[发明专利]字符检测方法和装置、处理设备、非暂态可读存储介质

权利要求书

1.一种字符检测方法，其特征在于，包括：

获取待识别的第一图像，所述第一图像包括目标信息标签；

基于预设配置信息从预设图像处理模型库内选取第一图像处理模型；

利用所述第一图像处理模型处理所述第一图像，获得所述目标信息标签中字符是否正确的检测结果。

2.根据权利要求1所述的字符检测方法，其特征在于，利用所述第一图像处理模型处理所述第一图像，获得所述目标信息标签中字符是否正确的检测结果，包括：

获取所述第一图像处理模型处理所述第一图像得到的第一字符数据；

当所述第一字符数据与所述目标信息标签的目标字符数据一致时，确定获得表征所述第一字符数据检测正确的检测结果。

3.根据权利要求2所述的字符检测方法，其特征在于，当所述第一字符数据与所述目标信息标签的目标字符数据不一致时，所述方法还包括：

对所述第一图像进行处理，得到清晰度高于所述第一图像的第二图像；

或者，重新获取图像为第二图像；

根据所述第二图像进行字符检测，获得检测结果。

4.根据权利要求3所述的字符检测方法，其特征在于，根据所述第二图像进行字符检测，获得检测结果，包括：

利用所述第一图像处理模型处理所述第二图像，得到第二字符数据；

当所述第二字符数据与所述目标字符数据一致时，确定获得表征所述第二字符数据检测正确的检测结果。

5.根据权利要求3所述的字符检测方法，其特征在于，所述预设图像处理模型库还包括至少一个第二图像处理模型，根据所述第二图像进行字符检测，获得检测结果，包括：

依次利用各个第二图像处理模型处理所述第二图像，得到第三字符数据；

当所述第三字符数据与所述目标字符数据一致且检测次数小于预设次数阈值时，确定获得表征所述第三字符数据检测正确的检测结果；

当所述第三字符数据与所述目标字符数据不一致且检测次数小于预设次数阈值时，继续执行对所述第一图像进行处理，得到清晰度高于所述第一图像的第二图像的步骤。

6.根据权利要求3所述的字符检测方法，其特征在于，对所述第一图像进行处理，得到清晰度高于所述第一图像的第二图像，包括：

基于所述第一图像中像素的灰度值获取所述第一图像对应的全局均值和局部均值；所述全局均值是指第一图像中全部像素的灰度值的平均值，所述局部均值是指所述第一图像中各个像素预设距离内像素的灰度值的平均值；

针对所述第一图像中的各个像素，当所述像素所在位置对应的局部均值小于所述全局均值时，获取所述像素与所述局部均值的差值；

获取所述差值和预设的比例系数的乘积，并计算所述乘积和所述像素的灰度值的和值，将所述像素的灰度值更新为所述和值。

7.根据权利要求1所述的字符检测方法，其特征在于，获取待识别的第一图像，包括：

获取待识别的初始图像；所述初始图像中包括目标信息标签；

对所述初始图像进行增强处理，获得初始增强图像；

对所述初始增强图像进行倾斜校正处理，获得初始校正图像；

定位所述初始校正图像中目标信息标签所在区域；

截图所述目标信息标签所在区域的图像，得到待识别的第一图像。

8.根据权利要求1所述的字符检测方法，其特征在于，基于预设配置信息从预设图像处理模型库内选取第一图像处理模型，包括：

当所述预设配置信息包括第一预设标识时，选取所述预设图像处理模型库中所述第一预设标识对应的图像处理模型作为所述第一图像处理模型；

当所述预设配置信息包括第二预设标识时，选取所述预设图像处理模型库中所述第二预设标识对应的图像处理模型作为所述第一图像处理模型；

所述第一预设标识对应的图像处理模型采用第一预设训练数据库中的样本训练获得；所述第二预设标识对应的图像处理模型采用第二预设训练数据库中的样本训练获得；并且，所述第一预设训练数据库包括所述第二预设训练数据库的样本和预设的表征晕墨缺陷的样本。