[发明专利]标题列表的识别方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种标题列表的识别方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取应用程序中的待识别图像的二值化图像，待识别图像包含至少一个标题列表；根据汉字的方形形状特征对二值化图像进行形态处理，得到所有物体的外轮廓；根据预设段落筛选信息对外轮廓进行筛选去除处理，得到筛选后的外轮廓；根据筛选后的外轮廓得到每一个外轮廓的垂直中心；根据垂直中心计算相邻外轮廓垂直中心之间的距离；将距离小于预设间距的外轮廓进行递归合并，得到待识别图像中标题列表的所在区域。该方法基于汉字自身形状连接而成的标题段落视觉特点，采用图像识别技术的组合，实现了标题位置的识别和精确定位，无需较高配置的软硬件，降低了对软硬件的要求。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及到一种标题列表的识别方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

一般的新闻或者阅读类App的测试，要模拟人的行为操作App，测试软件的性能响应时间等。

基于安卓模拟器的测试，使用adb命令，需要精确的坐标定位，才能操作完成对安卓手机的编程控制。对于新闻或者阅读类应用程序（App），需要点击标题列表页面的标题才能进入详情信息页面，完成后续对文章的各种操作。

而在这类App中标题列表页一般都带有大量的图文混排，或者视频背景，使得识别并精确定位标题位置成为模拟测试的核心技术问题。

然而，基于机器学习的图像识别（SSD、YoloV3等算法）需要提供大量的数据集，对识别对象进行预训练；还需要图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）等硬件资源，以一般的硬件水平预测时间基本在几十毫秒左右。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种标题列表的识别方法、系统、电子设备及存储介质，以解决现有技术中定位标题对软硬件要求较高的问题。

为此，本发明实施例提供了如下技术方案：

根据第一方面，本发明实施例提供了一种标题列表的识别方法，包括：获取应用程序中的待识别图像的二值化图像，所述待识别图像包含至少一个标题列表；根据汉字的方形形状特征对所述二值化图像进行形态处理，得到所述二值化图像中所有物体的外轮廓；根据预设段落筛选信息对所述外轮廓进行筛选去除处理，得到筛选后的外轮廓；根据所述筛选后的外轮廓得到每一个所述外轮廓的垂直中心；根据所述垂直中心计算相邻外轮廓垂直中心之间的距离；将所述距离小于预设间距的所述外轮廓进行递归合并，得到合并后的外轮廓，所述合并后的外轮廓所在区域则为所述待识别图像中标题列表的所在区域。

可选地，根据汉字的方形形状特征对所述二值化图像进行形态处理，得到所述二值化图像中所有物体的外轮廓，包括：采用预设形状的扁平核函数对所述二值化图像进行膨胀处理和腐蚀处理，所述预设形状是根据汉字的方形形状特征确定的；对膨胀处理和腐蚀处理后的所述二值化图像进行椭圆形开运算处理，得到所述二值化图像中所有物体的外轮廓。

可选地，根据预设段落筛选信息对所述外轮廓进行筛选去除处理的步骤之前，还包括：对所有物体的外轮廓分别进行轮廓提取，得到每一个外轮廓所对应的最小包裹矩形；根据所述最小包裹矩形确定所述最小包裹矩形所对应的宽度、长度和XY坐标。

可选地，所述预设段落筛选信息包括：预设垂直坐标范围、预设字体宽度、预设字体长度，预设长宽比。

可选地，根据预设段落筛选信息对所述外轮廓进行筛选去除处理的步骤中，包括：将外轮廓的Y坐标与预设垂直坐标范围进行比较，若Y坐标不在所述预设垂直坐标范围内，则去除所对应的外轮廓；将宽度与预设字体宽度进行比较，若宽度小于预设字体宽度，则去除所对应的外轮廓；将长度与预设字体长度进行比较，若长度小于预设字体长度，则去除所对应的外轮廓；将长度和宽度的比值与预设长宽比进行比较，若长度和宽度的比值小于预设长宽比，则去除所对应的外轮廓。