场景图像弯曲文本检测与识别

随着深度学习技术的发展,场景文本检测与识别在近几年取得了巨大的进步,场景文本检测与识别的实现方式也越来越具有多样性。然而,场景文本的表示方式仍然以矩形和旋转矩形居多,该类文本表示方式难以精准表示弯曲的文本实例。为了解决弯曲文本的表示问题,论文提出了一种参数化的弯曲文本表示法,并且基于参数化表示法设计了弯曲文本纠正算法,实现了弯曲文本的形态纠正,降低了识别的难度。通过引入该方法,实现了功能完善的场景文本检测与识别系统。实验结果表明,此方法可以有效完成场景文本的检测与识别任务。