[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。图像处理方法包括：获取含有非空白图像区域的待处理图像；对所述待处理图像执行二值化处理，获得二值化图像；自所述二值化图像的一个顶点像素点开始，分别沿相互垂直的两个图像边界遍历所述二值化图像，获取与所述非空白图像区域的轮廓相切的多条边切线，所述边切线上包含至少一个黑色像素点且其一侧仅包含白色像素点；根据获取的多条边切线，获取至少一个外接矩形；将多个外接矩形当中面积最小的外接矩形选取为所述非空白图像区域的最小外接矩形区域。能够相对容易地计算得到图像的最小外接矩形，并且降低最小外接矩形的计算复杂度。

技术领域

本公开实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

最小外接矩形是图形标准化过程中的一项重要技术。如图1所示，对原图a进行二值化处理，获得二值化图b；此后，对二值化图b进行分析，获得最小外接矩形c；最后，根据最小外接矩形c，对原图a进行必要的方向或角度调整，获得原图a的标准化图d。

最小外接矩形的数学解释是：给出一个平面点集S，求一个面积最小的矩形使其包含S所有的点。

目前，通常通过计算平面点集的凸包的方式来对最小外接矩形进行求解。其中，Gift-Wrapping和Graham-Scan算法为两种广泛使用的计算凸包的方法。

例如，先在点集中找到一个特殊点，如具有最小y坐标且x坐标尽可能小的点，并将它作为计算凸包的第一个顶点。确定了起点后，通过如下的Gift-Wrapping算法计算出点集的凸包：

1)将点集中所有点都看成是固定在平面上的柱子，想象我们在起始点柱子上系上一根身子；

2)将绳子沿水平方向向右拉直，并逆时针旋转，当绳子碰上一根柱子，则对应了凸包上的一点；

3)继续旋转绳子，每次确定一个凸包上的顶点，直至绳子回到起点为止。

其中，每次通过旋转绳子找到下一个凸包顶点需要对点集中所有剩余点进行一次比较，所以这一步的时间复杂度是O(n)，n为图形的点数。每个凸包上的顶点都需要进行一次旋转操作，而在最坏情况下，凸包顶点个数可以和点集个数相等，所以整个Gift-Wrapping算法的时间复杂度是O(n²)的。在n代表图形边长的情况下，Gift-Wrapping算法的时间复杂度为O(n² log n²)，即O(n² log n)。

此外，在使用OpenCV3.4.3中的函数RotatedRect minAreaRect(InputArraypoints)来计算最小外接矩形时，耗时在300ms左右。当图形数据处理规模较大时，时间消耗成为一个大问题。

发明内容

本公开实施例提供了一种图像处理技术方案，用于快速、准确地确定图形的最小外接矩形。

根据本公开的一个方面，提供一种图像处理方法，包括：

获取含有非空白图像区域的待处理图像；

对所述待处理图像执行二值化处理，获得二值化图像；

自所述二值化图像的一个顶点像素点开始，分别沿相互垂直的两个图像边界遍历所述二值化图像，获取与所述非空白图像区域的轮廓相切的多条边切线，所述边切线上包含至少一个黑色像素点且其一侧仅包含白色像素点；

根据获取的多条边切线，获取至少一个外接矩形；

将多个外接矩形当中面积最小的外接矩形选取为所述非空白图像区域的最小外接矩形区域。