【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其是一种产品标签的矫正方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、产品标签图片指的是附带在产品上的标签或标识的图片形式。这些标签图片通常包含了产品的基本信息、使用说明、警告标志、成分列表、生产日期、有效期、制造商信息等。在电子商务和零售业中，产品标签图片对于消费者了解产品特性、做出购买决策具有重要作用。在相关
内，存在有对产品标签图片进行自动化识别的应用。
2、为了实现产品标签内容的识别，通常需要先将产品标签图片的角度矫正为正常的角度，这样在进行内容识别时，识别的准确度相对更高。目前的一些技术方案，在对产品标签图片进行矫正时，受限于图片内容的复杂度较高，矫正的效果往往不理想，准确度偏低，导致影响后续的处理任务。
3、综上，相关技术存在的问题亟需得到解决。
技术实现思路
1、本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。
2、为此，本申请实施例的一个目的在于提供产品标签的矫正方法、系统、设备及存储介质。
3、为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：
4、一方面，本申请实施例提供了产品标签的矫正方法，所述方法包括：
5、获取待识别的产品标签图片；
6、通过预先训练好的图像分类模型对所述产品标签图片中的文字偏转角度进行检测，得到第一偏转角度；其中，所述第一偏转角度是所述图像分类模型基于所述产品标签图片中的文字预测的相对于水平方向的偏转角度；p>
7、对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述产品标签图片中包含的标识码的轮廓区域；
8、根据所述轮廓区域相对于水平方向的倾角，确定第二偏转角度；
9、从所述产品标签图片中剔除所述轮廓区域，检测所述产品标签图片中的字段线条，根据所述字段线条确定第三偏转角度；
10、根据所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度，确定目标偏转角度，并基于所述目标偏转角度对所述产品标签图片进行矫正。
11、另外，根据本申请上述实施例的产品标签的矫正方法，还可以具有以下附加的技术特征：
12、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述图像分类模型通过以下方式训练得到：
13、获取多个样本标签图片以及各个所述样本标签图片对应的标签信息；其中，所述样本标签图片中包括有文字内容，所述标签信息用于记录所述样本标签图片中的文字内容相对于水平方向的真实的偏转角度；
14、通过待训练的图像分类模型对所述样本标签图片中的文字偏转角度进行检测，得到第四偏转角度；其中，所述第四偏转角度是所述图像分类模型基于所述样本标签图片中的文字预测的相对于水平方向的偏转角度；
15、根据所述第四偏转角度和所述标签信息，确定训练的损失值；
16、根据所述损失值，对所述图像分类模型的参数进行更新，得到训练好的图像分类模型。
17、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述标识码为二维码或者条形码。
18、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述产品标签图片中包含的标识码的轮廓区域，包括：
19、将所述产品标签图片输入到yolov5目标检测模型中；
20、通过所述yolov5目标检测模型对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述标识码的感兴趣区域；
21、对所述感兴趣区域进行二值化处理和膨胀腐蚀处理；
22、检测处理后的感兴趣区域的最小外接矩形，将所述最小外接矩形确定为所述标识码的轮廓区域。
23、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述检测所述产品标签图片中的字段线条，根据所述字段线条确定第三偏转角度，包括：
24、通过hough变换，检测所述产品标签图片中的字段线条；
25、检测各个所述字段线条的子偏转角度，通过预设的聚类算法对各个所述子偏转角度进行聚类，得到各个所述子偏转角度对应的第一聚类类别；
26、根据包含所述子偏转角度的数量最多的第一聚类类别，确定所述第三偏转角度。
27、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度，确定目标偏转角度，包括：
28、检测所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度之间的差值；
29、将所述差值和预设的阈值进行比较；
30、若所述差值小于或者等于所述阈值，根据所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度的均值，确定所述目标偏转角度；
31、若所述差值大于所述阈值，通过预设的聚类算法对所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度进行聚类，根据聚类的结果确定所述目标偏转角度。
32、进一步地，在本申请的一个实施例中，所述聚类算法为k-means++算法。
33、另一方面，本申请实施例提供一种产品标签的矫正系统，所述系统包括：
34、获取单元，用于获取待识别的产品标签图片；
35、第一检测单元，用于通过预先训练好的图像分类模型对所述产品标签图片中的文字偏转角度进行检测，得到第一偏转角度；其中，所述第一偏转角度是所述图像分类模型基于所述产品标签图片中的文字预测的相对于水平方向的偏转角度；
36、第二检测单元，用于对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述产品标签图片中包含的标识码的轮廓区域；
37、处理单元，用于根据所述轮廓区域相对于水平方向的倾角，确定第二偏转角度；
38、第三检测单元，用于从所述产品标签图片中剔除所述轮廓区域，检测所述产品标签图片中的字段线条，根据所述字段线条确定第三偏转角度；
39、执行单元，用于根据所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度，确定目标偏转角度，并基于所述目标偏转角度对所述产品标签图片进行矫正。
40、另一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
41、至少一个处理器；
42、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
43、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的产品标签的矫正方法。
44、另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，上述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现上述的产品标签的矫正方法。
45、本申请的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：
46、本申请实施例所公开的产品标签的矫正方法、系统、设备及存储介质，该方法获取待识别的产品标签图片；通过预先训练好的图像分类模型对所述产品标签图片中的文字偏转角度进行检测，得到第一偏转角度；其中，所述第一偏转角度是所述图像分类模型基于所述产品标签图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述图像分类模型通过以下方式训练得到：
3.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述标识码为二维码或者条形码。
4.根据权利要求3所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述产品标签图片中包含的标识码的轮廓区域，包括：
5.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述检测所述产品标签图片中的字段线条，根据所述字段线条确定第三偏转角度，包括：
6.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述根据所述第一偏转角度、所述第二偏转角度和所述第三偏转角度，确定目标偏转角度，包括：
7.根据权利要求5或者6所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述聚类算法为k-means++算法。
8.一种产品标签的矫正系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述图像分类模型通过以下方式训练得到：
3.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述标识码为二维码或者条形码。
4.根据权利要求3所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述对所述产品标签图片进行目标检测，确定所述产品标签图片中包含的标识码的轮廓区域，包括：
5.根据权利要求1所述的一种产品标签的矫正方法，其特征在于，所述检测所述产品标签图片中的字段线条，根据所述字段线条确定第三偏转角度，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：史国杰，王远峰，张蕤，
申请(专利权)人：天翼数字生活科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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