移动端文档边缘检测AI方案
source link: http://szuwest.github.io/yi-dong-duan-wen-dang-bian-yuan-jian-ce-aifang-an.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
移动端文档边缘检测AI方案
2020-11-27
移动端文档边缘检测AI方案
先说一下我们的需求： 我们需要用户拿手机扫描自己的体检单，然后我们识别体检单的内容，结构化数据后存起来用。 这里面解决方案一般都是手机客户端拍一张照片上传到服务器识别。而这张照片的好处直接影响了服务器的识别准确率。如果照片里有掺杂这别的内容就更不好了，最好照片里只有文档内容。这里就使用到了边缘检测技术。
传统的边缘检测技术
在传统的边缘检测方案中，大部分都是采用OpenCV里的边缘检测算法。OpenCV库在图像处理和识别方面真是鼎鼎大名，运用十分广泛。OpenCV库里的用到的叫cany和findContours算法，而且cany还有好几个版本。但是这个算法也不完美，很容易识别错，因为现实的场景也很复杂。
HED算法方案
现在哪里都流行用AI算法来优化。我在网上找到了fengjian大神的文章。原来我很早的时候就看到他写的这篇文章。然后就按照他的方案来开干。我运行了他的demo，大致能得到满意的效果。但是他的文章很旧了，用到的TensorFlow还是很老版本，而且只开源了iOS版本。
经过我们的摸索，还有参考了别的一些demo，我终于把它移植到了TensorFlowLite，而且我还做了安卓的版本。这样两端的解决方案一致，可以运用到正式项目中。
当然，我们自己也做了很多优化，还有自己重新收集了一些我们场景的照片来训练新的模型。最终达到了不错的效果。
我把最初移植做的demo放到github上，给有需要的人参考。这里最大优势就是安卓和iOS的方案都有。
如果你觉得这篇文章有用，请打赏小钱喝杯咖啡^_^
Category: 技术
Tagged: 边缘检测 HED OpenCV TensorFlowLite
Comments
Recommend
About Joyk
Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK