[发明专利]图像处理方法及相关设备在审

专利信息
申请号: 202010549492.5 申请日: 2020-06-16
公开(公告)号: CN112749691A 公开(公告)日: 2021-05-04
发明(设计)人: 聂佩芸;吴飞;彭艺 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/20 分类号: G06K9/20;G06K9/62;G06T7/13;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 代理人: 叶虹
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 相关 设备
【说明书】:

本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取待处理图像;检测所述待处理图像中的目标轮廓线;根据所述目标轮廓线旋转所述待处理图像,使所述待处理图像处于预设方向;对旋转后的所述待处理图像进行分类处理,获得旋转后的所述待处理图像的目标方向类别信息。本公开实施例提供的方法可以减少图片分类的类别数量,提升分类效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在对名片的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)识别场景中,由于拍摄的图片中的名片存在旋转的情况,可能会导致无法识别出图片中的文字,因此,需要在图片预处理中对存在旋转情况的图片进行调整。

在图片预处理中可以根据图片旋转角度对旋转的图片进行分类,图片的旋转角度可以从0到360°,将图片分为360类工作量大,且分类效果差。

因此,需要一种新的图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开实施例提供一种图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质,该方法可以减少图片分类的类别数量,提升分类效果。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。

本公开实施例提供一种图像处理方法,该方法包括:获取待处理图像;检测待处理图像中的目标轮廓线;根据目标轮廓线旋转待处理图像,使待处理图像处于预设方向;对旋转后的待处理图像进行分类处理,获得旋转后的待处理图像的预设方向的目标方向类别信息,其中,目标方向类别信息是根据待处理图像的内容方向确定的。

本公开实施例提供一种图像处理装置,该装置包括:图像获取模块,用于获取待处理图像;轮廓线检测模块,用于检测待处理图像中的目标轮廓线;图像旋转模块,用于根据目标轮廓线旋转待处理图像,使待处理图像处于预设方向;图像处理模块,用于对旋转后的待处理图像进行分类处理,获得旋转后的待处理图像的目标方向类别信息,其中,目标方向类别信息是根据待处理图像的内容方向确定的。

在本公开的一些示例性实施例中,图像旋转模块包括:夹角获取单元,用于分别获取第一夹角及第二夹角,其中,第一夹角为目标轮廓线与第一方向的夹角,第二夹角为目标轮廓线与第二方向的夹角,第一夹角与第二夹角均为锐角;方向确定单元,用于根据第一夹角及第二夹角,确定第一方向或者第二方向为目标方向;图像旋转单元,用于旋转待处理图像至预设方向,以使目标轮廓线与目标方向平行。

在本公开的一些示例性实施例中,图像处理装置还包括:训练集获取单元,用于获取训练集,训练集包括训练图像及其方向类别标签,训练图像中包含第一语言名片、第二语言名片及双语名片,训练图像处于预设方向;图像处理单元,用于通过神经网络模型对训练图像进行处理,获得训练图像的预测方向类别信息;模型训练单元,用于根据方向类别标签及预测方向类别信息,训练神经网络模型,确定神经网络模型的目标网络参数,将包括目标网络参数的神经网络模型确定为图片分类模型;其中,图片分类模型用于对旋转后的待处理图像进行分类处理,获得旋转后的待处理图像的目标方向类别信息。

在本公开的一些示例性实施例中,图像处理装置还包括:自然图像获取单元,用于获取目标数据库中的自然图像及标签信息;自然图像处理单元,用于通过初始神经网络模型对所述自然图像进行处理,获得初始预测信息;模型获得单元,用于根据所述标签信息及所述初始预测信息训练所述初始神经网络模型,以获得所述神经网络模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010549492.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top