CN105205059A - 数字图像处理方法、智能早教服务器及智能早教客户端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字图像处理方法，应用于智能早教服务器，该数字图像处理方法包括：接收客户端发送的图片数据；提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。本发明还公开了另一种数字图像处理方法、智能早教服务器及智能早教客户端。本发明能够增加早教的互动性及趣味性。

Description

数字图像处理方法、智能早教服务器及智能早教客户端

技术领域

本发明涉及数字信号处理技术领域，尤其涉及一种数字图像处理方法、智能早教服务器及智能早教客户端。

背景技术

早教机是专门为儿童早教促进其学习兴趣的、介于传统玩具和教育产品之间的电子类产品。早教机能全方位训练儿童学习能力，其结合多元智能教育理论，根据儿童的生活经验和心理特点选取主题场景，将英语、拼音识字、数学逻辑、潜能开发、自然常识、亲子互动、娱乐及道德等八大领域内容整合到各个主题中，早教机中的知识全面，分类清晰。

但是目前的早教机大多类似于一个故事机，通常只能将其当作一个卡通造型的录音播放机使用，缺乏互动性及趣味性。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的旨在增加早教的互动性及趣味性。

为实现上述目的，本发明提供一种数字图像处理方法，应用于智能早教服务器，包括：

接收客户端发送的图片数据；

提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

优选地，所述接收客户端发送的图片数据的步骤之前，所述数字图像处理方法还包括：

采集样本图片数据；

将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

优选地，所述提取所述图片数据的特征信息的步骤包括：

提取所述图片数据的兴趣点的特征信息，所述兴趣点的特征信息包括所述兴趣点的颜色特征及边缘特征。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种数字图像处理方法，应用于智能早教客户端，包括：

获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

播放所述多媒体文件。

优选地，所述播放所述多媒体文件的步骤之前，所述数字图像处理方法还包括：

判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型；

若所述多媒体文件为3D类型时，则先执行对所述多媒体文件进行3D渲染的步骤，再执行播放所述多媒体文件的步骤。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种智能早教服务器，包括：

接收模块，用于接收客户端发送的图片数据；

匹配模块，用于提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

获取模块，用于当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

发送模块，用于将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

优选地，所述智能早教服务器还包括：

采集模块，用于采集样本图片数据；

绑定模块，用于将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

建立模块，用于提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

优选地，所述匹配模块具体用于提取所述图片数据的兴趣点的特征信息，所述兴趣点的特征信息包括所述兴趣点的颜色特征及边缘特征。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种智能早教客户端，包括：

获取模块，用于获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

接收模块，用于接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

播放模块，用于播放所述多媒体文件。

优选地，所述智能早教客户端还包括：

判断模块，用于判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型；

渲染模块，用于若所述多媒体文件为3D类型时，对所述多媒体文件进行3D渲染。

本发明的一种数字图像处理方法、智能早教服务器及智能早教客户端，通过在客户端获取故事书或者课本中的图片数据并发送给服务器，服务器将图片数据的特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配，在匹配成功时，将与该树种特征对应的预先绑定的多媒体文件发送给客户端，本发明可以使早教机结合数字图像处理技术，早教机的摄像头获取到图片时，可以播放与该图片相关的多媒体文件，把书中的图片以音频、视频或者3D模型等方式进行更生动的展现，可以增加互动性及趣味性，对于开发儿童的潜能、提升学习的积极性、注意力及思维能力等方面有很好的帮助。

附图说明

图1为本发明数字图像处理方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明数字图像处理方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明数字图像处理方法第三实施例的流程示意图；

图4为本发明数字图像处理方法第四实施例的流程示意图；

图5为本发明智能早教服务器第一实施例的功能模块示意图；

图6为本发明智能早教服务器第二实施例的功能模块示意图；

图7为本发明智能早教客户端第一实施例的功能模块示意图；

图8为本发明智能早教客户端第二实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种数字图像处理方法，应用于智能早教服务器中，参照图1，在一实施例中，该方法包括：

步骤S101，接收客户端发送的图片数据；

其中，本方法可以运行在一服务器中，客户端即为早教机。

本实施例中，可通过客户端的摄像头获取故事图书或者课本中的图片数据，然后将获取的图片数据发送给服务器，服务器进行接收。

步骤S102，提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

服务器提取所接收的图片数据的特征信息，在具体的实施过程中，服务器可以提取图片数据的兴趣点的特征信息，兴趣点的特征信息包括兴趣点的颜色特征及边缘特征等。应当理解，本实施例除了上述的颜色特征及边缘特征，还可以提取其他的特征信息。

本实施例中，预先在服务器中建立一词汇树，该词汇树通过对样本图片进行训练而建立。在该词汇树中，以树种特征来代表每一样本图片的特征信息，每一样本图片绑定一多媒体文件。

本实施例中，将所提取的图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征进行匹配，如果匹配成功，则获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，如果匹配失败，则向客户端发送匹配失败信息。

步骤S103，当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

本实施例中，在图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征匹配成功时，获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，通过该样本图片的标识信息可以获取到预先与其绑定的多媒体文件。

其中，该多媒体文件可以是音频文件、视频文件或者带有3D模型的多媒体文件等。

步骤S104，将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

与现有技术相比，本实施例通过在客户端获取故事书或者课本中的图片数据并发送给服务器，服务器将图片数据的特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配，在匹配成功时，将与该树种特征对应的预先绑定的多媒体文件发送给客户端，本实施例可以使早教机结合数字图像处理技术，早教机的摄像头获取到图片时，可以播放与该图片相关的多媒体文件，把书中的图片以音频、视频或者3D模型等方式进行更生动的展现，可以增加互动性及趣味性，对于开发儿童的潜能、提升学习的积极性、注意力及思维能力等方面有很好的帮助。

在一优选的实施例中，如图2所示，在上述图1的实施例的基础上，在上述步骤S101之前，本实施例还包括：

步骤S105，采集样本图片数据；

步骤S106，将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

步骤S107，提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

其中，本实施例预先在服务器上录入样本图片数据，如录入《白雪公主》或者《丑小鸭》的故事中的主要人物的图片作为样本图片数据，将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定，如将白雪公主的样本图片数据与具有白雪公主的音频文件、视频文件或者3D模型等进行绑定。

在样本图片数据与多媒体文件进行绑定后，提取样本图片数据的树种特征，根据树种特征对样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

其中，树种特征即为样本图片数据中的特征信息。其建立词汇树可以方便后续的查询或匹配作业，以便快速地查询或匹配到相关的信息。

本发明提供一种数字图像处理方法，应用于智能早教客户端中，参照图3，在一实施例中，该方法包括：

步骤S201，获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

其中，本实施例可以通过设置于智能早教客户端上的摄像头获取故事图书或者课本中图片数据，将获取的图片数据发送给智能早教服务器。

步骤S202，接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

在本实施例中，服务器提取所接收的图片数据的特征信息，具体可以提取图片数据的兴趣点的特征信息，兴趣点的特征信息包括兴趣点的颜色特征及边缘特征等。

其中，该多媒体文件可以是音频文件、视频文件或者带有3D模型的多媒体文件等。

其中，预先在服务器中建立一词汇树，该词汇树通过对样本图片进行训练而建立。在该词汇树中，以树种特征来代表每一样本图片的特征信息，每一样本图片绑定一多媒体文件。将所提取的图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征进行匹配，如果匹配成功，则获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，通过该样本图片的标识信息可以获取到预先与其绑定的多媒体文件，并发送给智能早教客户端。

步骤S203，播放所述多媒体文件。

与现有技术相比，本实施例通过设置在智能早教客户端上的摄像头获取故事书或者课本中的图片数据，在智能早教服务器中根据图片数据获取特征信息相匹配的的、且预先绑定的多媒体文件后，智能早教客户端接收多媒体文件并进行播放，能够把书中的图片以音频、视频或者3D模型等方式进行更生动的展现，可以增加互动性及趣味性。

在一优选的实施例中，如图4所示，在上述图3的实施例的基础上，在上述步骤S203之前，本实施例还包括：

步骤S204，判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型，若是3D类型。则先执行步骤S205，再执行步骤S203，若不是3D类型，则直接执行步骤S203；

步骤S205，对所述多媒体文件中的3D形象进行3D渲染。

其中，本实施例将智能早教客户端与3D渲染技术相结合，当多媒体文件的类型为3D类型时，智能早教客户端可以对对媒体文件中的3D模型进行3D渲染，比如故事书的图片移动或旋转时，3D模型同时进行相应的移动或旋转等动作，可以进一步增加早教机的趣味性。

本发明还提供一种智能早教服务器，如图5所示，本发明智能早教服务器的一实施例包括：

接收模块301，用于接收客户端发送的图片数据；

其中，本实施例的客户端即为早教机。

本实施例中，可通过客户端的摄像头获取故事图书或者课本中的图片数据，然后将获取的图片数据发送给服务器，服务器进行接收。

匹配模块302，用于提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

服务器提取所接收的图片数据的特征信息，在具体的实施过程中，服务器可以提取图片数据的兴趣点的特征信息，兴趣点的特征信息包括兴趣点的颜色特征及边缘特征等。应当理解，本实施例除了上述的颜色特征及边缘特征，还可以提取其他的特征信息。

本实施例中，预先在服务器中建立一词汇树，该词汇树通过对样本图片进行训练而建立。在该词汇树中，以树种特征来代表每一样本图片的特征信息，每一样本图片绑定一多媒体文件。

本实施例中，将所提取的图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征进行匹配，如果匹配成功，则获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，如果匹配失败，则向客户端发送匹配失败信息。

获取模块303，用于当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

本实施例中，在图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征匹配成功时，获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，通过该样本图片的标识信息可以获取到预先与其绑定的多媒体文件。

其中，该多媒体文件可以是音频文件、视频文件或者带有3D模型的多媒体文件等。

发送模块304，用于将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

与现有技术相比，本实施例通过在客户端获取故事书或者课本中的图片数据并发送给服务器，服务器将图片数据的特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配，在匹配成功时，将与该树种特征对应的预先绑定的多媒体文件发送给客户端，本实施例可以使早教机结合数字图像处理技术，早教机的摄像头获取到图片时，可以播放与该图片相关的多媒体文件，把书中的图片以音频、视频或者3D模型等方式进行更生动的展现，可以增加互动性及趣味性，对于开发儿童的潜能、提升学习的积极性、注意力及思维能力等方面有很好的帮助。

在一优选的实施例中，如图6所示，在上述图5的实施例的基础上，本智能早教服务器还包括：

采集模块305，用于采集样本图片数据；

绑定模块306，用于将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

建立模块307，用于提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

其中，本实施例预先在服务器上录入样本图片数据，如录入《白雪公主》或者《丑小鸭》的故事中的主要人物的图片作为样本图片数据，将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定，如将白雪公主的样本图片数据与具有白雪公主的音频文件、视频文件或者3D模型等进行绑定。

在样本图片数据与多媒体文件进行绑定后，提取样本图片数据的树种特征，根据树种特征对样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

其中，树种特征即为样本图片数据中的特征信息。其建立词汇树可以方便后续的查询或匹配作业，以便快速地查询或匹配到相关的信息。

本发明还提供一种智能早教客户端，如图7所示，本发明智能早教客户端的一实施例包括：

获取模块401，用于获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

其中，本实施例的获取模块401可以为摄像头，通过设置于智能早教客户端上的摄像头获取故事图书或者课本中图片数据，将获取的图片数据发送给智能早教服务器。

接收模块402，用于接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

在本实施例中，服务器提取所接收的图片数据的特征信息，具体可以提取图片数据的兴趣点的特征信息，兴趣点的特征信息包括兴趣点的颜色特征及边缘特征等。

其中，该多媒体文件可以是音频文件、视频文件或者带有3D模型的多媒体文件等。

其中，预先在服务器中建立一词汇树，该词汇树通过对样本图片进行训练而建立。在该词汇树中，以树种特征来代表每一样本图片的特征信息，每一样本图片绑定一多媒体文件。将所提取的图片数据的特征信息与词汇树中的树种特征进行匹配，如果匹配成功，则获取匹配成功的树种特征对应的样本图片的标识信息，通过该样本图片的标识信息可以获取到预先与其绑定的多媒体文件，并发送给智能早教客户端。

播放模块403，用于播放所述多媒体文件。

在一优选的实施例中，如图8所示，在上述图7的实施例的基础上，本智能早教客户端还包括：

判断模块404，用于判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型；

渲染模块405，用于若所述多媒体文件为3D类型时，对所述多媒体文件进行3D渲染。

其中，本实施例将智能早教客户端与3D渲染技术相结合，当多媒体文件的类型为3D类型时，智能早教客户端可以对对媒体文件中的3D模型进行3D渲染，比如故事书的图片移动或旋转时，3D模型同时进行相应的移动或旋转等动作，可以进一步增加早教机的趣味性。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种数字图像处理方法，应用于智能早教服务器，其特征在于，所述数字图像处理方法包括：

接收客户端发送的图片数据；

提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

2.如权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述接收客户端发送的图片数据的步骤之前，所述数字图像处理方法还包括：

采集样本图片数据；

将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

3.如权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述提取所述图片数据的特征信息的步骤包括：

提取所述图片数据的兴趣点的特征信息，所述兴趣点的特征信息包括所述兴趣点的颜色特征及边缘特征。

4.一种数字图像处理方法，应用于智能早教客户端，其特征在于，包括：

获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

播放所述多媒体文件。

5.如权利要求4所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述播放所述多媒体文件的步骤之前，所述数字图像处理方法还包括：

判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型；

若所述多媒体文件为3D类型时，则先执行对所述多媒体文件进行3D渲染的步骤，再执行播放所述多媒体文件的步骤。

6.一种智能早教服务器，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收客户端发送的图片数据；

匹配模块，用于提取所述图片数据的特征信息，将所述特征信息与预先建立的词汇树中的树种特征进行匹配；

获取模块，用于当匹配成功时，获取与所述树种特征对应的预先绑定的多媒体文件；

发送模块，用于将所述多媒体文件发送至客户端，以便客户端进行播放。

7.如权利要求6所述的智能早教服务器，其特征在于，所述智能早教服务器还包括：

采集模块，用于采集样本图片数据；

绑定模块，用于将每一样本图片数据与一多媒体文件进行绑定；

建立模块，用于提取所述样本图片数据的树种特征，根据所述树种特征对所述样本图片数据进行训练，并建立词汇树。

8.如权利要求6所述的智能早教服务器，其特征在于，所述匹配模块具体用于提取所述图片数据的兴趣点的特征信息，所述兴趣点的特征信息包括所述兴趣点的颜色特征及边缘特征。

9.一种智能早教客户端，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取图片数据，将所述图片数据发送给智能早教服务器；

接收模块，用于接收所述智能早教服务器根据所述图片数据获取的多媒体文件；

播放模块，用于播放所述多媒体文件。

10.如权利要求9所述的智能早教客户端，其特征在于，所述智能早教客户端还包括：

判断模块，用于判断所述多媒体文件的类型是否为3D类型；

渲染模块，用于若所述多媒体文件为3D类型时，对所述多媒体文件进行3D渲染。