[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本申请提供了一种图像处理方法及装置。图像质量评价模型是基于样本图像以及样本图像的标注质量对初始化模型训练得到的，样本图像的标注质量是电子设备基于对样本图像进行OCR识别的准确率以及样本图像的亮度获取到的。通过本申请，可以将图像的质量的评价标准根据实际情况来进行统一。且图像的质量的评价标准是技术人员根据实际情况分析得到的，根据图像的质量的评价标准可以准确确定出图像的质量。这样，在电子设备根据图像质量评价模型获取图像的质量的过程中，是依据了图像的质量的评价标准的，进而使得确定出图像的质量是准确的且是统一的，降低了出现错误的情况，且获取图像的质量的过程不需要人工参与，从而可以降低人工成本。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

当前，诸如OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)等对图像中的文本进行识别的技术在各种领域都有广泛的应用。例如，对身份证等证件类的识别，以及对金融票据或保险单据的识别等。

例如，在一种应用中，在保险智能理赔业务中，用户可以对保险单据或医疗票据等拍照，然后将照片其上传至保险公司的服务端，服务端对照片进行OCR识别，得到照片中的内容，然后依据照片中的内容进行理赔金额的计算及赔付等。

然而，在拍摄照片的过程中、在向服务端传输照片的过程中或在向服务端传输照片之前对照片压缩的过程中，有时候可能会导致照片失真。

发明内容

本申请示出了一种图像处理方法及装置。

第一方面，本申请示出了一种图像处理方法，所述方法包括：

接收用户上传的图像；

基于图像质量评价模型获取所述图像的质量；所述图像质量评价模型是基于样本图像以及所述样本图像的标注质量对初始化模型训练得到的，所述样本图像的标注质量是基于对所述样本图像进行光学字符识别OCR识别的准确率以及所述样本图像的亮度获取到的；

在所述质量大于或等于预设阈值时，对所述图像进行OCR识别；

在所述质量小于预设阈值时，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户重新输入图像。

在一个可选的实现方式中，所述图像质量评价模型的训练方式包括：

获取样本图像以及获取所述样本图像的标注质量；

构建初始化模型的网络结构；

基于所述样本图像以及所述标注质量对所述初始化模型训练，直至所述初始化模型中的网络参数收敛，得到所述图像质量评价模型。

在一个可选的实现方式中，所述获取所述样本图像的标注质量，包括：

获取对所述样本图像进行OCR识别的准确率；

获取所述样本图像的亮度；

基于所述亮度以及所述准确率获取所述样本图像的标注质量。

在一个可选的实现方式中，所述获取对所述样本图像进行OCR识别的准确率，包括：

获取所述样本图像中的标注文本；

对所述样本图像进行OCR识别，得到所述样本图像中的识别文本；

基于所述标注文本与所述识别文本获取所述准确率。

在一个可选的实现方式中，所述基于所述标注文本与所述识别文本获取所述准确率，包括：

基于所述标注文本，在所述识别文本中确定基于OCR识别出的准确的文本；

计算识别出的准确的文本的数量与所述标注文本的数量之间的比值，得到所述准确率。