一种图像处理方法及其设备技术

本申请实施例公开了一种图像处理方法，用于分离印刷体图像和手写体图像。本申请实施例方法包括：第一设备获取第一图像，第一图像包含印刷体图像和手写体图像，第一设备将第一图像输入第一模型中，以得到印刷体图像和手写体图像，第一模型用于对第一图像进行语义分割。本申请实施例中，通过第一模型对第一图像进行语义分割，以得到印刷体图像和手写体图像。以得到印刷体图像和手写体图像。以得到印刷体图像和手写体图像。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及其设备


[0001]本申请实施例涉及计算机
，具体涉及一种图像处理方法及其设备。

技术介绍

[0002]光学字符识别(optical character recognition，OCR)作为计算机视觉领域的重要组成部分，一直以来都是研究焦点。OCR通过对文本资料的图像进行分析识别处理，获取文字及其它版面信息。
[0003]手写体文本检测(handwritten text detection)和印刷体文本检测是OCR文本区域检测的细分领域。在实际应用过程中，印刷体和手写体经常是同时出现在文本资料里的，对于这种情况，一般要先将手写体和印刷体分离，再对应的做文本检测。
[0004]而对于将手写体和印刷体分离的方法，一般是预先取得印刷体文本模板，并将它与印刷体和手写体的文本作对比，从而剔除印刷体和手写体的文本中印刷体的那部分文本，只保留手写体文本。而当缺乏印刷体文本模板时，则不能将印刷体和手写体进行分离，因此降低了文本检测的效率。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种图像处理方法及其设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：第一设备获取第一图像，所述第一图像包含印刷体图像和手写体图像；所述第一设备将所述第一图像输入第一模型中，以得到所述印刷体图像和所述手写体图像，所述第一模型用于对所述第一图像进行语义分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型为双分支网络结构，所述第一模型包括第一分支网络，所述第一设备将所述第一图像输入第一模型中，以得到所述印刷体图像和所述手写体图像包括：所述第一设备通过所述第一分支网络对所述第一图像进行语义分割，以得到第一掩模区域，所述第一掩模区域对应所述手写体图像；所述第一设备根据所述第一掩模区域和所述第一图像得到所述印刷体图像和所述手写体图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型还包括第二分支网络，所述方法还包括：所述第一设备通过所述第二分支网络对所述印刷体图像进行检测，以得到n个第一文本框标注的图像，所述n为大于或者等于1的正整数，所述第一文本框中包括至少一个印刷体子图像，所述印刷体子图像属于所述印刷体图像。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述手写体图像包括手写体文本图像和手写体特殊符号图像，所述第一设备将所述第一图像输入第一模型中，以得到所述印刷体图像和所述手写体图像之后，所述方法还包括：所述第一设备将所述手写体图像输入到第二模型中，以得到所述手写体文本图像和所述手写体特殊符号图像，所述第二模型用于对所述手写体图像进行语义分割。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二模型为双分支网络结构，所述第二模型包括第三分支网络，所述第一设备将所述手写体图像输入到第二模型中，以得到所述手写体文本图像和所述手写体特殊符号图像包括：所述第一设备通过所述第三分支网络对所述手写体图像进行语义分割，以得到第二掩模区域，所述第二掩模区域对应所述手写体特殊符号图像；所述第一设备根据所述第二掩模区域和所述手写体图像得到所述手写体文本图像和所述手写体特殊符号图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二模型还包括第四分支网络，所述方法还包括：所述第一设备通过所述第四分支网络对所述手写体文本图像进行检测，以得到m个第二文本框标注的图像，所述m为大于或者等于1的正整数，所述第二文本框中包括至少一个手写体文本子图像，所述手写体文本子图像属于所述手写体文本图像。7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备将所述手写体图像输入到第二模型中，以得到所述手写体文本图像和所述手写体特殊符号图像之后，所述方法还包括：所述第一设备将所述手写体特殊符号图像输入到第三模型中，以得到q个第三文本框标注的图像，所述q为大于或者等于1的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周正中，滕益华，施烈航，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：