這篇文章主要是介紹下我經歷的一些比較難已提取OCR部分的圖片，從而介紹下一些特別的處理方式，
第一種：差分高斯diff_of_gauss(近似拉普拉斯高斯)
原圖如下：一般的方法基本提取不出來相應的字符，
那我們可以通過差分高斯這個算子直接得出很好的效果圖，代碼以及效果圖如下：
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/3.bmp')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*差分高斯
diff_of_gauss (GrayImage, DiffOfGauss, 3, 1.6)
threshold (DiffOfGauss, Regions, 2, 12)
這個效果可以直接進行處理，參照我之前的處理OCR的程式，直接就可以得出結果了，這里我就不再寫了，
第二種：環形的字符，主要的思路就是通過極坐標轉換，將環形部分拉直，剩下的就是正常的字符讀取了，
原圖：
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/環形字符.png"/>
環形字體拉直效果圖：
最終結果圖：
一般字體所處的圓環部分，兩次形態學處理再加一次difference，可以直接得出來，這種套路方法一般也應在找邊緣的地方，正常的處理這種圓環中讀取OCR，主要就是polar_trans_image_ext這個算子，其他的都是一些預處理手段，
第三種斜體字處理
原圖：
代碼如下：
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/斜體字練習.png"/>
處理得到的結果：
以上就是一些需要經過特殊處理之后才能夠正常讀取OCR的三種常見方法，當然還有一些更為難得專案，就比如那種刻字和本體顏色無差異的，而且字體是下沉或者凸起的，遇到這種的話首先先考慮通過低距離低角度打光突出邊緣，如果光源搭設被限制住，那么就可以考慮光度立體這種方法來解決了（diff_of_gauss效果不行的情況下），
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