[發明專利]模板子圖的獲取方法、裝置、處理器及電子裝置

有效

• 申請號: 202010056935.7
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111242142B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 蔡康
• 申請（專利權）人: 網易（杭州）網絡有限公司
• 主分類號: G06V10/46
• 分類號: G06V10/46;G06V10/762
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 趙昀彬

1.一種模板子圖的獲取方法，其特征在于，包括：

從不帶標簽的簡筆畫數據集的每個樣本中分別提取出多個關鍵子圖，得到關鍵子圖集合；

對所述關鍵子圖集合中的每個樣本進行特征提取處理，得到關鍵子圖特征數據集；

對所述關鍵子圖特征數據集進行聚類處理，得到多個模板子圖，其中，所述關鍵子圖特征數據集包括：多個子圖特征簇，所述多個子圖特征簇中的每個子圖特征簇的重心分別對應一個模板子圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，從所述簡筆畫數據集的每個樣本中分別提取出所述多個關鍵子圖，得到所述關鍵子圖集合包括：

對所述簡筆畫數據集的每個樣本進行灰度圖處理，獲取多個筆畫點，其中，所述多個筆畫點中每個筆畫點分別對應一個以該筆畫點為中心的窗口子圖；

按照指定窗口大小生成窗口卷積模板；

利用所述窗口子圖和所述窗口卷積模板計算得到差幅值；

按照計算得到的差幅值由大到小的順序對所述多個筆畫點進行排序，并依據排序結果從所述多個筆畫點中提取出部分目標筆畫點；

采用所述部分目標筆畫點擴展出多個關鍵子圖，得到所述關鍵子圖集合。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，按照計算得到的差幅值由大到小的順序對所述多個筆畫點進行排序，并依據所述排序結果從所述多個筆畫點中提取出所述部分目標筆畫點包括：

對所述關鍵子圖集合中的每個樣本進行網格劃分，得到多個網格；

按照所述排序結果依次遍歷所述多個筆畫點，并將所述多個網格中每個網格內首次出現的筆畫點記錄為目標筆畫點，直至提取出滿足預設數量的所述部分目標筆畫點。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述關鍵子圖特征數據集進行聚類處理，得到所述多個模板子圖包括：

從所述關鍵子圖特征數據集中選取多個關鍵子圖特征向量，并將所述多個關鍵子圖特征向量確定為多個第一簇中心；

計算所述關鍵子圖特征數據集中每個關鍵子圖特征向量與所述多個第一簇中心之間的距離，并將每個關鍵子圖特征向量分配至距離最近的簇中心所在的簇中；

如果所述關鍵子圖特征數據集中每個關鍵子圖特征向量在連續兩次分配過程中均被分配至同一個簇，則得到所述多個模板子圖。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，對所述關鍵子圖特征數據集進行聚類處理，得到所述多個模板子圖還包括：

如果所述關鍵子圖特征數據集中部分關鍵子圖特征向量在連續兩次分配過程中未被分配至同一個簇，則重新計算所述部分關鍵子圖特征向量在第二次被分配的簇的簇中心，得到多個第二簇中心，以重新計算所述關鍵子圖特征數據集中每個關鍵子圖特征向量與所述多個第二簇中心之間的距離，并將每個關鍵子圖特征向量分配至距離最近的簇中心所在的簇中。

6.一種模板子圖的獲取裝置，其特征在于，包括：

第一提取模塊，用于從不帶標簽的簡筆畫數據集的每個樣本中分別提取出多個關鍵子圖，得到關鍵子圖集合；

第二提取模塊，用于對所述關鍵子圖集合中的每個樣本進行特征提取處理，得到關鍵子圖特征數據集；

獲取模塊，用于對所述關鍵子圖特征數據集進行聚類處理，得到多個模板子圖，其中，所述關鍵子圖特征數據集包括：多個子圖特征簇，所述多個子圖特征簇中的每個子圖特征簇的重心分別對應一個模板子圖。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一提取模塊包括：

第一處理單元，用于對所述簡筆畫數據集的每個樣本進行灰度圖處理，獲取多個筆畫點，其中，所述多個筆畫點中每個筆畫點分別對應一個以該筆畫點為中心的窗口子圖；

生成單元，用于按照指定窗口大小生成窗口卷積模板；

第一計算單元，用于利用所述窗口子圖和所述窗口卷積模板計算得到差幅值；

提取單元，用于按照計算得到的差幅值由大到小的順序對所述多個筆畫點進行排序，并依據排序結果從所述多個筆畫點中提取出部分目標筆畫點；

擴展單元，用于采用所述部分目標筆畫點擴展出多個關鍵子圖，得到所述關鍵子圖集合。