我有一张图片
如何对其进行OCR识别？我知道这非常具有挑战性，但我非常希望能得到任何帮助。
回答：
如果你有时间自己开发检测系统，我会大致按照以下步骤进行：
- 收集大约1000张图片，你可以自己进行OCR识别，或者让亚马逊的Mechanical Turk平台上的工人帮你做，这几乎不花什么钱。现在你有了一些数据来调整你的算法，并衡量你的表现如何。
- 正如Ryan所写，尝试使用标准的图像滤镜，如对比度、颜色、高斯等，可以手动操作，也可以使用像http://www.roborealm.com/这样的工具。看看能否找到一种组合，使文字非常突出。
- 再次尝试使用库函数
- 如果库函数仍然不起作用，尝试利用你对图片的了解，将其分成单独的数字。你知道应该有多少个数字，以及每个数字大致应该占多少像素。使用边缘检测或其他方法（或许标准的OCR特征提取，结合聚类可以将每个数字作为一个聚类？）来找到并分离出这些数字。
- 对每个数字进行标准的OCR特征提取（不要太创新 – 使用现有的库，或者至少了解最常见和简单的特征是什么），然后将这些特征与你在第1步中获得的答案一起输入到神经网络或SVM中。
- 改进你的特征集，直到机器学习有效运行。
由于你只有十个数字，且在不同图片之间相当一致，这应该会有效。
