[发明专利]一种字符识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种字符识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取分割字符图像的二值化图像；获取所述二值化图像的多个方向的从图像边界至字符边界的距离特征；对多个方向的所述距离特征规整后按照某一时针方向进行拼接，获得字符外轮廓特征；根据所述字符外轮廓特征对所述分割字符图像中字符进行识别。采用本方法能够提高字符识别的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种字符识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，出现了字符识别技术，通过对获取的图像进行字符识别，能够获取图像中的字符。现有的字符识别方法，一般采用训练分类的方式，在训练分类前需要提取有效的字符特征用于分类，常见的字符特征有均匀网格特征，基于网格的LBP特征，边缘特征等，该类方法依赖于字符样本的收集。

然而，现有的字符特征不具备良好的平移不变性和缩放不变性，比如，当分割后的字符相对于训练前的样本字符若存在偏移或者大小变化，可能会导致识别结果出现错误，用于分类的模型需要不断地添加新的样本字符来保证字符识别的准确性，使得模型的更新成本增加。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高字符识别准确性的字符识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种字符识别方法，所述方法包括：

获取分割字符图像的二值化图像；

获取所述二值化图像的多个方向的从图像边界至字符边界的距离特征；

对多个方向的所述距离特征规整后按照某一时针方向进行拼接，获得字符外轮廓特征；

根据所述字符外轮廓特征对所述分割字符图像中字符进行识别。

在其中一个实施例中，在所述获取分割字符图像的二值化图像之后，包括：获取以所述二值化图像的字符的重心为圆心，半径长度等于一个像素距离到最小边界像素距离的圆，并计算所述圆的字符像素占比；其中，所述最小边界像素距离等于所述圆心到所述图像边界的最小距离；计算所有所述圆的字符像素占比的总和，得到字符像素总占比；对所述半径长度从一个像素距离到最小边界像素距离的所述圆的字符像素占比依次计算累加值，在所述累加值大于或等于字符像素总占比时，获取所述累加值对应的最小半径长度；根据所述半径长度属于一个像素距离到所述最小半径长度的所述圆的字符像素占比，生成字符环状结构特征。

在其中一个实施例中，所述根据所述半径长度属于一个像素距离到所述最小半径长度的所述圆的字符像素占比，生成字符环状结构特征，包括：获取所述半径长度属于一个像素距离到所述最小半径长度的所述圆的字符像素占比，生成与所述半径长度相关的占比序列；对所述占比序列进行归一化和按照线性插值的方式规整，获得字符环状结构特征。

在其中一个实施例中，所述根据所述字符外轮廓特征对所述分割字符图像中字符进行识别，包括：对所述字符外轮廓特征和所述字符环状结构特征进行拼接，获得字符一维特征向量；根据所述字符一维特征向量对所述分割字符图像中字符进行识别。

在其中一个实施例中，所述获取所述二值化图像的多个方向的从图像边界至字符边界的距离特征，包括：获取所述二值化图像的上、下、左、右四个方向的图像边界的像素点；依次计算每个方向的所述像素点在竖直方向或水平方向至所述字符边界的像素距离；根据每个方向的所述像素点在所述图像边界排列顺序依次对所述像素距离进行排序，获得距离特征。