[发明专利]图片处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图片处理技术领域，尤其涉及一种图片处理方法及装置。

背景技术

光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)是指通过图像处理和模式识别技术对光学字符进行识别，并将光学字符翻译成计算机文字的过程。通过OCR技术进行光学字符识别的图片通常被称为OCR图片。

为了提高OCR识别结果的准确率，在进行OCR识别之前，通常要对图片进行预处理。预处理方式的选择直接影响OCR识别结果。在同样的识别算法下，预处理方式越合适，OCR识别结果的准确率也越高。

现有的OCR图片预处理技术，是对所有图片均采用相同的预处理方式。然而，对于不同的图片，可能一部分图片经某一预处理方式处理后，会使OCR识别结果的准确率提高；而另一部分图片经同样的预处理方式处理后，可能会使OCR识别结果的准确率降低。因此，现有的OCR图片预处理技术忽视了不同图片特征对预处理方式的适用性，难以保证OCR识别结果的准确率。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明提出一种图片处理方法及装置，能够针对不同的图片选择不同的预处理方式，通过对图片选择最优的预处理方式，进而达到提高OCR识别结果准确率的目的。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种图片处理方法，包括：获取输入的图片；提取图片的特征；将特征输入至三分类预测模型中，并根据三分类预测模型确定预处理方式；根据预处理方式对图片进行预处理；对预处理后的图片进行OCR识别。

本发明第一方面实施例提出的图片处理方法，通过提取输入图片的特征，将特征输入至三分类预测模型中，并根据三分类预测模型确定预处理方式，进而根据预处理方式对图片进行预处理，并对预处理后的图片进行OCR识别。由此，能够针对不同的图片所包含的特征不同，选择不同的预处理方式，实现对图片预处理方式的最优选择，提高OCR识别结果的准确率。

为了实现上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种图片处理装置，包括：获取模块，用于获取输入的图片；提取模块，用于提取图片的特征；确定模块，用于将特征输入至三分类预测模型中，并根据三分类预测模型确定预处理方式；预处理模块，用于根据预处理方式对图片进行预处理；识别模块，用于对预处理后的图片进行OCR识别。

本发明第二方面实施例提出的图片处理装置，通过提取输入图片的特征，将特征输入至三分类预测模型中，并根据三分类预测模型确定预处理方式，进而根据预处理方式对图片进行预处理，并对预处理后的图片进行OCR识别。由此，能够针对不同的图片所包含的特征不同，选择不同的预处理方式，实现对图片预处理方式的最优选择，提高OCR识别结果的准确率。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明一实施例提出的图片处理方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例提出的图片处理方法的流程示意图；

图3是训练三分类预测模型的流程示意图；

图4是三分类预测模型的训练过程示例图；

图5是本发明一实施例提出的图片处理装置的结构示意图；

图6是本发明另一实施例提出的图片处理装置的结构示意图；

图7是本发明又一实施例提出的图片处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

OCR技术作为自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面，OCR识别结果的准确率一直是相关领域研究人员关注的焦点。