[發明專利]筆劃識別方法、裝置、可讀介質及電子設備有效
| 申請號: | 202110524508.1 | 申請日: | 2021-05-13 |
| 公開(公告)號: | CN113128470B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發明(設計)人: | 張宇軒;林麗;黃燦;王長虎 | 申請(專利權)人: | 北京有竹居網絡技術有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/18 | 分類號: | G06V30/18;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447 | 代理人: | 賀曉蕾 |
| 地址: | 101299 北京市平*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 筆劃 識別 方法 裝置 可讀 介質 電子設備 | ||
1.一種筆劃識別方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取包括手寫字的原始圖像;
提取所述原始圖像中各個手寫字對應的圖像信息,所述圖像信息包括所述原始圖像中屬于所述手寫字筆劃的前景圖像區域和背景圖像區域;
將各個手寫字對應的圖像信息輸入筆劃處理模型中,以分別識別各個手寫字的筆順;
所述將各個手寫字對應的圖像信息輸入筆劃處理模型中,以分別識別各個手寫字的筆順包括:
通過所述筆劃處理模型分別確定各個手寫字中各筆順在其對應的圖像信息中的像素點位置;
其中,所述筆劃處理模型為通過帶筆劃標注的手寫字訓練樣本訓練得到,所述筆劃標注根據標準字筆順確定,所述手寫字訓練樣本通過點陣筆在手寫板上的書寫輸入獲取得到;
所述方法還包括:
根據含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像進行圖像傾斜校正時產生的校正數據,以及含有所述手寫字的各練字格的位置信息,將各個手寫字中各筆順在其對應的圖像信息中的像素點位置映射回所述原始圖像中。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述原始圖像中的所述手寫字書寫在格紙中的情況下,所述提取所述原始圖像中各個手寫字對應的圖像信息包括:
確定所述原始圖像中含有所述手寫字的各練字格的位置信息;
根據所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像確定各個手寫字對應的圖像信息。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述確定所述原始圖像中含有所述手寫字的各練字格的位置信息包括:
通過預先訓練的練字格檢測模型獲取所述原始圖像中每一個練字格的類型、中心點位置、四個角點相對于所述中心點位置的偏移量,其中,所述練字格的類型中至少包括含有所述手寫字的練字格;
根據所述含有所述手寫字的練字格的所述中心點位置和所述四個角點相對于所述中心點位置的偏移量,確定含有所述手寫字的練字格的所述位置信息。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像確定各個手寫字對應的圖像信息包括:
將所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像進行圖像傾斜校正;
確定所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像是否屬于復雜背景圖像;
在所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像屬于所述復雜背景圖像的情況下,通過語義分割模型對經過所述圖像傾斜校正之后的各局部圖像進行二值化;
在所述含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像不屬于所述復雜背景圖像的情況下,通過閾值分割法對經過所述圖像傾斜校正之后的各局部圖像進行二值化;
分別將經過所述二值化的各局部圖像確定為各練字格中的手寫字對應的圖像信息。
5.根據權利要求1-4中任一權利要求所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將所述各個手寫字的筆順在所述原始圖像中通過預設顯示方式進行顯示,所述預設顯示方式包括將不同的筆順以各不相同的顏色進行顯示。
6.一種筆劃識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,用于獲取包括手寫字的原始圖像;
提取模塊,用于提取所述原始圖像中各個手寫字對應的圖像信息,所述圖像信息包括所述原始圖像中屬于所述手寫字筆劃的前景圖像區域和背景圖像區域;
識別模塊,用于將各個手寫字對應的圖像信息輸入筆劃處理模型中,以分別識別各個手寫字中每一筆劃的筆順;
所述識別模塊還用于通過所述筆劃處理模型分別確定各個手寫字中各筆順在其對應的圖像信息中的像素點位置;
其中,所述筆劃處理模型為通過帶筆劃標注的手寫字訓練樣本訓練得到,所述筆劃標注根據標準字筆順確定,所述手寫字訓練樣本通過點陣筆在手寫板上的書寫輸入獲取得到;
所述裝置還包括:映射模塊,用于根據含有所述手寫字的各練字格的位置信息對應的局部圖像進行圖像傾斜校正時產生的校正數據,以及含有所述手寫字的各練字格的位置信息,將各個手寫字中各筆順在其對應的圖像信息中的像素點位置映射回所述原始圖像中。
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