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我们正在开发一个涉及徒手字符识别的 android 应用程序。该应用程序要求学生在安卓屏幕上绘制一个字母的手绘图像，应用程序处理绘制的图像并返回所写字母的准确性。

我们正在考虑两种选择 使用正方体。湾。使用我们仍在研究的我们自己的算法

问题

一种。Tesseract 根本无法帮助识别徒手字符。任何有关如何训练 tesseract 的指针都将受到高度赞赏。

湾。我们的算法都没有达到我们的预期。

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Tesseract 实际上是识别写入屏幕的字符的错误方法，因为它不必要地丢弃了一些非常有价值的信息：图像最初是如何绘制的。它如何分解为笔画、每个笔画的顺序/方向等 - 当您的软件已经知道每个字符的底层结构时，Tesseract 必须花费大量时间来试图找出每个字符的底层结构。

你想要的是一个真正的“手写识别”库，而不仅仅是像 Tesseract 这样的 OCR 库；您特别想要一个“在线”手写识别库，“在线”意味着您可以捕获用户在屏幕上绘制的实际点序列。有许多可用的开源库，例如Unipen和LipiTk。

于 2012-09-12T17:30:46.623 回答
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您可能想查看对手势识别和训练工具的内置支持：

http://developer.android.com/reference/android/gesture/package-summary.html

它们提供了一个可插入的覆盖层，以使用预定义形状的“字典”来检测和识别手势。它不像 OCR 那样自动，需要培训，但目前（自 Android 1.6 起可用）可能有免费或商业的手写手势词典可用。

于 2012-09-12T17:58:48.497 回答