[发明专利]具有弯曲文本的印章识别方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种具有弯曲文本的印章识别方法、系统及存储介质，属于计算机视觉技术领域，本发明要解决的技术问题为传统的政务文件审批以及票据信息审核效率低下，耗时耗力，采用的技术方案为：该方法具体如下：通过深度学习的目标检测网络对图片中的印章进行检测；对检测到的印章图片使用角度分类网络进行印章方向矫正；将矫正后的印章送到文本检测网络检测印章中的文字；把检测出的文字送入到文字识别网络进行文字识别。该系统包括印章检测模块、印章方向矫正模块、印章文本检测模块以及印章弯曲文本识别模块。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地说是一种具有弯曲文本的印章识别方法、系统及存储介质。

背景技术

随着计算机以及人工智能技术的发展，政务服务信息化以及智能化是当前发展的重要趋势，传统的政务文件审批以及票据信息审核时需要人工对印章信息进行审核校准，耗费人力物力，效率低下。印章文字识别技术能够自动高效检测图片中的印章并提取文本信息，可以有效解决政务事项审批的痛难点。

传统的印章文字识别技术首先对图像进行处理通过霍夫圆检测以及颜色空间过滤法提取印章，再对提取到的印章中的文字采用深度学习的方法进行检测，然后将检测到的弯曲文本进行展平，最后将展平后的文本送入文本识别网络，对印章文本信息进行识别。该方法在印章检测时容易对印章造成误检漏检等问题，并且对检测到的文字进行展平时，字形容易发生较大的形变，导致文字识别信息出错，使得整体的印章文字识别准确率下降。

故如何改进传统的政务文件审批以及票据信息审核效率低下，耗时耗力的缺点是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种具有弯曲文本的印章识别方法、系统及存储介质，来解决传统的政务文件审批以及票据信息审核效率低下，耗时耗力的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种具有弯曲文本的印章识别方法，该方法具体如下：

通过深度学习的目标检测网络对图片中的印章进行检测；

对检测到的印章图片使用角度分类网络进行印章方向矫正；

将矫正后的印章送到文本检测网络检测印章中的文字；

把检测出的文字送入到文字识别网络进行文字识别。

作为优选，通过深度学习的目标检测模型对图片中的印章进行检测具体如下：

获取待识别原图图像，待识别原图图像中包含印章类型；其中，印章类型包括圆形或椭圆形；

将待识别原图图像输入目标检测网络，获取所有印章对应的坐标信息；其中，目标检测网络采用YOLOV3、YOLOV4或YOLOV5；

根据印章的坐标信息，在待识别原图图像上裁剪出相应的印章图像。

作为优选，对检测到的印章图片使用角度分类网络进行印章方向矫正具体如下：

将裁剪的印章图像输入到预训练的角度分类网络，获取裁剪的印章图像的旋转角度，进而获取印章角度类别；其中，角度分类网络采用ResNet、GoogleNet或DPN；角度分类网络分为36类，从0°到360°每隔10°为一类；

根据印章角度类别，对裁剪的印章图像按照角度信息进行角度旋转，获取矫正印章图像。

作为优选，将矫正后的印章送到文本检测网络检测印章中的文字具体如下：

将矫正印章图像输入文本检测网络，获取文本轮廓的坐标值，根据不同形状的文本贴合文本区域；其中，文本检测网络包括PANet、PSENet或DBNet；

将矫正印章图像按照文本文本轮廓的坐标值进行裁剪，获取不同形状的文本信息图像。