图像中字符识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及图像处理，尤其涉及一种图像中字符识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着互联网和人工智能的发展和普及，计算机技术涉及的范围也越来越广泛，为了实现对图像中字符的识别，通常使用深度学习算法进行字符识别，比如基于sobel算子检测算法的识别算法。

2、但是目前的识别算法通常是直接利用算法进行图像方面的识别，较为依赖训练样本的数量和质量，在样本较差时，训练出的算法可能对图像中字符的识别准确率较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种图像中字符识别方法、装置、电子设备及存储介质，以提高图像中字符识别的准确率。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像中字符识别方法，方法包括：

3、确定待识别图像中的突变特征，并基于突变特征确定初始字符区域；

4、对任一初始字符区域，对初始字符区域进行二值化，得到二值化初始字符区域；

5、对二值化初始字符区域中的非字符像素点进行过滤，并对过滤后的二值化初始字符区域进行矩形校正，得到二值化矩形字符区域；

6、对于任一二值化矩形字符区域，对二值化矩形字符区域中字符的边界进行分割，得到多个单字符区域；

7、利用预先训练的向量机，按照单字符区域在二值化矩形字符区域中的排布顺序，对单字符区域进行识别，得到二值化矩形字符区域中包含的字符串。

8、第二方面，本申请实施例提供了一种图像中字符识别装置，装置包括：

9、确定模块，用于确定待识别图像中的突变特征，并基于突变特征确定初始字符区域；

10、二值化模块，用于对任一初始字符区域，对初始字符区域进行二值化，得到二值化初始字符区域；

11、过滤校正模块，用于对二值化初始字符区域中的非字符像素点进行过滤，并对过滤后的二值化初始字符区域进行矩形校正，得到二值化矩形字符区域；

12、字符分割模块，用于对于任一二值化矩形字符区域，对二值化矩形字符区域中字符的边界进行分割，得到多个单字符区域；

13、字符识别模块，用于利用预先训练的向量机，按照单字符区域在二值化矩形字符区域中的排布顺序，对单字符区域进行识别，得到二值化矩形字符区域中包含的字符串。

14、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括：

15、一个或多个处理器；

16、存储装置，用于存储一个或多个程序，

17、当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本申请任一实施例提供的图像中字符识别方法。

18、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本申请任一实施例提供的图像中字符识别方法。

19、本申请实施例的技术方案，确定待识别图像中的突变特征，并基于突变特征确定初始字符区域；对任一初始字符区域，对初始字符区域进行二值化，得到二值化初始字符区域；对二值化初始字符区域中的非字符像素点进行过滤，并对过滤后的二值化初始字符区域进行矩形校正，得到二值化矩形字符区域；对于任一二值化矩形字符区域，对二值化矩形字符区域中字符的边界进行分割，得到多个单字符区域；利用预先训练的向量机，按照单字符区域在二值化矩形字符区域中的排布顺序，对单字符区域进行识别，得到二值化矩形字符区域中包含的字符串。基于此，本实施例利用突变特征，对字符区域进行识别，从而进行分割，以实现图像中字符的识别，避免了完全依据算法进行识别的情况，降低了对算法训练样本的依赖，提高了准确性。

技术特征：

1.一种图像中字符识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待识别图像中的突变特征，并基于所述突变特征确定初始字符区域，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待识别图像中的突变特征，并基于所述突变特征确定初始字符区域，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述二值化初始字符区域中的非字符像素点进行过滤，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对过滤后的所述二值化初始字符区域进行矩形校正，得到二值化矩形字符区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于任一所述二值化矩形字符区域，对所述二值化矩形字符区域中字符的边界进行分割，得到多个单字符区域，包括：

8.一种图像中字符识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像中字符识别方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种图像中字符识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定待识别图像中的突变特征，并基于突变特征确定初始字符区域；对任一初始字符区域，对初始字符区域进行二值化，得到二值化初始字符区域；对二值化初始字符区域中的非字符像素点进行过滤，并对过滤后的二值化初始字符区域进行矩形校正，得到二值化矩形字符区域；对于任一二值化矩形字符区域，对二值化矩形字符区域中字符的边界进行分割，得到多个单字符区域；利用预先训练的向量机，按照单字符区域在二值化矩形字符区域中的排布顺序，对单字符区域进行识别。基于此，利用突变特征，对字符区域进行识别，降低了对算法训练样本的依赖，提高了准确性。

技术研发人员：张永贵
受保护的技术使用者：中国农业银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/29