PFE & RAPPORT RECONNAISSANCE OPTIQUE DE CARACTERE PDF
REMERCIEMENTS
RESUME
SOMMAIRE
LEXIQUE
LISTES DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
INTRODUCTION
CHAPITRE I. Introduction sur l’image numérique
I 1. Introduction
I 2. Définitions
I.2.1. Historique
I.2.2. Les applications liées à l’imagerie
I.2.3. Images matricielles (ou images bitmap)
I.2.4. Images vectorielles
I 3. Propriétés d’une image numérique
I.3.1. Résolution et dimension (ou définition)
I.3.2. Représentation des couleurs
I.3.3. Formats d’image
I 4. Histogramme
I.4.1. Définition
I.4.2. Propriétés
I.4.3. Histogramme Image niveau de gris
I 5. Traitements par histogramme
I.5.1. Rehaussement d’image
I.5.2. Mesures de similarité
CHAPITRE II. Reconnaissance de forme, Reconnaissance optique de caractère
II.1. Reconnaissance de forme
II-1-1. Principe de la reconnaissance de forme
II-1-2. Acquisition des données
II-1-3. Génération des caractéristiques
II-1-4. Extraction/Sélection des caractéristiques
II-1-5. Classification
II-1-6. Évaluation du système
II.2. Reconnaissance optique de caractère (OCR)
II.2.1. Processus de reconnaissance
II.2.2. Saisie des documents
II.2.3. Prétraitement
II.2.4. La reconnaissance de caractère
CHAPITRE III. SIMULATION
III.1. Outils de développement
III.1.1. DevC++
III.1.2. Open CV
III.2. Le logiciel EN-ROC
III.3. Les étapes de la reconnaissance optique de caractère avec EN-ROC
III-3-1. L’acquisition
III-3-2. Binarisation
III-3-3. Le filtrage
III-3-4. La segmentation en lignes du texte par histogramme horizontal
III-3-5. La segmentation en caractères
III-3-6. La reconnaissance proprement dite des caractères
III.4. Présentation du logiciel EN-ROC
III.4.1. ouverture d’une image
III.4.2. Exécution du processus de reconnaissance
III.4.3. Effacement des fichiers temporaires
CONCLUSION ET PERSPECTIVE
ANNEXE 1 La méthode d’Otsu
ANNEXE 2 Installation de DevC++ et d’OpenCV
ANNEXE 3 Liste des critères permettant de reconnaitre les caractères
ANNEXE 4 : La Squelettisation
REFERENCE
Rapport PFE, mémoire et thèse avec la catégorie RECONNAISSANCE OPTIQUE DE CARACTERE |
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Aujourd’hui l’image sous toutes ses formes (images, volumes, séquences vidéo) est numérique. Le développement de l’informatique, facilite grandement son stockage et permet de réaliser des traitements et des analyses variées.
Les applications de traitements d’images sont omniprésentes : imagerie médicale, robotique, vidéosurveillance, indexation de reportage télévisuel, reconnaissance de visages, analyses sportives, etc. La quantité d’images à traiter est tellement importante que la plupart des applications cherchent à restreindre au maximum l’intervention humaine, voire à rendre les traitements entièrement automatiques.
La reconnaissance de forme est fréquemment utilisée en robotique comme en industrie dans l’assemblage ou la reconnaissance de pièces, en contrôle qualité. Tout comme dans la télédétection pour la météo, les cartographies. On le rencontre aussi dans la médecine avec l’analyse d’images médicales, en échographie tout comme pour les ECG à des fins de diagnostics.
La reconnaissance optique de caractères est effectuée par des procédés informatiques, quand à l’être humain, qui, lui, exécute, en plus de la reconnaissance, la compréhension du message, sa mémorisation, voire son analyse critique dans un seul temps. Un ordinateur réclame pour l’exécution de cette tâche un logiciel de reconnaissance optique de caractères, ROC ou OCR. Celui-ci permet de récupérer le texte dans l’image d’un texte imprimé et de le sauvegarder dans un fichier pouvant être exploité dans un traitement de texte pour enrichissement, et stocké dans une base de données ou du moins, sur un support sûr et exploitable par un système informatique.
La reconnaissance de l’écriture remonte à plus d’une trentaine d’années. Aujourd’hui, il existe plusieurs domaines dans lesquels la reconnaissance de l’écriture manuscrite est attendue avec impatience, comme dans le tri automatique du courrier, le traitement automatique de dossiers administratifs, des formulaires d’enquêtes, ou encore l’enregistrement des chèques bancaires. La reconnaissance de l’écriture par ordinateur est du domaine de la fiction pour quelques années encore.
Tous les chercheurs sont confrontés à un problème difficile et incontournable, celui de la segmentation. La segmentation qui est une grande partie du processus de prétraitement et d’extraction de l’information.
Dans ce travail, nous étudions la reconnaissance de caractère en traitement d’image par la reconnaissance de forme. Nous verrons donc en premier lieu une introduction à l’image numérique.
Puis nous présenterons le traitement d’image proprement dit. Nous passerons ensuite sur l’analyse de la reconnaissance de formes ainsi que la reconnaissance optique de caractère, par la suite le logiciel ENROC que nous avons élaboré va être présenté. Ce travail sera clôturé avec quelques conclusions et perspectives
