[发明专利]文本检测方法、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种文本检测方法，其特征在于，包括：

对待检测文本图像进行特征提取和分割，获取所述待检测文本图像的文本区域概率图；

根据所述文本区域概率图，确定所述待检测文本图像的文本区域二值图；

提取所述文本区域二值图的边缘信息，获得文本区域边缘图；

对所述文本区域边缘图进行连通域检测，根据检测结果获得文本区域的最小外接矩形；

根据所述最小外接矩形，获得对所述待检测文本图像的文本检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小外接矩形，获得对所述待检测文本图像的文本检测结果，包括：

对每个最小外接矩形进行矩形外扩，根据外扩结果获得对所述待检测文本图像的文本检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文本区域概率图为内缩文本区域概率图，相应地，所述文本区域的最小外接矩形为内缩文本区域的最小外接矩形；

所述对每个最小外接矩形进行矩形外扩，包括：根据所述内缩文本区域概率图的内缩信息，确定与所述内缩信息相匹配的外扩信息；根据所述外扩信息，对每个最小外接矩形进行与所述外扩信息相对应的外扩。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对每个最小外接矩形进行与所述外扩信息相对应的外扩，包括：

针对每个最小外接矩形，根据四个顶点坐标获取中心点坐标；

根据所述四个顶点的坐标和所述中心点坐标，获得对应的四个坐标差向量；

根据所述外扩信息，对所述四个坐标差向量进行扩大处理，获得四个新向量；

根据所述新向量和所述中心点坐标，对当前最小外接矩形进行外扩。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测文本图像进行特征提取和分割，获取所述待检测文本图像的文本区域概率图，包括：

对所述待检测文本图像进行特征提取，获得特征映射图；

将所述特征映射图进行上采样，并串联上采样后的特征；基于串联后的特征对应的特征映射图进行图像分割，获取所述文本区域概率图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述对所述待检测文本图像进行特征提取，获得特征映射图，包括：使用神经网络模型的PAN结构对所述待检测文本图像进行特征提取，获得PAN特征提取结果；

所述将所述特征映射图进行上采样，并串联上采样后的特征；基于串联后的特征对应的特征映射图进行图像分割，获取所述文本区域概率图，包括：将所述PAN特征提取结果输入所述神经网络模型的DB结构进行上采样，通过DB结构对上采样后的特征进行串联；并基于串联后的特征对应的特征映射图进行图像分割，获得所述待检测文本图像的概率图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述使用神经网络模型的PAN结构对所述待检测文本图像进行特征提取，获得PAN特征提取结果，包括：

将所述待检测文本图像输入所述PAN结构中的残差网络部分，获得第一文本图像特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述获得第一文本图像特征之后，所述方法还包括：

再将所述第一文本图像特征输入所述PAN结构中的特征金字塔增强结构部分，获得第二文本图像特征。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一文本图像特征和所述第二文本图像特征均包括以下至少之一：所述待检测文本所在图像区域的纹理特征、边缘特征、角点特征、语义特征。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本区域概率图，确定所述待检测文本图像的文本区域二值图，包括：

根据预设的阈值对所述文本区域概率图进行二值化，根据二值化结果获得所述待检测文本图像的文本区域二值图。