一种智能OCR验光单识别处理方法技术

本发明专利技术公开了一种智能OCR验光单识别处理方法，该智能OCR验光单识别处理方法包括以下步骤：S1、获取验光单的待处理图像，并对待处理图像进行预处理，获取验光单的待识别图像；S2、对待识别图像中的待识别信息进行识别，获取验光单上的文字信息；S3、根据验光单上的文字信息对识别后的图像进行分割标注处理，获取最终的验光单图像；S4、存储最终获取的验光单图像。本发明专利技术通过采用标签松弛法对识别后的图像进行分割，且通过采用关联标注算法对图像分割图进行标注，实现对识别后的文字信息的处理，从而能够对识别后的文字信息进行整合归纳，避免重要数据的遗漏，提升了验光单测量数据的准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种智能OCR验光单识别处理方法


[0001]本专利技术涉及识别处理领域，具体来说，涉及一种智能OCR验光单识别处理方法。

技术介绍

[0002]验光单是一种较为常见的视力信息表，囊括有各种测量指标，一般由医生在纸质版的验光单上对测量数据进行填写，当需要对填写数据的验光单进行保存的时候，通过是对其拍照，将其上传，并进行保存；但是如果想要对验光单上的测量数据进行再次利用，并对其测量数据进行再次编辑时，需要对验光单上的测量数据进行识别获取，目前，通常使用OCR识别方法对验光单上的测量数据进行识别。
[0003]OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)方法是指通过电子设备(例如扫描仪或数码相机)获得纸质文档的电子文档，将电子文档中的字符串切分开，形成包含单个字符的小图片，然后使用一定的方法对切分后的文字进行识别。但是，现有技术在通过OCR对验光单进行文字识别时，由于无法对识别后的文字信息进行处理，导致识别后的文字信息过于杂乱，从而容易遗漏一些重要数据，进而降低了验光单测量数据的准确度。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，该智能OCR验光单识别处理方法包括以下步骤：S1、获取验光单的待处理图像，并对待处理图像进行预处理，获取验光单的待识别图像；S2、对待识别图像中的待识别信息进行识别，获取验光单上的文字信息；S3、根据验光单上的文字信息对识别后的图像进行分割标注处理，获取最终的验光单图像；S4、存储最终获取的验光单图像。2.根据权利要求1所述的一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，所述获取验光单的待处理图像，并对待处理图像进行预处理，获取验光单的待识别图像包括以下步骤：S11、获取验光单的待检测图像；S12、通过OpenCV开源库调节待检测图像的亮度和对比度；S13、确定待检测图像的预设边界，并基于预设边界获取对应的矩形区域；S14、基于矩形区域形成待矫正图像，并计算待矫正图像的倾斜角度并对待矫正图像进行角度校正，使待矫正图像中的文字处于水平竖直状态，最终得到待识别图像。3.根据权利要求1所述的一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，所述对待识别图像中的待识别信息进行识别，获取验光单上的文字信息包括以下步骤：S21、分别获取待识别图像中的若干个目标区域；S22、通过开源库tesseract对每个目标区域上的待识别信息进行识别；S23、根据所识别的每个目标区域上的待识别信息的识别结果，获得所述验光单上的文字信息。4.根据权利要求3所述的一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，所述验光单上的文字信息包括左右眼近视或远视度数、左右眼散光度数、左右眼散光方向、左右眼矫正视力及左右眼两者瞳孔的间距。5.根据权利要求1所述的一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，所述根据验光单上的文字信息对识别后的图像进行分割标注处理，获取最终的验光单图像包括以下步骤：S31、采用标签松弛法对识别后的图像进行分割，得到图像分割图；S32、采用关联标注算法对图像分割图进行标注，并获取最终的验光单图像。6.根据权利要求5所述的一种智能OCR验光单识别处理方法，其特征在于，所述采用标签松弛法对识别后的图像进行分割包括以下步骤：S311、采用标签松弛法对图像的像素进行标签松弛化处理，并进行像素标签的替换；S312、计算像素标签的极大似然估计，定义边缘损失，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：路耀辉，黄家传，张乾豪，乔海岩，张铭志，邓宏伟，
申请(专利权)人：深圳博艾特医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：