[发明专利]图文排版方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 202010750241.3 申请日: 2020-07-30
公开(公告)号: CN111859893B 公开(公告)日: 2021-04-09
发明(设计)人: 姚志强;周曦;吴媛;杨开 申请(专利权)人: 广州云从洪荒智能科技有限公司
主分类号: G06F40/189 分类号: G06F40/189;G06F40/30;G06K9/00
代理公司: 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 代理人: 代玲
地址: 511458 广东省广州市南*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图文 排版 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种图文排版方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取图像,确定所述图像内每一处文字的文字位置;

语义识别所述图像得到所述图像主体的至少一个标签;

计算每一处所述文字与每个所述标签的相关性,得到每一处所述文字的相关值;

比较任意两处所述文字相关值大小,遍历所有文字按照比较结果对每一处文字大小顺序排列,根据所述文字大小顺序调节所述图像文字大小。

2.根据权利要求1所述的图文排版方法,其特征在于,还包括:统计每一处文字确定所述图像内文字数目。

3.根据权利要求1所述的图文排版方法,其特征在于,还包括:

利用每一处文字在所述图像内的相应区域确定所述文字大小范围,根据所述文字大小范围调节所述图像文字大小;或

利用每一处文字在所述图像内的相应区域确定所述文字大小范围,根据所述文字大小范围与文字大小顺序来调节所述图像文字大小。

4.根据权利要求3所述的图文排版方法,其特征在于,所述利用每一处文字在所述图像内的相应区域确定所述文字大小范围的步骤,包括:

利用区域生长法划分所述图像,得到若干具有某些共同特征且互不相交的区域,根据所述区域确定每一处所述文字所在的最邻近分割区域;

根据所述最邻近分割区域确定每一处文字的文字大小范围。

5.根据权利要求4所述的图文排版方法,其特征在于,所述利用区域生长法划分所述图像的步骤,包括:

步骤a,从每一处所述文字的文字位置随机选取背景像素点放入生长集合;

步骤b,逐一选取所述生长集合内每一个像素点,计算所述像素点在K领域内其他所有像素的直方图;

步骤c,检测到某个像素点的直方图度量小于预设的直方图特征差异阈值时,则将该个像素点与随机选取的背景像素点归为同类,并将该个像素点用于更新生长集合;

步骤d,重复所述步骤b和c,直到检测完所述生长集合内所有像素点为止。

6.根据权利要求4所述的图文排版方法,其特征在于,根据每一处文字在图像内的最邻近分割区域,结合图像与文字的美学关系,采用以下公式确定每一处文字的文字大小范围:

w1*Area(i)≤di≤w2*Area(i)

式中,w1和w2分别为预设阈值,Area (i)为第i处文字所在图像区域大小,di为第i处文字大小。

7.根据权利要求3所述的图文排版方法,其特征在于,根据所述文字大小顺序在所述文字大小范围内随机化取值,以所述随机化取值调节所述图像内文字大小。

8.根据权利要求1所述的图文排版方法,其特征在于,还包括:根据所述文字与所述标签的相关性校验所述图像内文字位置是否恰当。

9.根据权利要求1所述的图文排版方法,其特征在于,还包括:将所述图像和文字使用相同的线框,或,使用相同的颜色,或,缩短图像和文字之间的间距来增加图文排版的关联度。

10.一种图文排版装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取图像,确定所述图像内每一处文字的文字位置;

语义识别模块,用于语义识别所述图像得到所述图像主体的至少一个标签;

相关性计算模块,用于计算每一处所述文字与每个所述标签的相关性,得到每一处所述文字的相关值;

第一文字调节模块,用于比较任意两处所述文字相关值大小,遍历所有文字按照比较结果对每一处文字大小顺序排列,根据所述文字大小顺序调节所述图像文字大小。

11.根据权利要求10所述的图文排版装置,其特征在于,所述获取模块,还用于统计每一处文字确定所述图像内文字数目。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州云从洪荒智能科技有限公司,未经广州云从洪荒智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010750241.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top