提出了一种非接触式的手写字符输入方法。利用摄像机捕捉发光笔在一固定的单色背景平面上“书写”的运动轨迹，根据发光笔光斑坐标的位置恢复出“书写”字符的图像，最后识别输出。实验结果表明，该方法简单实用，对大写英文字母和数字的识别率均达到98%以上。

用于光学表达式的光学字符识别（OCR）系统 抽象 OCR是最早解决的计算机视觉任务之一。 但是，几乎没有解决方案可用于特定领域，例如解析数学公式。 因此，我们将以一种简单的教育方式来解决此问题，为计算机视觉（CV）领域提供全面的介绍，并有可能扩展基本解决方案。 生成的程序将输入图像的分割合并为字符，然后基于卷积神经网络（CNN）进行字符识别本身。 重现结果 首先，通过从项目的根文件夹执行以下命令来准备数据： cd data unzip emnist.zip unzip crohme.zip 然