[发明专利]一种定位视觉中心点的方法、设备及存储介质在审
申请号: | 202010307586.1 | 申请日: | 2020-04-17 |
公开(公告)号: | CN111627058A | 公开(公告)日: | 2020-09-04 |
发明(设计)人: | 张冠南;王永鹏 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
主分类号: | G06T7/66 | 分类号: | G06T7/66;G06T7/62;G06T7/70 |
代理公司: | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人: | 江宇 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 定位 视觉 中心点 方法 设备 存储 介质 | ||
本发明公开了一种定位视觉中心点的方法、设备及计算机可读存储介质,首先获取用于表征基础图形轮廓的闭合多边形;然后在所述闭合多边形中选取最大可用内包矩形;进一步地记录所述最大可用内包矩形的几何中心点;最后将所述几何中心点确定为所述基础图形的最优视觉中心点。
技术领域
本发明涉及图形标注领域,尤其涉及一种定位视觉中心点的方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在现有图形标注领域,如户型图中房间属性标注,通常需要基于用户体验选择最合适的视觉中心点,作为图形的标注。其难点在于躲避不可用区域,基于可用区域自动选择最优点。尤其对于不规则图形(如凹多边形,镂空图形等)的视觉中心点选取问题,一直没有得到妥善的解决。
发明内容
本发明实施例为了解决现有技术中存在的视觉中心点选取问题,创造性地提供了一种定位视觉中心点的方法、设备及计算机可读存储介质。
根据本发明第一方面,提供了一种定位视觉中心点的方法,该方法包括:获取用于表征基础图形轮廓的闭合多边形;在所述闭合多边形中选取最大可用内包矩形;记录所述最大可用内包矩形的几何中心点;将所述几何中心点确定为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述方法还包括:若所记录的几何中心点为多个,则在所有几何中心点中筛选优先级最高的几何中心点,作为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述在所有几何中心点中筛选优先级最高的几何中心点,作为所述基础图形的最优视觉中心点,包括:使用特定评分规则对所有几何中心点进行优先级评分;将得分最高者确定为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述特定评分规则包括如下规则至少之一:所述几何中心点对应最大可用内包矩形的长宽比越接近1,分数越高;所述几何中心点离所述基础图形的质心越近,分数越高;与所述几何中心点对应最大可用内包矩形重叠的其他最大可用内保矩形个数越多,分数越高。
根据本发明一实施方式,所述获取用于表征基础图形轮廓的闭合多边形,包括:针对所述基础图形,分离出多个图形元素;分别划分出所述多个图形元素中每个图形元素的边框,得到基础图形轮廓;在所述基础图形轮廓中选定可标注区域,得到用于表征基础图形轮廓的闭合多边形。
根据本发明一实施方式,所述在所述闭合多边形中选取最大可用内包矩形,包括:在所述闭合多边形中确定一个内包矩形,所述内包矩形的四条边分别平行于x,y轴;将所述内包矩形分别沿x,y轴按照预设步长进行步进遍历,获取面积最大的内包矩形,作为最大可用内包矩形。
根据本发明第二方面,还提供了一种定位视觉中心点的设备,所述设备包括:获取模块,用于获取用于表征基础图形轮廓的闭合多边形;选取模块,用于在所述闭合多边形中选取最大可用内包矩形;记录模块,用于记录所述最大可用内包矩形的几何中心点;确定模块,用于将所述几何中心点确定为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述确定模块,还用于若所记录的几何中心点为多个,则在所有几何中心点中筛选优先级最高的几何中心点,作为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述确定模块包括:评分单元,用于使用特定评分规则对所有几何中心点进行优先级评分;确定单元,用于将得分最高者确定为所述基础图形的最优视觉中心点。
根据本发明一实施方式,所述获取模块,具体用于针对所述基础图形,分离出多个图形元素;分别划分出所述多个图形元素中每个图形元素的边框,得到基础图形轮廓;在所述基础图形轮廓中选定可标注区域,得到用于表征基础图形轮廓的闭合多边形。
根据本发明一实施方式,所述选取模块,具体用于在所述闭合多边形中确定一个内包矩形,所述内包矩形的四条边分别平行于x,y轴;将所述内包矩形分别沿x,y轴按照预设步长进行步进遍历,获取面积最大的内包矩形,作为最大可用内包矩形。
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