练。
在训练过程中，可以使用交叉验证和调参等技巧来提高模型的准确率。
5. 模型部署与应用完成模型训练后，可以将模型部署到生产环境中，并利用该模型对新的文本图像进行识别。
可以使用开源框架如PyTorch、TensorFlow等来进行模型的部署与应用。
二、识别准确率评估评估识别准确率是判断文字识别技术优劣的重要指标。
以下是常用的几种评估指标：1. 准确率（Accuracy）准确率是评估识别结果与真实结果的精确匹配程度。
计算方式为正确识别的字符数除以总字符数。
2. 召回率（Recall）召回率是评估模型识别出的正样本能够覆盖全部正样本的能力。
计算方式为正确识别的字符数除以真实样本的字符数。
3. 精确率（Precision）精确率是评估模型识别出的正样本中真正正确的比例。
计算方式为正确识别的字符数除以模型识别出的字符数。
4. F1分数F1分数是综合召回率和精确率的指标，用于衡量模型的整体性能。
ocr文字识别技术总结OCR文字识别技术总结随着数字化时代的到来，大量的纸质文档需要转化为电子文件，使得OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术逐渐成为热门技术。
OCR技术的发展，为我们提供了一种高效、准确的方式来将纸质文档转化为可编辑的电子文件。
本文将对OCR文字识别技术进行总结，并探讨其应用领域和未来发展方向。
一、OCR文字识别技术简介OCR文字识别技术是指利用计算机对图像中的文字进行自动识别和转化为可编辑文本的技术。
其核心原理是通过对图像进行分析和处理，将图像中的文字转化为计算机可以识别和处理的字符编码。
OCR技术的发展经历了多个阶段，从最初的模板匹配，到现在的基于深度学习的方法。
随着计算机计算能力和算法的不断提升，OCR 技术的准确率和速度也得到了大幅提高。
二、OCR文字识别技术的应用领域1. 文档扫描与管理：OCR技术可以将纸质文档扫描后转化为可编辑的电子文件，实现文档的数字化管理，提高工作效率。
2. 自动化办公：OCR技术可以将图片中的文字提取出来，实现自动化的文字识别和处理，减少人工干预，提高工作效率。
3. 金融和证券业：OCR技术可以用于银行、证券公司等金融机构的票据识别和数据录入，提高数据处理的准确性和效率。
4. 物流和快递业：OCR技术可以用于快递单号的自动识别和跟踪，提供更准确、更及时的物流查询服务。
5. 图书馆和档案管理：OCR技术可以用于图书馆和档案馆的文献资料数字化和检索，方便用户获取所需信息。
三、OCR文字识别技术的优势和挑战1. 优势：a. 高准确率：随着深度学习的应用，OCR技术的准确率已经达到甚至超过人眼识别。
b. 高效率：OCR技术可以对大量的文档进行自动化处理，提高工作效率。
c. 数据可编辑：OCR技术可以将图像中的文字转化为可编辑的文本，方便后续的文字处理和编辑。
2. 挑战：a. 多样性处理：OCR技术需要应对各种复杂的图像情况，如不同字体、大小、颜色、倾斜程度等，需要不断进行算法优化。
Office软件的OCR文字识别OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术是一种通过计算机识别和理解图像中的文字信息的技术。
在Office软件中，OCR文字识别技术能够帮助用户将扫描或拍摄的图片文件中的文字内容转换成可编辑的文本文件，极大方便了用户对文字信息的处理和管理。
本文将从OCR文字识别的基本原理、Office软件中的应用、优缺点及未来发展方向等方面进行详细探讨，以便读者对该项技术有进一步的了解。
一、OCR文字识别的基本原理OCR文字识别的基本原理是通过对图像进行预处理，提取出图像中的文字信息，然后利用字符识别技术将提取出的文字信息转换成可编辑的文本文件。
其主要步骤包括图像预处理、文字分割和字符识别三个过程。
在图像预处理环节，需要对图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，以便提高后续文字信息的识别效果。
文字分割环节即将提取出的文字进行切割，以便字符识别技术对每个文字进行识别。
最后是字符识别环节，利用模式识别和机器学习等算法对提取出的文字进行识别并转换成文本文件。
二、Office软件中的OCR文字识别应用在Office软件中，OCR文字识别技术主要应用于扫描仪和拍照文档的文字转换。
用户可以通过OCR文字识别功能将扫描或拍摄的图片文件中的文字内容直接转换成可编辑的文本文件，并进行编辑、修改或者复制粘贴等操作。
这一功能在处理扫描版合同、拍摄版书籍、图片版文件等方面具有很大的实用价值，也方便了用户对文字信息的管理和利用。
三、OCR文字识别的优缺点优点：1.方便用户处理图片文件中的文字信息，提高工作效率。
2.能够将图片文件中的文字信息转换为可编辑的文本文件，方便进行编辑和管理。
3.对于扫描版合同、拍摄版书籍等具有重要实用价值的文件起到了极大的便利作用。
缺点：1.对于复杂的图像和文字特征不明显的文档，识别效果可能不佳。
2.非结构化的文档识别困难，需要人工干预进行修正。
ocr文字识别的原理OCR（Optical Character Recognition）文字识别是一种通过计算机和相关技术将图像中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。
其主要应用包括文档转换、数字化归档、机器翻译、自动车牌识别等领域。
OCR文字识别的原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、消除背景干扰等。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 文字定位：在预处理之后，需要通过适当的算法定位图像中的文字区域，并将其分割成单个字符。
常用的文字定位算法包括基于连通区域的分割算法、基于边缘检测的算法等。
3. 字符识别：在文字定位之后，需要对每个字符进行识别。
OCR文字识别中常用的方法是基于模板匹配的方法、基于特征提取和分类的方法等。
基于模板匹配的方法是通过将输入的字符与预先建立的字符模板进行比较，找到最佳匹配的字符。
而基于特征提取和分类的方法则是通过提取字符的特征，如形状、纹理、边缘等，再使用分类器将其分为不同的字符类别。
4. 后处理：在字符识别之后，需要进行一些后处理的步骤来提高文字识别的准确性和鲁棒性。
常用的后处理方法包括语言模型的应用、拼写检查、纠正识别错误等。
OCR文字识别的基本原理是通过图像处理和模式识别等技术将图像中的文字区域分割和识别，并输出可编辑、可搜索的文本。
其中，图像处理技术包括图像预处理和文字定位，用于将输入的图像进行去噪、二值化、字符定位等操作；而模式识别技术包括字符识别和后处理，用于提取字符的特征并将其分类、纠错等。
OCR文字识别的原理是基于对图像中的文字区域进行分析和处理，因此其结果的准确性和鲁棒性受到图像质量、字体、背景干扰等因素的影响。
为提高OCR文字识别的准确率，可以采用提高图像质量、使用更加先进的字符识别算法、引入语言模型等方法。
总之，OCR文字识别的原理是基于图像处理和模式识别技术，通过对图像中的文字区域进行分割和识别，输出可编辑、可搜索的文本。
文字识别流程-概述说明以及解释1.引言在1.1 概述部分，我们将介绍文字识别流程的概述。
文字识别是一种通过计算机技术将文本信息从图像或者手写的形式转换成可编辑和可搜索的文本的过程。
它的主要目标是将图像中的文字提取出来，并且准确地识别出每个字符的内容。
为了实现文字识别，通常需要经过以下几个主要步骤：预处理、检测和定位、分割和识别。
首先，在预处理阶段，我们会对输入的图像进行一系列的处理操作，如去噪、灰度化、二值化等，以提高图像的质量和文字的清晰度。
接下来，在检测和定位阶段，我们会使用各种图像处理算法和模型来检测图像中的文字区域并进行定位。
这一步骤的目的是识别出文字所在的位置，为后续的字符分割和识别做准备。
然后，在分割阶段，我们会将定位到的文字区域进行分割，将每个字符单独提取出来。
这一过程可以采用基于像素的方法，如投影法、连通区域等，也可以使用基于深度学习的方法，如卷积神经网络等。
最后，在识别阶段，我们会将每个字符送入一个文字识别模型中，模型将对每个字符进行识别，并输出识别结果。
常用的文字识别模型包括传统的基于特征工程的方法，如支持向量机、随机森林等，以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
通过上述的文字识别流程，我们可以实现从图像到文本的转换，极大地提高了文字信息的利用效率和可操作性。
文字识别在许多领域中都有着广泛的应用，如自动化办公、图书馆数字化、车牌识别等。
随着技术的不断进步和发展，文字识别将会在未来得到更广泛的应用和进一步的改进。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨文字识别的流程。
首先，在引言部分将概述文字识别的定义、文章的结构以及目的。
接着，在正文部分将深入探讨文字识别的定义，包括文字识别的概念和原理，以及文字识别在不同领域的应用场景。
最后，在结论部分将总结文字识别的重要性，并对其未来发展进行展望。
在正文部分中，我们将详细介绍文字识别的定义和原理。
文字识别是指利用计算机技术对图像或文档中的文字进行自动识别和提取的过程。
文字识别原理
文字识别（OCR）是一种通过计算机识别图像中的文字并将其转换为可编辑和可搜索的文本的技术。
文字识别的原理是基于图像处理和模式识别的技术，通过对图像进行预处理、文字定位、文字分割和文字识别等步骤，最终实现对文字的准确识别和提取。
首先，文字识别的过程通常从图像采集开始，这可能是通过扫描纸质文档或者使用摄像头拍摄图像。
接下来，图像会经过预处理步骤，包括去噪、增强对比度、灰度化等，以提高后续文字识别的准确性。
预处理后的图像会被送入文字定位的模块，该模块会识别图像中的文字区域，并将其标记出来。
文字定位通常使用边缘检测、连通区域分析等技术来实现。
在文字定位之后，图像会被送入文字分割的模块，该模块会将文字区域分割成单个字符或单词。
文字分割通常使用投影法、连通区域分析等技术来实现。
最后，分割后的文字会被送入文字识别的模块，该模块会将文字转换为可编辑和可搜索的文本。
文字识别通常使用模式识别、人工神经网络等技术来实现。
文字识别的原理基于对图像中文字特征的提取和识别，其中涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
通过不断优化算法和提高模型准确性，文字识别技术在各种场景下得到了广泛的应用，包括身份证识别、车牌识别、票据识别、手写文字识别等。
总的来说，文字识别的原理是通过对图像进行预处理、文字定位、文字分割和文字识别等步骤，最终实现对文字的准确识别和提取。
文字识别技术的不断发展和应用将为我们的生活带来更多的便利和效率，同时也为人工智能技术的发展提供了重要的支持。
Office软件的OCR文字识别OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术，它可以帮助用户快速高效地转换图片或扫描件中的文字内容。
在Office软件中，OCR文字识别可以极大地提高工作效率，本文将就Office软件中的OCR文字识别功能进行探讨，并探讨其优势和应用场景。
一、OCR文字识别的基本原理OCR文字识别的基本原理是通过图像处理和模式识别技术，将图片中的文字信息转换成计算机可以识别和编辑的文字信息。
首先，OCR软件会对输入的图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，然后通过分析像素点的颜色、形状和分布等信息，识别出文字区域，并将其转换成文本信息。
最后，通过文字识别引擎对文本信息进行识别和矫正，生成可编辑的文本文件。
二、Office软件中的OCR文字识别功能在Office软件中，如Word、Excel等，用户可以通过插件或集成的OCR功能，将扫描件或图片中的文字内容进行识别和转换。
OCR识别完成后，用户可以直接在Office软件中编辑、保存和分享识别出的文本内容，极大地提高了办公效率。
通过OCR的识别，用户可以将纸质文档快速转换为电子文档，实现数字化管理。
三、OCR文字识别的优势1.提高工作效率：通过OCR文字识别，用户可以快速将图片或扫描件中的文字内容转换成可编辑文本，省去了手动输入的麻烦，极大地提高了工作效率。
2.实现纸质文档的数字化管理：通过OCR技术，用户可以将纸质文档快速转换为电子文档，方便进行存储、管理和检索。
3.便于编辑和分享：识别后的文本内容可以直接在Office软件中进行编辑、格式调整和分享，方便用户进行后续处理和传播。
四、OCR文字识别的应用场景1.文档扫描和整理：用户可以通过OCR技术将扫描件中的文字内容转换为可编辑文本，实现文档的数字化整理和管理。
2.会议记录和笔记整理：用户可以利用OCR技术将会议记录和手写笔记快速转换为电子文本，并进行整理和归档。
文字识别原理概述
1.文字图像识别简介
文字图像的识别过程主要由以下 4个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确地分离单个文字；③正确识别单个文字；④正确地连接单个文字。
关于②，由于仅从分割处理不能对其进行评价，采用文字识别地评价值来判断分离的正确性。
单纯的文字识别是指经二值化处理后的单个文字识别。
1.1文字识别系统的原理，文字图像分割的目的就是根据文字图像的特征的视线文字图像区域的定位和分割，将真正的文字图形分割出来，以便后续进行识别，识别与处理部分的功能是将已分割出的文字图形信息加以区分，去除信号中的污点、空白等噪声，增强文字图像的信息。
并根据一定的准则除掉一些非本质信号，对文字的大小、位置和笔画粗细等进行规范化，以便简化判断部分的复杂性。
特征提取部分是从整形和
规范化的信号中抽取反映字符本身的有用信息，供识别部分进行识别。
作为特征提取的内容是比较多的，可以是几何特征，如文字线条的端点、折点和交点等。
识别判断部分则是根据抽取的特征，运用一定的识别原理，对文字进行分类，确定其属性，达到识别的目的，实际上判断部分就是一个分离器。
识别系统学习部分的功能是生成计算机特征字典，学习根据已准备好的多个字样，抽出代表该字的特征，进行修改，按照字典的规定位置存放该特征。
学习分为两种：一种是在人的参与下进行，称为“有教师”学习；一种由计算机自动进行，称为“无教师学习”。
1.2文字识别的方法
文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。
文字识别实际上就是解决文字的分类问题，一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。
特征判别是通过文字类别（例如英文或汉字）的共同规则（如区域特征、四周边特征等）进行分类判别。
它不需要利用各种文字的具体知识，根据特征抽取的程度（知识的使用程度）分解到地使用结构分析的办法完成字符的识别。
匹配的方法则是根据文字的知识（称为自动）采取按形式匹配的方法进行。
只抽出部分图像与字典进行匹配。
然后根据各部分形状及相对位置关系，与保存在字典中的知识进行对照，从而识别出每一个具体的文字。
1.2.1统计模式识别法
统计模式识别的目的在于确定已知样本所属的类别。
它以数学上的决策理论为依据，并根据此理论建立了统计学识别模型。
其基本模型是在对研究的图像进行大量统计分析，找出规律性认识，抽出反映图像本质特点的特征进行识别。
统计模式的识别框图上半部分是识别部分，即对未知类别的图像进行分类；下半部分是分析部分，即对已知类别的图像样本制定出规则，使得对未知类别的图像能够进行分类。
由于所输入的图像需要进行数字化，这就会产生误差；光照不均匀，噪声干扰会损坏图像的质量等。
所有这些都需要进行预处理。
经过预处理的图像进行特征提取，最后进行判决分类，得到识别结果。
为了进行分类，必须有图像样本。
框图右下角是学习训练部分。
当用训练图像样本根据某些准则制定出一些判决规则后，再对这些训练样本逐个进行检测，观察是否有误差，如果有的话，再进一步改进判决规则，直到比较满意为止。
1.2.2决策理论方法
统计模式是由图像信息获取进而图像预处理，然后再特征提取、特征选择，最终进行分类。
统计模式识别方法最终归结为分类问题。
假如已抽取出 N个特征，而图像可分为 m类。
那么就可以对 N进行分类，从而决定未知图像属于 m类中的那一类。
一般把识别模式看成是 N维空间中
的向量 X，即： X=[x1 x2 x3……xN]T
模式识别为 w1,w2,…,wm,识别就是要判断 X是否属于 wi以及属于 wi中的哪一类。
在这个过程中主要解决两个问题：一是如何抽取特征，要求特征数 N尽可能小而且对分类判断有效，二是假设已有了代表模式的向量，如何决定它属于哪一类，这就需要判别函数。
例如，模式有 w1,w2,…,wm共 m个类别，则应有 D1(X),D2(X),D3(X),…Dm(X)共 m个判别函数。
如果X属于第 i类，则有： Di(X)>Dj(X) (j=1,2,…,m;j≠i) 在两类的分解线上，则有 Di(X)=Dj(X)这是 X既属于第 i类，也属于第 j类，因此这种判别失效。
为了进行识别就必须重新考虑其他特征，再进行识别，现在问题的关键就是找到合适的判别函数。
1.2.3线性判别函数
线性判别函数是一种应用较广的一种判别函数。
所谓线性判别函数，是指判别函数是图像所有特征向量的线性组合，即：Di(X)=ΣwikXk+wi0 i=1,2,…m式中 Di(X)代表第 i个判别函数， wik 是系数或权重，wi0为常数或称为阙值。
在两类之间的判决界处有： Di(X)-Dj(X)=0该方程在在二维空间是直线，在三维空间是平面，在 N维空间则是超平面。
Di(X)-Dj(X)可以写成以下的形式： Di(X)-Dj(X)=Σ(wik-wjk)Xk+(wi0-wj0)
其判决过程可如下进行；如果 Di(X)>Dj(X),或 Di(X)-Dj(X)>0,则 X∈wi,如果 Di(X)<Dj (X)或
Di(X)-Dj(X)<0,则 X∈wj。
用线性判别函数进行分类是线性分类器。
任何 m类问题都可以分解为（ m-1）个二类识别问题。
方法是先把模式空间分为一类和其它类，如此进行下去即可。
因此，两类线性分类器是最简单和最基本的。
分离两类的判决界由 D1－D0=0表示。
对于任何特点的输入模式必须判定 D1大还是 D2大。
若考虑某个函数 D=D1-D2,对于 1类模式 D为正，对于二类模式 D为负。
于是，只要处理与 D相应的一组权输入模式并判断输出符合即可进行分类。
1.3边缘检测
边缘(Edge)是指图像局部亮度变化量最显著的部分。
边缘主要存在于目标与木板、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提前和形状特征提取等图像分析的重要基础。
图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。
由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一。
图像中的边缘通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。
图像亮度的不连续可分为：①阶跃不连续，即图像亮度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；②线条不连续，即图像亮度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值。
在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的亮度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离。
对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性，例如在一个表面上，由一个平面变化到发线方向不同的另一个平面上就会产生阶跃边缘；如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来像在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘。
由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。
比如，一个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像亮度不同于背景的图像亮度。
下面讨论边缘算子。
边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示。
边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放。
边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方向属性的一个点定义。
在实际应用中，边缘点和边缘段都称为边缘。
由于边缘检测器生成的边缘集分成两个，真边缘和假边缘集。
真边缘集对应场景中的边缘，假边缘集不是场景中的边缘。
还有一个边缘集，即场景中的漏检边缘集。
假边缘集称之为假阳性（False Positive）,而漏掉的边缘集则称之为假阴性（False Negtive）。
边缘连续和边缘跟踪之间的区别在于：边缘脸就是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序的边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集。
边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘。
