本发明公开了一种基于小样本的OCR模板学习方法，涉及图像模板处理技术领域，该方法包括以下步骤：根据获取的图像数据集训练神经网络得到通用文本检测模型；其中，神经网络包括特征提取层、像素分类网络和文本框位置网络；获取待学习的新模板训练集，基于新模板训练集调整通用文本检测模型中的像素分类网络参数和文本框位置网络参数，获得目标模板。该方法无需从头训练新的OCR模型，也无需大量的新模板训练数据，基于通用文本检测模型自动迁移学习新模板，提高数据处理效率，减少模型学习时间，提升开发效率，节约开发成本，提高信息管理效率，适用多种新图像模板的定制开发。本发明还公开基于小样本的OCR模板学习装置、电子设备和计算机存储介质。