[发明专利]一种图像数据处理方法以及装置

说明书

本发明实施例公开了一种图像数据处理方法以及装置，其中方法包括：获取目标图像，并生成目标图像对应的单色分量图像；根据每个单色分量图像中的角点和端点，在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，并根据文字识别概率在待识别区域中识别文字区域。采用本发明，可降低识别文字区域的实现成本，且可以降低网络流量的消耗。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像数据处理方法以及装置。

背景技术

目前对图片中的文字区域进行识别的方案通常为：手机拍摄一张包含文字内容的图片，并将该图片发送至云端服务器，由云端服务器对该图片进行深度学习检测，以识别出该图片中的文字区域。这种方式虽然可以准确识别出图片中的文字区域，但是云端服务器所使用的是复杂的层级较多的深度学习技术，即对设备的计算能力要求较高，所以若将这种深度学习技术应用在大多数手机上，将会因大多数手机的计算能力而导致无法达到实时性要求，因此，需要通过部署云端服务器才能实现这种深度学习技术，进而提高了实现成本；而且由于手机须将图片发送至云端服务器，且由云端服务器再将识别结果返回手机，所以若有较多图片需要进行文字区域识别，则可能会大大增加网络流量的消耗。

发明内容

本发明实施例提供一种图像数据处理方法以及装置，可降低识别文字区域的实现成本，且可以降低网络流量的消耗。

本发明实施例的一方面提供了一种图像数据处理方法，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；

根据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。

其中，所述根据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：

识别每个单色分量图像中的角点和端点；

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。

其中，所述识别每个单色分量图像中的角点和端点，包括：

分别以所述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像素点与各对应的圆心的像素差值；

根据所述像素差值识别所述每个单色分量图像中的角点和端点。

其中，所述根据所述像素差值识别所述每个单色分量图像中的角点和端点，包括：

统计各圆弧上的像素差值的绝对值大于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，并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至少一个第二待识别像素点；

在所述至少一个第二待识别像素点中识别角点和端点。

其中，所述在所述至少一个第二待识别像素点中识别角点和端点，包括：

在以各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。

其中，还包括：