[发明专利]手工图转换方法、装置、设备及介质在审

专利信息
申请号: 201910047035.3 申请日: 2019-01-18
公开(公告)号: CN109858409A 公开(公告)日: 2019-06-07
发明(设计)人: 刘轲 申请(专利权)人: 深圳壹账通智能科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T11/20;G06T11/60
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 黄章辉
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 位置标识 基本图形 标准图形 图转换 轮廓边缘 目标图形 目标文字 图像形状 文字数据 边缘检测算法 特征提取算法 目标电子 匹配成功 特征提取 文字识别 客户端 图形库 构建 算法 匹配 发送 检测
【权利要求书】:

1.一种手工图转换方法,其特征在于,包括:

获取客户端发送的规范手工图,所述规范手工图包含至少一个基本图形和所述基本图形中的文字数据,每一所述基本图形对应一位置标识;

采用边缘检测算法对至少一个所述基本图形进行检测,获取与每一所述位置标识对应的轮廓边缘点;

采用特征提取算法对所述轮廓边缘点进行特征提取,获取与每一所述位置标识对应的图像形状特征;

将每一所述图像形状特征与图形库中每一标准图形特征进行匹配,将匹配成功的标准图形特征对应的标准图形作为与所述位置标识对应的目标图形;

采用文字识别算法对所述基本图形中的文字数据进行识别,获取与所述位置标识对应的目标文字;

基于每一所述位置标识对应的目标图形和目标文字,构建目标电子图。

2.如权利要求1所述的手工图转换方法,其特征在于,所述采用边缘检测算法对至少一个所述基本图形进行检测,获取与每一所述位置标识对应的轮廓边缘点,包括:

对至少一个所述基本图形进行去噪处理,获取平滑图像;

采用一阶偏导的有限差分进行边缘化检测,获取与每一所述平滑图像中像素点对应的梯度值和梯度方向;

对每一所述梯度值进行非极大值抑制处理,获取初始边缘点;

采用双阈值算法对所述初始边缘点进行处理,获取与所述初始边缘点对应的轮廓边缘点,作为与每一所述位置标识对应的轮廓边缘点。

3.如权利要求1所述的手工图转换方法,其特征在于,所述采用特征提取算法对所述轮廓边缘点进行特征提取,获取与每一所述位置标识对应的图像形状特征,包括:

采用闭合曲线检测算法对所述轮廓边缘点进行检测,获取检测结果;

若检测结果为能形成闭合曲线,则获取形成闭合曲线的轮廓边缘点,根据所述闭合曲线上的每一轮廓边缘点,获取傅里叶描述子;

对所述傅里叶描述子进行逆变换,获取傅里叶系数;

选取一定数量的傅里叶系数,进行归一化处理,获取形成所述闭合曲线的轮廓边缘点对应的图像形状特征,作为与每一所述位置标识对应的图像形状特征。

4.如权利要求3所述的手工图转换方法,其特征在于,在所述采用闭合曲线检测算法对所述轮廓边缘点进行检测,获取检测结果的步骤之后,所述手工图转换方法还包括:

若检测结果为形成非闭合曲线,则对所述轮廓边缘点进行曲线拟合,以形成闭合曲线,执行所述获取形成闭合曲线的轮廓边缘点,根据所述闭合曲线上的每一轮廓边缘点,获取傅里叶描述子的步骤。

5.如权利要求1所述的手工图转换方法,其特征在于,在所述将每一所述图像形状特征与图形库中每一标准图形特征进行匹配的步骤之前,所述手工图转换方法还包括:

获取图形配置请求,所述图形配置请求包括标准图形;

采用特征提取算法对所述标准图形进行特征提取,获取对应的标准图形特征;

将所述标准图形和所述标准图形特征进行关联,并存储至图形库。

6.如权利要求1所述的手工图转换方法,其特征在于,所述基于每一所述位置标识对应的目标图形和目标文字,构建目标电子图,包括:

根据每一所述位置标识,确定每一所述目标图形的相对位置;

根据所述相对位置,将每一所述目标图形根据默认图形格式进行排版,将所述目标文字根据默认文字格式填充到所述目标图形,获取初始流程图和与所述初始流程图相对应的初始边框尺寸;

获取预先配置的有效区域的有效边框尺寸,计算所述初始边框尺寸和所述有效边框尺寸的尺寸比例;

基于所述尺寸比例对所述初始流程图进行缩放,获取填充在所述有效区域中的目标电子图。

7.如权利要求1所述的手工图转换方法,其特征在于,在所述基于每一所述位置标识对应的目标图形和目标文字,构建目标电子图的步骤之后,所述手工图转换方法还包括:

若所述目标文字溢出所述目标图形,则向所述客户端反馈溢出信息;

基于所述溢出信息,获取客户端发送的调整请求,所述调整请求包括调整数据;

根据所述调整数据对所述目标图形进行调整。

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