[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提出一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取包括文本信息的原始图像，并对原始图像进行图像处理后得到带涂改的图像数据，保证神经网络模型在训练阶段可以有足够多的样本数据。另外，通过将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域，并从一个或多个文本区域中选择目标文本区域。在该目标文本区域中确定涂改范围，并根据该涂改范围确定涂改掩膜，以及将该原始图像和该涂改掩膜进行图像合成，得到带涂改的图像数据，使得经过图像处理后得到的带涂改的图像数据尽可能的接近真实的涂改效果，保证神经网络模型在训练阶段可以有足够多的近似真实的带涂改的图像数据，从而为提高训练出的神经网络模型的识别准确度奠定了基础。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，部署有神经网络模型的设备，例如终端、服务器等设备可以对用户手写的内容进行识别。但是，在真实的手写场景中，用户可能会对已经手写的内容进行涂改，也就是说，手写内容可能会出现涂改的现象，从而给神经网络模型的识别带来一定的困难。

通常情况下，在利用神经网络模型对手写内容进行识别之前，需要采用样本数据对神经网络模型进行训练。因此，为了使神经网络模型能够识别带涂改的手写内容，样本数据可以包括带涂改的数据。

但是，现有技术中带涂改的数据较少，尤其是近似真实的带涂改的数据较少，使得神经网络模型在训练阶段缺乏足够多的样本数据。从而导致训练出的神经网络模型的识别准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获取原始图像，该原始图像包括文本信息；

将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域；

从该一个或多个文本区域中选择目标文本区域；

在该目标文本区域中确定涂改范围，并根据该涂改范围确定涂改掩膜；

将该原始图像和该涂改掩膜进行图像合成，得到带涂改的图像数据。

在一种实施方式中，将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域之前，该方法还包括：

将该原始图像进行灰度处理，得到该原始图像对应的灰度图像；

对该原始图像对应的灰度图像进行图像增强，得到该原始图像对应的图像增强后的图像；

将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域，包括：

将该原始图像对应的图像增强后的图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域。

在一种实施方式中，将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域，包括：

将该原始图像划分为多个图像区域；

通过对该多个图像区域中的每个图像区域进行水平方向和垂直方向的投影，将该原始图像中的文本信息划分为一个或多个文本区域。

在一种实施方式中，该原始图像包括单行文本信息；

将该原始图像划分为多个图像区域，包括：

根据该单行文本信息中单词或字的个数，将该原始图像划分为多个图像区域，该多个图像区域的个数大于或等于该单行文本信息中单词或字的个数。

在一种实施方式中，该原始图像包括多行文本信息；

将该原始图像划分为多个图像区域，包括：