[发明专利]光学字符识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种光学字符识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：检测待处理图片中的文字的语言类型；采用所述语言类型对应的文字识别模型，对所述待处理图片进行光学字符识别。这样就无需使用每一种语言类型对应的文字识别模型均对待处理图片进行光学字符识别，可以有效避免产生大量的重复识别操作，提高光学字符识别效率低，降低性能开销。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种光学字符识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有的OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术可以将图片上的文字识别成文本格式，具有较高的实际应用价值。

而目前使用的OCR技术主要基于人工智能实现的。具体而言，在进行光学字符识别时，首先需要确定OCR两个阶段的人工智能模型，包括文字检测模型与文字识别模型，然后通过某种语言的大量已标注样本训练上述的两个模型。采用不同语言样本集合，重复上述训练步骤，训练得到多种语言的相应的模型，每种语言都具有上述两种模型。对需要识别的图片，通过各语言类型对应的两种模型对该图片进行处理，得到各语言类型对应的输出文本。然后针对各语言类型对应的输出文本进行识别，比如识别哪一种输出文本中的文字信息最多，从而输出该文字信息最多的语言类型对应的输出文本。

但是，上述方案中，需要采用各语言类型对应的模型都对图片进行处理，需要进行大量的重复识别操作，导致光学字符识别效率低，具有较高的性能开销。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种光学字符识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以提高光学字符识别效率，降低性能开销。

本申请实施例提供了一种光学字符识别方法，包括：检测待处理图片中的文字的语言类型；采用所述语言类型对应的文字识别模型，对所述待处理图片进行光学字符识别。

在上述实现过程中，通过先检测待处理图片中的文字的语言类型，然后采用该语言类型对应的文字识别模型，对待处理图片进行光学字符识别。这样就无需使用每一种语言类型对应的文字识别模型均对待处理图片进行光学字符识别，可以有效避免产生大量的重复识别操作，提高光学字符识别效率低，降低性能开销。

进一步地，检测当前待处理图片中的文字的语言类型，包括：检测所述待处理图片的文字区域；检测各文字区域内的文字的语言类型；采用所述语言类型对应的文字识别模型，对所述待处理图片进行光学字符识别，包括：采用各所述文字区域对应的语言类型所对应的文字识别模型，分别对各所述文字区域进行光学字符识别。

在上述实现过程中，通过针对各个文字区域进行语言类型的检测，进而针对各文字区域采用该文字区域相应的文字识别模型来进行光学字符识别，这就使得在待处理图片中存在多种语言类型时，也可以达到良好的识别效果，提高了最终输出的待处理图片识别结果的准确性。

进一步地，检测当前待处理图片中的文字的语言类型，包括：检测所述待处理图片的文字区域；检测各文字区域内的文字的语言类型；根据各所述文字区域对应的语言类型，确定所述待处理图片对应的目标语言类型；采用所述语言类型对应的文字识别模型，对所述待处理图片进行光学字符识别，包括：采用所述目标语言类型对应的文字识别模型，对所述待处理图片进行光学字符识别。

在上述实现过程中，通过检测各文字区域内的文字的语言类型，进而根据各文字区域对应的语言类型，确定待处理图片对应的目标语言类型。这样，通过多个文字区域对应的语言类型来综合确定待处理图片对应的目标语言类型，可以提高对于待处理图片对应的目标语言类型的检测可靠性，降低目标语言类型检测错误的风险，从而提高对于待处理图片中光学字符的识别准确性。

进一步地，根据各所述文字区域对应的语言类型，确定所述待处理图片对应的目标语言类型，包括：统计各语言类型所对应的文字区域的数量；确定出对应文字区域数量最多的语言类型；所述对应文字区域数量最多的语言类型为所述待处理图片对应的目标语言类型。