当我给他看狗的图片时， 我告诉她这是狗 。
她根据自己的认知， 找了几个特征， 构建了一个模型：长嘴+尖牙=狗 。
虽然只是看过图片， 但是出门遇到真狗， 她根据这个模型也认识对了 。
后来， 她遇到了狮子， 她修改了模型：长嘴+尖牙+鬃毛≠狗=狮子 。
后来， 又遇到了麒麟， 这个公式变得越来越复杂……决策项越来越多 。

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人工智能， 就是模拟的人类的神经元， 构建神经网络来尝试寻找特征和结果的关系 。 如果对了， 就给这个特征加分 。 如果， 错了， 就给这个特征减分 。
识别数字， 也是一样 。
比如在学习识别数字6的时候， 它随机认为只要有一个圈圈特征， 就是数字6 。
验证其他样本时， 发现这个随机特征是对的（不对就再换一个特征再试） 。 于是， 它建立了一个模型：只要有圈这个特征， 就是6 。
后来， 这个模型遇到了数字0 。 加入新样本后， 人工智能发现， 0也有圈， 但它不是6， 也有可能是0 。 得再找一个特征， 于是， 新增一条， 有勾就是6 。 后来， 它又遇到了9 。 那勾在上面的就是6 。 后来， 它又遇到了字母b……反正计算机有的是算力， 能在很短的时间内完成这些学习 。 上面我是搂着说的， 其实即便在32*32像素的小图片上， 它随机上几十个特征去做验证， 一点都不吃力 。
这就是识别字符的原理 。 具体到代码， 也很简单， 因为人工智能框架目前已经非常成熟 。 虽然， 这篇是科普版， 不是专业版， 不适合讲代码， 但是我还是非常想贴上一段代码， 给大家看看 。 打破你的认知， 人工智能的应用层很简单， 别被忽悠了 。
举个例子， 识别10类常见物体：飞机、自行车、鸟， 猫， 鹿、狗、青蛙、马、轮船、汽车 。

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它的核心代码只有……6行 。

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所以， OCR字符的识别从来不难 。 难的是两头， 比如开头的预处理， 以及下面要说的后处理 。
2.4 文本后处理识别出了字符， 意义不大， 有效地连接起来才能发挥作用 。
一定要记住我上面说的这句话， 默读3遍以上 。
其实， 这句话没啥用， 只是有助于缓解紧张的气氛！
对于类似的话， 我认为是废话， 因为没有任何指导意义， 但是说的也没错 。
2.4.1 版面还原可能有人会觉得， 我接下来讲的会比较跳跃， 有点作者着急去厕所的感觉 。 这并不是什么写作风格， 这篇文章我快写吐了， 很想快点结束 。 或许我该搞一个系列专题， 我比较喜欢讲述体系化的东西， 不喜欢一次冒一个点， 那样对别人没有什么深度价值 。
也可能有人觉得， 版面还原不难（是的， 进入正题了）， 字符我都拆开了， 坐标也记录了， 把识别的字符画上， 不就还原了？！

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没错， 说的很对， 把识别的结果画上去， 视觉上是还原了 。
但是， 这依然属于单个字符识别的那一步， 只不过做成了结果可视化， 是坐标还原， 并不是版面还原 。
我们期望的拆分和还原应该是下面这样：

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“10+2= 4-3= 5+6=11”这些文本从数据结构上应该是一行 。 而且， “10+2=”从数据结构上是一个基本单位 。 因为， 我们要对基本单位做运算和批改 。 这才叫还原， 其实并不简单 。

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