1.一种基于深度学习的汉字识别系统的实现方法，其特征在于将包含文字的图片进行预处理、切分、识别，重组成一段文本，从而实现图片到文本的转换；包括：
1）图片预处理：用于对输入的原始图片灰度化、二值化、倾斜校正，得到一张比较规整的图片；
2）图片切分：用于对输入的大篇幅文字的图片切分，先切分成行，然后对每一行切分出单个的字；
3）图片识别：用于识别切分出的单个字，将每个单字图片调用识别模块，得出识别文字结果；
4）文本重组：用于对得到的单个字识别结果按照顺序组合，并进行校正，最终产出识别结果文本段。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汉字识别系统的实现方法，其特征在于汉字识别系统，使用图像处理技术完成灰度化、二值化，使用图片像素统计、分析，实现倾斜校正和行、字切分，引入深度学习，实现文字图片识别，引入自然语言处理，实现文本重组和校正。