[发明专利]文本图像的处理方法及装置

权利要求书

1.一种文本图像的处理方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的文本图像的特征信息，所述文本图像的特征信息包括：规格特征信息、直方图特征信息、方向梯度直方图特征信息；

将所述用户输入的文本图像的特征信息输入至图像分类模型中，确定出所述用户输入的文本图像所属的类别；

根据所述用户输入的文本图像所属的类别，确定与所述用户输入的文本图像所属的类别相对应的文字区域位置信息；

将所述用户输入的文本图像中的文字区域位置的图像，按照单个字符进行分割，得到多个字符图像，包括：

对所述用户输入的文本图像中的文字区域位置的图像按照预设的标准规格进行处理，所述按照预设的标准规格进行处理包括对文字区域位置图像进行灰度化处理、对文字区域位置图像中的字符进行位置归一化处理、对文字区域位置图像中的字符进行大小归一化处理、以及对文字区域位置图像中的字符进行笔画粗细归一化处理；

将处理过的文字区域位置的图像进行逐行扫描；将扫描到的字符的特征信息与特殊字符库中的每一个字符的特征信息进行比对，得到所述扫描到的字符与所述特殊字符库中的每一个字符的相似度；其中，所述特殊字符库中的字符均按照所述预设的标准规格进行过处理；

若所述扫描到的字符与所述特殊字符库中的其中一个字符的相似度高于相似度阈值，则判断出所述扫描到的字符为一个独立的字符，对所述扫描到的字符进行分割处理；

若所述扫描到的字符与所述特殊字符库中的每一个字符的相似度均小于所述相似度阈值，则判断出所述扫描到的字符为一个独立的字符的一部分，则继续进行扫描，直到扫描到的字符的宽度大于基准值，再对所述扫描到的字符进行分割处理；

对所述每一个字符的图像进行识别，得到所述用户输入的文本图像中的文本数据信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分类模型的创建方法，包括：

构建训练集；所述训练集中包括多个文本图像；

对所述训练集中的文本图像进行分类标记；

提取所述训练集中的文本图像的特征信息；

根据所述训练集中的文本图像的特征信息以及分类标记后的训练集进行图像分类训练，得到所述图像分类模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建训练集，包括：

构建文本图像集；其中，所述文本图像集中包括多个文本图像；

将所述文本图像集分成多份样本集，选取其中一份样本集作为测试集，其他样本集作为所述训练集；

其中，所述根据所述训练集中的文本图像的特征信息以及分类标记后的训练集进行图像分类训练，得到所述图像分类模型之后，还包括：

对所述测试集中的文本图像进行预标记处理；

将未进行预标记的测试集中的文本图像的特征信息输入至所述图像分类模型中，得到分类标记后的测试集；

根据所述分类标记后的测试集与进行预标记处理的测试集，计算所述图像分类模型的准确率；

将未被选为测试集的其中一份样本集作为测试集，其他样本集作为训练集，返回至所述对所述训练集中的文本图像进行分类标记的步骤，直至所有的样本集均被选为测试集为止；

判断多次得到的所述图像分类模型的准确率是否达到预设的合格标准；

若多次得到的所述图像分类模型的准确率未达到所述预设的合格标准，则返回至所述构建文本图像集的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述字符的特征信息，包括：黑像素值特征信息、粗网格特征信息、粗外围特征信息。