[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。获取包括车辆的目标VIN图样的待识别图像，目标VIN图样中包括多个文本图样。基于已集成的位置检测模型，在待识别图像中确定至少一个位置区域。在至少一个位置区域中，筛选包括的文本图样的宽高比符合预设VIN宽高比要求且字体符合预设VIN字体要求的位置区域。基于已集成的文本识别模型，识别筛选出的位置区域中的连续的多个文本图样分别对应的文本字符。基于预设VIN字符配置要求，在识别出的文本字符中确定目标VIN图样中的各个文本图样分别对应的文本字符。通过本申请，可以不依赖网络以及节省网络资源，且可以提高最终确定出的目标VIN图样中的各个文本图样分别对应的文本字符的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

VIN(Vehicle Identification Number，车辆识别号码)是一组由十七位字母或数字组成，用于识别车辆的一组独一无二的号码。VIN会被固定在汽车的前挡风玻璃下侧的位置，也会被设置在车辆的行驶证上，在车辆识别的场景中经常需要识别车辆的VIN等。

目前，可以使用相机拍摄包含车辆的前挡风玻璃下侧的包括VIN的图像，并将获取的图像上传给云端以使云端使用市面上的多领域通用的OCR(Optical CharacterRecognition，文字识别)技术识别图像中的VIN标牌中的VIN，以期得到云端返回的车辆的VIN。

然而，发明人发现，上述方式对网络具有强依赖性，在无网络的情况下无法得到车辆的VIN。

其次，向云端传输图像以及接收云端返回的车辆的VIN会耗费较多的网络资源。

以及，识别图像中的VIN标牌中的VIN的准确率低。

发明内容

本申请示出了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本申请示出了一种图像处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：

获取待识别图像，所述待识别图像中至少包括车辆的目标VIN图样，所述目标VIN图样中包括多个文本图样；

基于已集成在所述电子设备中的位置检测模型，在所述待识别图像中确定至少一个位置区域，每一个位置区域中包括连续的多个文本图样；所述至少一个位置区域中的其中一个位置区域中的多个文本图样包括所述目标VIN图样中的各个文本图样；

在至少一个位置区域中，筛选包括的文本图样的宽高比符合预设VIN宽高比要求且包括的文本图样的字体符合预设VIN字体要求的位置区域；筛选出的位置区域中的其中一个位置区域中的多个文本图样包括所述目标VIN图样中的各个文本图样；

基于已集成在所述电子设备中的文本识别模型，识别筛选出的位置区域中的连续的多个文本图样分别对应的文本字符；

基于预设VIN字符配置要求，在识别出的文本字符中确定所述目标VIN图样中的各个文本图样分别对应的文本字符。

在一个可选的实现方式中，所述文本识别模型的训练方式包括：

获取多个样本数据集，样本数据集中包括样本图像，所述样本图像中至少包括车辆的样本VIN图样，样本VIN图样中包括多个样本文本图样，所述样本数据集还包括：所述多个样本文本图样分别对应的标注文本字符；

使用多个样本数据集对模型训练，直至模型中的参数收敛，从而得到所述文本识别模型。

在一个可选的实现方式中，所述获取多个样本数据集，包括：

获取第一图像，所述第一图像中包括车辆的第一VIN图样；所述第一VIN图样中包括多个第一文本图样，获取所述第一VIN图样在所述第一图像中的标注区域，以及，获取所述多个第一文本图样分别对应的标注文本字符；