[發明專利]長微博圖片識別方法和裝置

有效

• 申請號: 201610158219.3
• 申請日: 2016-03-18
• 公開（公告）號: CN107203764B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 張明明;楊建武;于曉明
• 申請（專利權）人: 北大方正集團有限公司;北京大學;北京北大方正電子有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 孫明子;劉芳

1.一種長微博圖片識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別微博圖片；

將所述待識別微博圖像轉換為灰度圖片；

對所述灰度圖片進行圖像形態學處理，其中，所述圖像形態學處理包括二值化處理、腐蝕和膨脹處理；

對經過所述圖像形態學處理后的圖片進行文字行識別；

當識別出的文字行數大于預設行數閾值時，確定所述待識別微博圖片為長微博圖片；

其中，

所述對所述灰度圖片進行圖像形態學處理之前，所述方法還包括：

當所述灰度圖片的圖片寬度大于或等于預設寬度閾值時，對所述灰度圖片進行水平壓縮處理，以縮小所述灰度圖片的寬度；

其中，

所述對所述灰度圖片進行圖像形態學處理之前，所述方法還包括：

對所述灰度圖片進行預設剪裁比例的剪裁處理；

其中，

所述對所述灰度圖片進行圖像形態學處理之前，所述方法還包括：

計算所述灰度圖片的均值灰度；

當所述均值灰度大于第一預設均值灰度閾值，小于第二預設均值灰度閾值時，對所述灰度圖片進行灰度取反處理，所述第二預設均值灰度閾值大于所述第一預設均值灰度閾值；

當所述均值灰度小于或等于所述第一預設均值灰度閾值時，確定所述待識別微博圖片為非長微博圖片。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對經過所述圖像形態學處理后的圖片進行文字行識別，包括：

計算經過所述圖像形態學處理后的圖片的每個像素行中，文字像素所占比重，所述文字像素是指像素值與預設文字像素值相同的像素；

當相鄰預設行數的像素行的文字像素所占比重均大于預設比值時，確定所述相鄰預設行數的像素行所對應的圖像區域對應一個文字行。

3.一種長微博圖片識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待識別微博圖片；

灰度轉換模塊，用于將所述待識別微博圖像轉換為灰度圖片；

形態處理模塊，用于對所述灰度圖片進行圖像形態學處理，其中，所述圖像形態學處理包括二值化處理、腐蝕和膨脹處理；

文字行識別模塊，用于對經過所述圖像形態學處理后的圖片進行文字行識別；

確定模塊，用于當識別出的文字行數大于預設行數閾值時，確定所述待識別微博圖片為長微博圖片；

其中，

所述裝置還包括：

水平壓縮模塊，用于當所述灰度圖片的圖片寬度大于或等于預設寬度閾值時，對所述灰度圖片進行水平壓縮處理，以縮小所述灰度圖片的寬度；

其中，

所述裝置還包括：

剪裁模塊，用于對所述灰度圖片進行預設剪裁比例的剪裁處理；

其中，

所述裝置還包括：

灰度計算模塊，用于計算所述灰度圖片的均值灰度；

灰度取反模塊，用于當所述均值灰度大于第一預設均值灰度閾值，小于第二預設均值灰度閾值時，對所述灰度圖片進行灰度取反處理，所述第二預設均值灰度閾值大于所述第一預設均值灰度閾值；

所述確定模塊，還用于當所述均值灰度小于或等于所述第一預設均值灰度閾值時，確定所述待識別微博圖片為非長微博圖片。

4.根據權利要求3所述的長微博圖片識別裝置，其特征在于，所述文字行識別模塊包括：

計算單元，用于計算經過所述圖像形態學處理后的圖片的每個像素行中，文字像素所占比重，所述文字像素是指像素值與預設文字像素值相同的像素；

確定單元，用于當相鄰預設行數的像素行的文字像素所占比重均大于預設比值時，確定所述相鄰預設行數的像素行所對應的圖像區域對應一個文字行。