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1、化验单拍照识别系统设计与实现随着信息科技的进步和图像处理、人工智能等相关技术的不断发展，以计算 机视觉为基础的相关应用已经普及到日常生活中。化验单拍照识别和检查结果分 析系统能够为用户提供化验单的全面解读，避免了用户长时间排队查看化验单以 及医生讲解不细致等问题。光学字符识别（OCR）技术为纸质文档的电子化提供了 便利，但纸质化验单的拍照识别存在图像光照不均匀、版面倾斜、专业词汇和特 殊符号多等特点，导致直接使用传统OCR系统的识别率较低。本文针对化验单拍照识别问题的特点，详细分析和设计了拍照识别方案，并 在此基础上搭建了便捷的交互网站，主要工作内容如下：（1）图像预处理和版面分 析:针对拍照
2、图像的特点，首先采用局部自适应二值化方法对图像进行二值化，然 后采用Hough变换方法对图像进行倾斜矫正，接着采用形态学运算去除噪声，最 后通过连通区域分析方法提取文字区域块和非文字区域块。根据连通区域的大小, 去除化验单上的噪声、超声影像等区域，然后根据Single-linkage层次聚类方法, 将单个文字区域块聚类得到文本行。（2）文本行识别:直接调用tesseract-OCR 引擎在该问题上的识别率较低，本文利用人工标定的训练样本，对 tesseract-OCR引擎进行了针对性训练，提升了该引擎在化验单拍照识别问题上 的识别率。然后根据虚拟生成的医学相关词汇训练样本，重新训练了 CRNN模型并和 tesseract-OCR引擎进行了对比和分析。（3）交互系统搭建:根据系统设计的需求 分析，完成前端和后台的开发，前端实现拍照截取图像并显示、本地上传图像并显 示、识别结果显示等功能,后台实现图像预处理、版面分析、文字识别、信息存 储等功能。
