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申请/专利权人：财悠悠科技(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了一种图文印模正反立卷积神经网络深度处理方法，包括以下步骤：S1，数据准备过程：S11：通过大量印章的正反数据建立卷积神经网络获取训练结果数据；S12：使用S11的方法获取印章中文字体的训练结果；S13：借鉴LeNet的网络结构构建CNN模型，获取训练结果；S2，数据采集：S21：多端同时获取白色背景拍照印模图片文件同步识别；S22：将图片文件和印模类型参数发送至服务器并印章入档；S3，图像前期处理：本发明直接将印章图片处理呈印章，操作较为简单，不需要工作人员使用ps不断的对图片操作，方便工作人员的使用。

主权项：1.一种图文印模正反立卷积神经网络深度处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，数据准备过程：S11：通过大量印章的正反数据建立卷积神经网络获取训练结果数据；S12：使用S11的方法获取印章中文字体的训练结果；S13：借鉴LeNet的网络结构构建CNN模型，获取训练结果；S2，数据采集：S21：多端同时获取白色背景拍照印模图片文件同步识别；S22：将图片文件和印模类型参数发送至服务器并印章入档；S3，图像前期处理：S31：处理尺寸到实验合理值优化效率，然后通过HSV颜色模型,取不同颜色阈值获取二值化图形集合；S32：去除噪声后连接细节处增强印模区域；S33：运用轮廓检测技术获取所有可能印章轮廓区域并裁剪；S4，抠图分解：S41：对矫正后的图片通过S11中相同的图像处理步骤后通过S11的数据结果进行预测，选出最佳印章区域和印章颜色确定；S42:根据选出的最佳区域数据，按比例在原图基础上裁剪出目标区域；S43：通过EDSR模型对目标区域的图片进行清晰度增强后，通过角度循环从外到里的圆形扫描方式步进值1将印章最外边缘复原，并确定是否有统一社会信用代码编号极其所处角度，根据其所在角度通过仿射变换调整原图角度，然后通过HSV颜色模型,取不同颜色阈值获取二值化作为mask蒙版，提取印章颜色区域，其他区域透明；S5，文字识别：S51：根据S43中获取的角度将统一社会信用代码编号并通过S13获取的训练结果数据识别统一社会信用代码编号；S52：将S51中得到的图片通过极坐标变换，将文字由圆排转为横排；S53：根据垂直投影求出来每个字符的边界值进行单个字符切割，并保存到字符图片数组中；S54：对字符图片数组的宽度进行方差计算，确定最接近字符宽度，同时将连续的一组偏离最接近字符宽度图片拼接合一，重复直至全部符合最接近字符宽度，最后将每一个字符通过S12获取的训练结果识别中文字体；S55:将识别的文字和统一社会信用代码编号按标准尺寸填入预设模板获取最终抠图效果；S56：将S51、S54、S55中得到的识别文字、识别的统一社会信用代码编号、最终抠图效果返回客户端，程序结束。

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