文献类型：专利

中文题名：一种基于无向图和关键点检测的无监督场景文字分割方法

作者：曾成斌

第一作者：曾成斌

机构：[1]贵州理工学院;

第一机构：贵州理工学院

专利类型：发明专利

申请号：CN202310354472.6

申请日：20230404

申请人地址：550025 贵州省贵阳市贵安新区党武镇博士路

公开日：20230707

代理人：李悦

代理机构：海南恒于志远知识产权代理有限公司

语种：中文

中文关键词：无向图;关键点检测;宽度特征;文字分割;字符区域;宽高比;无监督;场景;封装;图像处理技术;背景区域;分割处理;分割区域;几何特征;人工标注;图像转化;整幅图像;构建;去除;标注;工作量;图像;检测;保留

年份：2023

摘要：本发明公开了一种基于无向图和关键点检测的无监督场景文字分割方法，涉及图像处理技术领域。该基于无向图和关键点检测的无监督场景文字分割方法，S1；构建整幅图像的无向图，该步骤的目的是将图像转化为一个无向图，从而方便后续的分割处理，S2；用OpenCV库中封装好的的SIFT算法来实现对图像进行关键点检测；S3；用OpenCV库中封装好的的SIFT算法来实现；S4；对每个分割区域提取几何特征，去除背景区域，保留字符区域，这些特征包括宽高比特征和字符边缘宽度特征，只有宽高比特征和字符边缘宽度特征小于设定阈值的区域才被认定为字符区域。本发明可以不需要大量的标注数据来检测场景文字，从而大大减少了人工标注的工作量。