【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ocr字符识别等领域，更具体地，涉及一种字符的识别方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前对于字符的识别的现有技术方案主要通过深度学习图像分类算法，实现对单个数字进行分类识别，然后根据位置关系将识别的结果排序形成最终的识别结果。
2、然而，通过深度学习对整张图片进行端到端的识别，模型直接输出最终的识别结果的过程中，深度学习的方法都需要大量数据，成本高，并且虽然整体准确率高，但是存在不可避免的误识别，错误识别的结果可能与真实值相差非常大，对整张图片进行端到端的识别方法影响比较大。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是提供一种字符的识别方法，该字符的识别方法能够解决现有技术中采用深度学习的方法存在的需要大量数据、易于错误识别等技术问题中的至少一个。
2、本专利技术的又一个目的是提供一种字符的识别系统，所述字符的识别系统应用于上述字符的识别方法。
3、本专利技术的再一个目的是提供一种电子设备，电子设备包括：处理器和存储器，在所述存...
【技术保护点】
1.一种字符的识别方法，其特征在于，单个字符位于图像的一个字符区域内，所述字符区域的一个边沿的延伸方向为第一方向，所述字符区域的相邻的又一个边沿的延伸方向为第二方向，所述字符的识别方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的字符的识别方法，其特征在于，还包括如下步骤：
3.根据权利要求1或2所述的字符的识别方法，其特征在于，对所述图像进行预处理，所述预处理包括像素值反转。
4.根据权利要求1所述的字符的识别方法，其特征在于，在所述第二方向上，所述字符的统计值相同时，所述的字符的识别方法还包括如下步骤：
5.根据权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种字符的识别方法，其特征在于，单个字符位于图像的一个字符区域内，所述字符区域的一个边沿的延伸方向为第一方向，所述字符区域的相邻的又一个边沿的延伸方向为第二方向，所述字符的识别方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的字符的识别方法，其特征在于，还包括如下步骤：
3.根据权利要求1或2所述的字符的识别方法，其特征在于，对所述图像进行预处理，所述预处理包括像素值反转。
4.根据权利要求1所述的字符的识别方法，其特征在于，在所述第二方向上，所述字符的统计值相同时，所述的字符的识别方法还包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的字符的识别方法，其特征在于，在所述第二方向上，将所述字符区域划分为上半部分和下半部分，将每一列的像素值的统计值的上半部分与该部分对应的标准值进行对比。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：吴家湖，柏林，刘彪，舒海燕，袁添厦，祝涛剑，沈创芸，王恒华，方映峰，
申请(专利权)人：广州高新兴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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