用深度学习识别语种识别
现在需要实现这样一个功能：
给出图片，图片中包含有文字，可能是汉字，可能是英语，也可能是其他文字。要做的事情是识别出该文字是何种语言，给出结果就行，对内容识别的准确度没有要求。
现在我自己的思路是这样的：
1.将原图切割到规定大小
2.预处理：降噪，灰度化，二值化
3.划分为训练集，验证集，测试集
4.构建CNN开始训练模型
但是在第4步遇到了问题，不太知道该如何提取特征，另外数据集中图片的大小不是固定的。
我想过用resize的方法，但是可能会丢失掉一些重要信息，会影响结果，所以想问一下有没有什么办法解决图片大小不固定的问题。
希望能够得到大家指点，谢谢！
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评论（1）
cnn图像的输入就是rgb + 多个卷积核，cnn会自动学习特征