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手写汉字脱机识别的困难

手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字，工作原理相同，系统构成也基本相似，但手写汉字脱机识别问题更多，困难更大。

手写汉字脱机识别为什么那么困难呢？我们认为：最根本的原因是手写汉字的字形变化太大！我国有一句俗语：“人心不同，各如其面”。这句话对手写汉字的字形也完全适用。可以说，不同的人书写的字是千差万别，各不相同，即使是同一个人所写的同一个字，往往也因时、因地而有明显的变化。我们知道，脱机汉字识别的对象是方块汉字的图形，用于识别的特征是根据汉字图形提取的，因而字形变化对识别结果具有决定性的影响。

手写汉字的一些特点：

①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。

②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。

a)一种钢笔字帖的字样；

(b)我国IAAS-4M手写标准汉字库字样；

(c）一般的手写字字样

上面讨论的几种手写字样大体上都是比较工整的楷书，它们字形尚有明显的差别，更何况日常见到的各种手稿或书信中的字，其差别会更大。我国主要的手写字体有楷书、行书和草书三种，如图4.2所示。可以看出，同一个字的笔画和字形几乎迥然不同，相差甚远。草书的字甚至文化较高的人有时也不认识，要求计算机能自动识别这样的手写字显然是不可能，也是不合理的。

因此，对用于计算机自动识别的手写汉字应有所要求。具体地说，对构成汉字的笔画及其相互关系，应有必要的规定和限制，不能无约束地随意书写。这种字叫做“限制性手写汉字”。显然，这种限制不能太严，规定不能过于复杂，否则用户难以适应，识别系统也不容易推广应用。另一方面，对书写的要求也不宜太宽，否则难以使系统具有足够高识别率。这是一个不容易解决的矛盾。通常对书写的基本要求有如下几点：

①书写工整，笔画横平竖直，粗细均匀；

②不同笔画不连笔书写，联机识别时，应按常规笔顺书写。

③每个字符应写在规定方格内（通常为6mm×6mm～12mm×12mm），字符大小尽量一致，笔画不应超出方格。

上述要求并不复杂，但实际上很难完全做到，即使是文化水平较高的人，除非曾经受过书写工程字的训练，否则也不易按上述规定自始至终地书写。这就是手写字符识别的困难所在。

开源项目

CRNN(CNN+RNN+CTCLoss)

完整代码 以及预训练模型 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 汉字识别 即可获取。

如何去测试

1.加载模型，将模型放入./model/中

2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表

test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'
]

3.运行模型

python3 test_crnn.py

如何去train

1.处理train 数据集

python3 ./utils/make_data.py

2.训练网络

python3 train.py   

效果展示

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