[发明专利]一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法

说明书

本发明公开了一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法，属于计算机领域。一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置扭曲变形频率系数、扭曲变形初相系数和扭曲变形振幅系数；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据扭曲变形函数g(x)进行文字图像的纵向扭曲变形、根据扭曲变形函数g(y)进行文字图像的横向扭曲变形。本发明通过扭曲变形来建立新风格的文字图像，极大地丰富文字图像的训练数据集，从而提高基于训练数据集的手写体汉字识别算法的准确率。

技术领域

本发明属于计算机领域，主要关注如何提高基于训练数据集的手写体汉字文字识别算法的准确率。

背景技术

当前对印刷体文字的识别已经相当实用，但是针对手写体汉字文字的识别还需要做更多的工作。因为，对于手写体，不同的人的书写习惯、风格等各不相同，因此如果要很好地识别不同人的手写体文字就需要搜集巨大的手写体训练数据集，这是非常困难的事情。

本发明通过对已有搜集到的不同人所书写的手写体训练数据集进行一定的扭曲变形来生成更多风格的手写体数据图像，这些新的数据图像集可以很好地接近一些未知书写者的书写风格，实验证明本发明所给出的文字图像扭曲变形方法非常有效，这表明本发明的方法能够有效扩大了文字图像训练数据集，从而有助于提高基于训练数据集的手写体汉字文字识别算法的准确率

发明内容

本发明目的是克服现有技术的不足，提供一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法。

本发明通过对既有的文字图像进项横向和、或纵向扭曲变形来建立新风格的文字图像，极大地丰富文字图像的训练数据集，从而提高基于训练数据集的手写体文字识别算法的准确率。

面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置扭曲变形频率系数、扭曲变形初相系数和扭曲变形振幅系数；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据纵向扭曲变形函数g(x)进行文字图像的纵向扭曲变形、根据横向扭曲变形函数g(y)进行文字图像的横向扭曲变形。

本发明的技术方案

一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法，包括具体步骤如下：

第1、输入待扭曲变形的汉字文字图像，该文字图像简称为“原文字图像”；

第2、获取第1步中的“原文字图像”的背景颜色值C、以及尺寸大小即宽W和高H；

第3、建一个新的空白文字图像简称“新文字图像”，该“新文字图像”的尺寸与原文字图像的尺寸相同，该“新文字图像”上每个点的像素值均设置为“原文字图像”的背景颜色值C；

第4、设置扭曲变形频率系数α的值，α值的取值范围为大于0的正数；

第5、设置扭曲变形初相系数β的值，β值的取值范围为大于等于0、且小于2π的正数；

第6、设置扭曲变形振幅系数k的值，k值的取值范围为大于0、且小于H的正数；

第7、遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，其坐标为(r_x，r_y)，执行如下子步骤来进行纵向扭曲变形：

第7.1、根据纵向扭曲变形函数g(x)和“新文字图像”上的像素点R的x轴坐标rx来计算对应的g(rx)，g(x)的公式为

第7.2、如果g(r_x)＜r_y＜H+g(r_x)-2k成立，则执行第7.3步；否则执行第7.5步；