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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的文本识别模型的训练方法，涉及图像处理技术领域，包括：对第一样本图像进行对比度调整和去噪操作，得到第二样本图像；对第二样本图像使用直线检测算法识别图像中的直线段，得到第一直线检测结果；通过使用文本检测算法识别图像中的文本区域，得到第一文本区域；分析第一文本区域中的直线段和字符排列规律，确定文字的主方向；在第二文本区域内生成一条或多条文字方向线；使用字符识别算法对第二文本区域中的字符进行识别，将识别出的字符按正确的顺序拼接成完整的文本行或段落，得到第一文本识别结果；能够实现提高模型的识别效率。
主权项：1.一种基于深度学习的文本识别模型的训练方法，其特征在于，包括：S101：建立样本图像集，从样本图像集中获取多个存在文本的样本图像作为第一样本图像；S102：通过对第一样本图像进行对比度调整和去噪操作，并对对比度调整和去噪后的第一样本图像进行边缘检测，得到第二样本图像；S103：通过对第二样本图像使用直线检测算法识别图像中的直线段，从识别到的直线段中筛选出长度大于预设阈值的目标横线，得到第一直线检测结果；S104：基于第一直线检测结果，通过使用文本检测算法识别图像中的文本区域，定位每个文本区域的边界框，记录每个文本区域边界框的位置和大小，得到第一文本区域；S105：通过分析第一文本区域中的直线段和字符排列规律，确定文字的主方向，得到第二文本区域；S106：在第二文本区域内生成一条或多条文字方向线；S107：通过使用字符识别算法对第二文本区域中的字符进行识别，并根据文字方向线的指示，将识别出的字符按正确的顺序拼接成完整的文本行，得到第一文本识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于深度学习的文本识别模型的训练方法
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