[发明专利]图形识别方法和装置、存储介质及电子设备在审
申请号: | 202111124598.1 | 申请日: | 2021-09-24 |
公开(公告)号: | CN113869308A | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 林文松 | 申请(专利权)人: | 珠海金山办公软件有限公司;北京金山办公软件股份有限公司;武汉金山办公软件有限公司 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 周婷婷 |
地址: | 519015 广东省珠海市高新*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图形 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种图形识别方法,其特征在于,包括:
获取当前在操作界面上所绘制的候选图形的截图,以及所述候选图形的绘制轨迹点集;
基于所述截图确定所述候选图形所属的第一级图形类别;
基于所述绘制轨迹点集从所述第一级图形类别的子类别中识别出第二级图形类别;
在所述操作界面中显示按照所述第二级图形类别拟合出的目标图形。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述截图确定所述候选图形所属的第一级图形类别包括:
采用分类模型对所述截图进行分类,得到分类结果,其中,所述分类模型为用于识别所述截图中显示的图形的类别的神经网络模型;
根据所述分类结果确定所述第一级图形类别。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,采用分类模型对所述截图进行分类,得到分类结果包括:
将所述截图的输入尺寸调整为目标尺寸,其中,所述目标尺寸的尺寸信息包括:所述截图的显示长度、所述截图的显示宽度及所述截图的显示颜色值;
将所述目标尺寸下的截图输入所述分类模型,以得到所述分类结果,其中,所述分类模型中所使用的模型框架的应用格式是允许被移动设备或嵌入式设备调用的格式。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述绘制轨迹点集从所述第一级图形类别的子类别中识别出第二级图形类别包括:
对所述绘制轨迹点集进行特征识别,得到图形拟合参数;
根据所述图形拟合参数从所述第一级图形类别的子类别中确定出所述第二级图形类别。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述绘制轨迹点集进行特征识别,得到图形拟合参数包括:
在从所述绘制轨迹点集中识别出凸包轨迹的情况下,获取所述凸包轨迹的图形角点;
在所述图形角点的总数达到N个的情况下,将所述图形角点的位置坐标确定为用于拟合生成N边形类图形的所述图形拟合参数。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述绘制轨迹点集进行特征提取,得到图形拟合参数包括:
将根据所述绘制轨迹点集拟合出的直线确定为中心线;
根据所述绘制轨迹点集拟合出所述候选图形的最小外接三角形;
确定所述最小外接三角形对应的三条边线段与所述中心线之间的交点;
对所述三条边线段各自的中点位置与所述交点之间的距离进行排序;
将最小的距离对应的边线段确定为位于心形顶端的边线段;
将基于所述位于心形顶端的边线段计算出的心形方向参数和心形尺寸参数,确定为用于拟合生成心形类图形的所述图形拟合参数。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述绘制轨迹点集进行特征提取,得到图形拟合参数包括:
计算所述绘制轨迹点集中任意两点组成向量之间的夹角,得到多个夹角;
遍历所述绘制轨迹点集,将所述多个夹角中夹角最大对应的点确定为箭头顶点;
将位于轨迹的起始一端的首位置与所述箭头顶点之间的点集确定为直角主干;
将所述直角主干上各个点的位置坐标及所述箭头顶点的位置坐标,确定为用于拟合生成直角单边箭头类图形的所述图形拟合参数。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述绘制轨迹点集进行特征提取,得到图形拟合参数包括:
根据所述绘制轨迹点集获取分别位于轨迹的起始一端的首位置的第一位置坐标和位于所述轨迹的末尾一端的尾位置第二位置坐标;
从所述绘制轨迹点集中确定出相对连线的垂直距离最远的点的位置坐标,作为弧线最远点的位置坐标,其中,所述连线为所述第一位置坐标和所述第二位置坐标之间的连线;
将所述最远点的位置坐标换算为控制点的位置坐标;
将所述第一位置坐标、所述第二位置坐标及所述控制点的位置坐标,确定为用于拟合生成折线类图形的所述图形拟合参数。
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