【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及圖像處理，尤其涉及一種曲線的坐標(biāo)提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、目前，常用曲線圖來表示變量關(guān)系，需從曲線圖中獲取具體的坐標(biāo)值，這通常通過手動讀取曲線或借助于半自動化工具。但面對曲線復(fù)雜或圖表較多時，手動提取數(shù)據(jù)的方式操作耗時，導(dǎo)致效率低下，且容易受到人為誤差的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)讀取的精度較低。其次，現(xiàn)有的半自動化工具難以有效識別不同類型的曲線，需依賴用戶手動輸入坐標(biāo)軸信息。因此，現(xiàn)有的曲線的坐標(biāo)提取方式具有較大的局限性，數(shù)據(jù)提取效率較低。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請實施例的主要目的在于提出一種曲線的坐標(biāo)提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在提高從曲線上提取坐標(biāo)的效率。
2、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的第一方面提出了一種曲線的坐標(biāo)提取方法，所述方法包括：
3、獲取具有一條或多條曲線的原始圖像；
4、對所述原始圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)圖像；
5、識別所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)坐標(biāo)軸以及對應(yīng)的坐標(biāo)軸特征，所述坐標(biāo)軸特征包括坐標(biāo)軸刻度標(biāo)識以及坐標(biāo)軸比例關(guān)系；
6、對所述目標(biāo)圖像進行曲線檢測，確定所述曲線的像素坐標(biāo)，所述像素坐標(biāo)用于指示所述曲線在所述目標(biāo)圖像上的位置；
7、基于所述坐標(biāo)軸特征，將所述像素坐標(biāo)映射到所述目標(biāo)坐標(biāo)軸上，確定所述曲線上的目標(biāo)坐標(biāo)。
8、在一些實施例，所述對所述原始圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)圖像，包括：
9、將所述原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
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11、將去噪處理后的灰度圖像進行邊緣增強及二值化處理，得到目標(biāo)圖像。
12、在一些實施例，所述識別所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)坐標(biāo)軸以及對應(yīng)的坐標(biāo)軸特征，包括：
13、對所述目標(biāo)圖像進行圖像裁剪，得到具有坐標(biāo)軸區(qū)域的區(qū)域圖像，所述坐標(biāo)軸區(qū)域包含有目標(biāo)坐標(biāo)軸；
14、利用預(yù)先建立的ocr識別模型對所述區(qū)域圖像進行識別，確定所述目標(biāo)坐標(biāo)軸的坐標(biāo)軸刻度標(biāo)識，所述坐標(biāo)軸刻度標(biāo)識包含第一坐標(biāo)軸的第一刻度范圍以及第二坐標(biāo)軸的第二刻度范圍；
15、基于所述第一刻度范圍以及所述第二刻度范圍，確定所述目標(biāo)坐標(biāo)軸的坐標(biāo)軸比例關(guān)系。
16、在一些實施例，在所述對所述目標(biāo)圖像進行圖像裁剪，得到具有坐標(biāo)軸區(qū)域的區(qū)域圖像之前，包括：
17、在檢測到所述目標(biāo)圖像上的目標(biāo)坐標(biāo)軸出現(xiàn)傾斜或扭曲時，則通過霍夫變換檢測所述目標(biāo)圖像上的直線以及對應(yīng)的直線特征，并基于所述直線特征對所述目標(biāo)圖像進行旋轉(zhuǎn)矯正，其中，所述直線特征包括傾斜角度；
18、或，在檢測到所述目標(biāo)特征上的目標(biāo)坐標(biāo)軸出現(xiàn)透視形變時，則通過透視變換對所述目標(biāo)圖像進行矯正。
19、在一些實施例，所述對所述目標(biāo)圖像進行曲線檢測，確定所述曲線的像素坐標(biāo)，包括：
20、對所述目標(biāo)圖像進行高斯平滑處理，得到待檢測圖像；
21、計算所述待檢測圖像中每個像素點的邊緣特征，所述邊緣特征包括梯度強度和方向；
22、比較每個像素點與其方向上的相鄰像素點之間的梯度強度的大小，并保留所述方向上所述梯度強度為最大值時對應(yīng)的像素點，作為目標(biāo)像素點；
23、將所述梯度強度大于預(yù)設(shè)的第一閾值的目標(biāo)像素點，標(biāo)識為強邊緣點；
24、將所述梯度強度小于預(yù)設(shè)的第二閾值的目標(biāo)像素點，標(biāo)識為非邊緣點，其中，所述第一閾值大于所述第二閾值；
25、將所述梯度強度介于所述第一閾值與所述第二閾值之間的目標(biāo)像素點，標(biāo)識為弱邊緣點；
26、將所述強邊緣點與所述弱邊緣點進行連接，以形成所述目標(biāo)圖像中曲線的曲線輪廓；
27、基于所述曲線輪廓，確定所述曲線及對應(yīng)的像素坐標(biāo)。
28、在一些實施例，所述基于所述曲線輪廓，確定所述曲線及對應(yīng)的像素坐標(biāo)，包括：
29、在檢測到所述目標(biāo)圖像中僅存在一條曲線時，則提取所述曲線輪廓上的邊緣點的像素坐標(biāo)，作為所述曲線的像素坐標(biāo)；
30、在檢測到所述目標(biāo)圖像中存在多條曲線，且所述目標(biāo)圖像為彩色圖像時，則對所述目標(biāo)圖像上的像素點進行顏色聚類，將像素值的差值在預(yù)設(shè)的像素范圍內(nèi)的像素點視為位于同一曲線輪廓，以提取每個曲線輪廓上的像素坐標(biāo)作為對應(yīng)曲線的像素坐標(biāo)，并形成所述目標(biāo)圖像的曲線數(shù)據(jù)；
31、在檢測到所述目標(biāo)圖像中存在多條曲線，且所述目標(biāo)圖像為黑白圖像時，則提取所述目標(biāo)圖像的線條特征，將所述線條特征的差值在預(yù)設(shè)的特征范圍內(nèi)的像素點視為位于同一曲線輪廓，以提取每個曲線輪廓上的像素坐標(biāo)作為對應(yīng)曲線的像素坐標(biāo)，并形成所述目標(biāo)圖像的曲線數(shù)據(jù)，其中，所述線條特征包括線條寬度和/或形態(tài)特征，所述形態(tài)特征包括虛實線特征；
32、其中，所述曲線數(shù)據(jù)用于描述任一曲線的標(biāo)識、所述曲線的曲線特征及所述曲線的像素坐標(biāo)，所述曲線特征包括顏色、像素值、線條特征中的至少一種。
33、在一些實施例，所述基于所述坐標(biāo)軸特征，將所述像素坐標(biāo)映射到所述目標(biāo)坐標(biāo)軸上，確定所述曲線上的目標(biāo)坐標(biāo)，包括：
34、在檢測到所述曲線不連續(xù)時，則判斷所述曲線的變化率是否小于預(yù)設(shè)的變化率閾值；
35、在檢測到所述變化率小于所述變化率閾值時，則通過所述曲線上任意兩個數(shù)據(jù)點的目標(biāo)坐標(biāo)進行線性插值，以確定所述曲線上不連續(xù)部分的數(shù)據(jù)點的目標(biāo)坐標(biāo)；
36、在檢測到所述變化率不小于所述變化率閾值時，則通過預(yù)設(shè)的樣條函數(shù)模型對所述曲線進行擬合，以確定所述曲線上不連續(xù)部分的數(shù)據(jù)點的目標(biāo)坐標(biāo)。
37、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的第二方面提出了一種曲線的坐標(biāo)提取裝置，所述裝置包括：
38、圖像獲取模塊，用于獲取具有一條或多條曲線的原始圖像；
39、預(yù)處理模塊，用于對所述原始圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)圖像；
40、坐標(biāo)軸識別模塊，用于識別所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)坐標(biāo)軸以及對應(yīng)的坐標(biāo)軸特征，所述坐標(biāo)軸特征包括坐標(biāo)軸刻度標(biāo)識以及坐標(biāo)軸比例關(guān)系；
41、曲線檢測模塊，用于對所述目標(biāo)圖像進行曲線檢測，確定所述曲線的像素坐標(biāo)，所述像素坐標(biāo)用于指示所述曲線在所述目標(biāo)圖像上的位置；
42、坐標(biāo)提取模塊，用于基于所述坐標(biāo)軸特征，將所述像素坐標(biāo)映射到所述目標(biāo)坐標(biāo)軸上，確定所述曲線上的目標(biāo)坐標(biāo)。
43、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面所述的曲線的坐標(biāo)提取方法。
44、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的第四方面提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面所述的曲線的坐標(biāo)提取方法。
45、本申請?zhí)岢龅那€的坐標(biāo)提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其通過對具有一條或多條曲線的原始圖像進行預(yù)處理，提高圖像質(zhì)量，便于本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述對所述原始圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)圖像，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述識別所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)坐標(biāo)軸以及對應(yīng)的坐標(biāo)軸特征，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，在所述對所述目標(biāo)圖像進行圖像裁剪，得到具有坐標(biāo)軸區(qū)域的區(qū)域圖像之前，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述對所述目標(biāo)圖像進行曲線檢測，確定所述曲線的像素坐標(biāo)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述基于所述曲線輪廓，確定所述曲線及對應(yīng)的像素坐標(biāo)，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述基于所述坐標(biāo)軸特征，將所述像素坐標(biāo)映射到所述目標(biāo)坐標(biāo)軸上，確定所述曲線上的目標(biāo)坐標(biāo)，包括：
8.一種曲線的坐標(biāo)提取裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項所述的曲線的坐標(biāo)提取方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述對所述原始圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)圖像，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述識別所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)坐標(biāo)軸以及對應(yīng)的坐標(biāo)軸特征，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，在所述對所述目標(biāo)圖像進行圖像裁剪，得到具有坐標(biāo)軸區(qū)域的區(qū)域圖像之前，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征在于，所述對所述目標(biāo)圖像進行曲線檢測，確定所述曲線的像素坐標(biāo)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的曲線的坐標(biāo)提取方法，其特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蘇吉賢，蘭雙泉，文偉明，徐洪飛，張詩婉，秦英，陳天龍，杜強明，梁浩貴，
申請(專利權(quán))人：粵港澳大灣區(qū)廣東國創(chuàng)中心，
類型：發(fā)明
國別省市：
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