[发明专利]一种图像数据处理方法以及装置

权利要求书

1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，并生成所述目标图像对应的单色分量图像；

分别以每个单色分量图像中的各像素点为圆心设置半径相同的圆，并分别计算各圆弧上的第一指定位置上的像素点与各对应的圆心的像素差值；所述各圆弧上的第一指定位置上的像素点基于各对应的圆心成对称分布；

若存在第一指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于第一预设像素阈值的圆弧，则统计所述圆弧上的第二指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于所述第一预设像素阈值的像素点数量；所述圆弧上的第二指定位置上的像素点基于对应的圆心成对称分布，且所述圆弧上的第二指定位置上的像素点与所述圆弧上的第一指定位置上的像素点基于对应的圆心成均匀分布；

若统计到的像素点数量与所述圆弧上的第一指定位置上的像素点的数量之和大于数量阈值，则根据所述圆弧上的像素点与对应的圆心的像素差值，确定所述每个单色分量图像中的第一待识别像素点；

基于非极大值抑制算法，在所述第一待识别像素点中筛选出所述每个单色分量图像中的第二待识别像素点，在所述第二待识别像素点中识别所述每个单色分量图像中的角点和端点；

根据所述每个单色分量图像中的角点和端点，在所述目标图像中划分待识别区域；

基于分类器，计算每个待识别区域分别对应的文字识别概率，并根据所述文字识别概率在所述待识别区域中识别文字区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个单色分量图像中的角点和端点，在所述目标图像中划分待识别区域，包括：

将所述每个单色分量图像中的角点和端点在所述目标图像上进行叠加，根据叠加后的角点和端点在所述目标图像中划分待识别区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若存在第一指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于第一预设像素阈值的圆弧，则统计所述圆弧上的第二指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于所述第一预设像素阈值的像素点数量，包括：

若存在第一指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值小于或等于第一预设像素阈值的圆弧，则确定所述圆弧的圆心不属于第一待识别像素点；

若存在第一指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于第一预设像素阈值的圆弧，则计算所述圆弧上的第二指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值；

统计所述圆弧上的第二指定位置上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于所述第一预设像素阈值的像素点数量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若统计到的像素点数量与所述圆弧上的第一指定位置上的像素点的数量之和大于数量阈值，则根据所述圆弧上的像素点与对应的圆心的像素差值，确定所述每个单色分量图像中的第一待识别像素点，包括：

若统计到的像素点数量与所述圆弧上的第一指定位置上的像素点的数量之和大于数量阈值，则统计所述圆弧上的像素点与对应的圆心的像素差值的绝对值大于所述第一预设像素阈值的像素点数量，作为差异像素点数量；

将所述差异像素点数量大于第一预设数量阈值的圆弧所对应的圆心确定为第一待识别像素点。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第二待识别像素点中识别所述每个单色分量图像中的角点和端点，包括：

在以所述第二待识别像素点为圆心的圆弧中，分别统计所述像素差值的绝对值小于第二预设像素阈值的像素点数量，作为相似像素点数量；

将所述相似像素点数量大于第二预设数量阈值的圆弧所对应的第二待识别像素点确定为角点；

将所述相似像素点数量小于或等于所述第二预设数量阈值的圆弧所对应的第二待识别像素点确定为端点。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取样本图像；一个样本图像包括一种字符类型的文字；

对所述样本图像中的文字区域进行标记，并将标记后的样本图像作为深度学习模型的输入值；

根据所述标记后的样本图像对所述深度学习模型中的模型参数进行训练；

将包含训练后的模型参数的深度学习模型确定为用于识别图片中的文字区域的分类器。