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龙图腾网恭喜立心通智科技(北京)有限公司申请的专利一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法及相关产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117765539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311788745.4，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法及相关产品是由潘金全;王子扬;王兆均设计研发完成，并于2023-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法及相关产品，涉及图像处理技术领域，包括：采集字帖图像，构建训练数据集；构建字帖图像角点检测模型，并利用所述训练数据集进行训练，获得角点预测模型；将待矫正字帖图像输入所述角点预测模型，获得角点图像；根据角点图像计算变换矩阵，并进行透视变换，获得矫正图像。本发明通过训练的角点预测模型对字帖图像的角点进行检测定位，从而根据角点对字帖图像进行矫正，该过程计算量更少，推理速度更快，矫正效果更好。

本发明授权一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的字帖图像自动矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集字帖图像，构建训练数据集；步骤2：构建字帖图像角点检测模型，并利用所述训练数据集进行训练，获得角点预测模型；步骤3：将待矫正字帖图像输入所述角点预测模型，获得角点图像；步骤4：根据所述角点图像计算变换矩阵，并进行透视变换，获得矫正图像；所述字帖图像角点检测模型采用改进的Hourglass模型，包括down-up模块、改进top-down模块和改进Residual模块；所述down-up模块包括堆叠的4个下采样Block，每个所述下采样Block依次由卷积层、归一化层、激活函数、卷积层、归一化层和激活函数组成；所述改进top-down模块包括堆叠的3个上采样Block，每个所述上采样Block依次由反卷积层、归一化层、激活函数、反卷积层、归一化层和激活函数组成，最后一个上采样Block作为输出层，输出4通道的热力图；所述改进Residual模块包括3个并列连接的残差Block，每个所述残差Block依次由卷积层、归一化层和激活函数组成，进行三组特征融合；所述角点图像包括四张角点热力图，步骤4的具体实现过程为：步骤41：根据四张所述角点热力图计算所述待矫正字帖图像对应的四个角点；步骤42：根据所述角点采用getPerspectiveTransform函数计算所述变换矩阵；步骤43：根据所述变换矩阵确定目标图像角点，并结合warpPerspective函数对所述待矫正字帖图像进行所述透视变换，获得所述矫正图像；步骤41中根据所述角点热力图计算所述角点的具体实现过程为：步骤411：对所述角点热力图进行归一化处理，获得归一化热力图；步骤412：对所述归一化热力图进行OSTU自适应二值化处理，获得二值化图像；步骤413：根据所述二值化图像计算连通区域轮廓；步骤414：根据所述连通区域轮廓计算质心，将所述质心作为角点。

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