扫描手写文字识别app

使用手机扫描文件 *** 作步骤如下：

1、手机安装扫描全能王软件。

2、打开软件，点击右下角拍照按钮。

3、进行拍照，注意照片的清晰度。

4、拍完后，你会发现有几个圆点，这几个点后面就会对进行切割，帮助摆正角度。点的位置可以直接移动点来调整。

5、方向调整下，点的位置调整下，满意后点击右下角的勾。

6、选择模式，一般选择自动比较接近扫描效果。

7、完成了，打开，点击右上角第二个分享图表，就可以以PDF或者格式分享给别人了。

移动设备多用手势进行输入，用户通过手指在屏幕上画出一个特定符号，计算机识别出来后给予响应的反应，要比让用户点击繁琐的按钮为直接和有趣，而如果为每种手势编写一段识别代码的话是件得不偿失的事情。如何设计一种通用的手势识别算法来完成上面的事情呢？

我们可以模仿笔记识别方法，实现一个简单的笔画识别模块，流程如下：

第一步：手势归一化

1 手指按下时开始记录轨迹点，每划过一个新的点就记录到手势描述数组guesture中，直到手指离开屏幕。

2 将gesture数组里每个点的x,y坐标最大值与最小值求出中上下左右的边缘，求出该手势路径点的覆盖面积。

3 手势坐标归一化：以手势中心点为原点，将gesture里顶点归一化到-1<=x<=1, -1<=y<=1空间中。

4 数组长度归一化：将手势路径按照长度均匀划分成32段，用共32个新顶点替换guestue里的老顶点。

第二步：手势相似度

1 手势点乘：g1 g2 = g1x1g2x1 + g1y1g2y1 + … + g1x32g2x32 + g1y32g2y32

2 手势相似：相似度(g1, g2)=g1g2/sqrt(g1g1 + g2g2)

由此我们可以根据两个手势的相似度算成一个分数score。用户输入了一个手势g，我们回合手势样本中的所有样本g1-gn打一次相似度分数，然后求出相似度最大的那个样本gm并且该分数大于某个特定阀值（比如08），即可以判断用户输入g相似于手势样本 gm !

OCR软件吧

这样的软件市场上很多

比如厦门云脉开发的云脉文档识别软件

通过扫描文字到手机上变成可编辑的文字

不过这类的软件对于手写的识别率是比较低的

但是对于正规纸质文档还是不错的

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