[发明专利]一种面向任意旋转方向图像的文字识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种面向任意旋转方向图像的文字识别方法及系统，对于分割完毕的固定大小的字符块，采用极坐标的方式进行采样；对采样数据进行归一化处理和Haar变换；将Haar变换后结果与标准库的结果对比，如果对比结果符合要求，则匹配成功，输出匹配的文字；本发明能够提高图片中文字的识别准确率。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种面向任意旋转方向图像的文字识别方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

对于图形中的文字，在大多数情况下需要转换成计算机中的文字进行编辑使用，因此，必须通过软件方法将图像中的文字转成可编辑的文字。

常用的图文转换处理流程主要包括图像输入、预处理、倾斜矫正、字符切割、字符识别和版面恢复；据发明人了解，这种传统的识别方法最终需要将文字与标准字库对比，但对于存在旋转角度的图像，其提取出的文字也是具有旋转角度的，任意角度的旋转文字都容易出现识别失败、识别率低的问题。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种面向任意旋转方向图像的文字识别方法及系统，本发明能够提高出现旋转的文字识别效率、准确率。

根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：

一种面向任意旋转方向图像的文字识别方法，包括以下步骤：

对于分割完毕的固定大小的字符块，采用极坐标的方式进行采样；

对采样数据进行归一化处理和Haar变换；

将Haar变换后结果与标准库的结果对比，如果对比结果符合要求，则匹配成功，输出匹配的文字。

作为可选择的实施方式，采用极坐标的方式进行采样的具体过程包括：在固定大小的字符块中，以字符块图片的中心为圆心，以固定间隔半径值进行采样，统计被采样圆覆盖的像素中黑色和白色像素的个数，完成极坐标采样。

作为可选择的实施方式，对采样数据进行归一化处理的过程包括：极坐标采样得到的统计结果，经过算黑色像素的百分比和归一化，把采样结果变成用向量表示当前图像的特征。

作为可选择的实施方式，对归一化处理后的数据进行Haar变换的具体过程包括：对采样结果进行倒置变成新的一组向量，Haar变换迭代多次，计算两两像素之间的差值，产生差值向量。

作为可选择的实施方式，所述Haar变换步骤替换为高斯混合拟合。

作为可选择的实施方式，将Haar变换后结果与标准库的结果对比的具体过程包括，计算差值向量与标准库的结果进行欧式距离计算，若欧式距离小于预设阈值，则匹配成功。

一种面向任意旋转方向图像的文字识别系统，包括：

采样模块，被配置为对于分割完毕的固定大小的字符块，采用极坐标的方式进行采样；

处理模块，被配置为对采样数据进行归一化处理和Haar变换；

对比模块，被配置为将Haar变换后结果与标准库的结果对比，如果对比结果符合要求，则匹配成功，输出匹配的文字。

作为可选择的实施方式，所述采样模块被配置为在固定大小的字符块中，以字符块图片的中心为圆心，以固定间隔半径值进行采样，统计被采样圆覆盖的像素中黑色和白色像素的个数，完成极坐标采样。

作为可选择的实施方式，所述处理模块包括归一化处理模块，被配置为对极坐标采样得到的统计结果，经过算黑色像素的百分比和归一化，把采样结果变成用向量表示当前图像的特征。