[发明专利]一种文字识别方法及系统

说明书

本发明适用于图像识别技术领域，尤其涉及一种文字识别方法及系统，所述方法包括：采集待识别图像，并对待识别图像进行预处理，得到增强图像；上传增强图像，对增强图像中的文字区域进行提取，得到文字区域图像；对文字区域图像进行背景处理，得到无背景文字图像；清理无背景文字图像的线段和点，并利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果。本发明通过对图像进行预处理，并对其进行增强处理，使其包含的文字内容更加清洗，进而在去除背景后，利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果，识别精度高，不仅能够识别印刷体，还能够对非印刷体进行精准识别。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种文字识别方法及系统。

背景技术

利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，人们开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。

随着科技的发展与进步，文字识别技术已经被广泛应用，例如有的软件通过对截图进行处理，就可以识别图片中包含的文字内容，特别是对于印刷体的文字，识别结果非常准确。

但是，对于非印刷体的文字，上述识别方式难以取得令人满意的识别精度，因此亟需一种针对非印刷体的文字识别方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种文字识别方法，旨在解决背景技术第三部分中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种文字识别方法，所述方法包括：

采集待识别图像，并对待识别图像进行预处理，得到增强图像；

上传增强图像，对增强图像中的文字区域进行提取，得到文字区域图像；

对文字区域图像进行背景处理，得到无背景文字图像；

清理无背景文字图像的线段和点，并利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果。

优选的，所述上传增强图像，对增强图像中的文字区域进行提取，得到文字区域图像的步骤，具体包括：

对人工神经网络进行训练，利用训练后的人工神经网络对增强图像进行目标识别，并提取目标区域图像；

对目标区域图像进行裁剪，得到文字区域图像。

优选的，所述对文字区域图像进行背景处理，得到无背景文字图像的步骤，具体包括：通过自动化阈值和分割区域处理的方式对字体图片进行二值化处理，并以二值化结果为掩码，去除背景，得到无背景文字图像。

优选的，所述清理无背景文字图像的线段和点，并利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果的步骤，具体包括：通过对线段的点进行霍夫曼直线拟合，拟合后判定点的有效区域，剔除有效区域小于预设值的点，并利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果。

优选的，所述预设值为0.01。

优选的，所述预处理的步骤至少包括进行噪点滤波处理和色彩增强处理。

优选的，二值化处理后的图片包括黑色区域和白色区域，其中黑色区域为需要去除的背景。

本发明实施例的另一目的在于提供一种文字识别系统，所述系统包括：

图像采集模块，用于采集待识别图像，并对待识别图像进行预处理，得到增强图像；

图像增强模块，用于上传增强图像，对增强图像中的文字区域进行提取，得到文字区域图像；

背景处理模块，用于对文字区域图像进行背景处理，得到无背景文字图像；

文字识别模块，用于清理无背景文字图像的线段和点，并利用卷积神经网络进行识别，得到文字识别结果。