CN106228548B - 一种屏幕裂痕的检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种屏幕裂痕的检测方法及装置，应用于服务器，预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；所述方法包括：至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。利用本发明实施例，提高了屏幕裂痕的检测效率和准确度。
Description
技术领域
本发明涉及屏幕检测技术领域，特别涉及一种屏幕裂痕的检测方法及装置。
背景技术
手机屏幕的质量对用户和手机的交互体验有着很大的影响。很多大屏智能手机的玻璃屏幕在因意外事故受损后，例如手机跌落，导致手机屏幕出现裂痕，更换维修费用高昂，尤其是iphone系列手机屏幕价格不菲，所以越来越多的用户选择为屏幕投保，比如碎屏险之类的险种。在进行屏幕保险赔偿时，对手机屏幕裂痕的鉴定，起到了越来越大的作用。
目前对用户手机屏幕裂痕的鉴定主要还是基于人工来完成。使用另一个手机拍摄待检测手机的屏幕，将得到的拍摄图像上传到服务端，然后人为来检测待检测手机的屏幕是否有裂痕以及裂痕程度。由于存在大量的待检测手机的屏幕，导致人工检测的效率较低，还有可能因为人眼的视觉观察的局限性导致误检漏检，导致检测的准确度较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种屏幕裂痕的检测方法及装置，以提高屏幕裂痕的检测效率和准确度。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种屏幕裂痕的检测方法，应用于服务器，预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；方法包括：
至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；
根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。
较佳的，在所述数据中还包括所述待检测终端的品牌和型号的情况下，
所述根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像，包括：
根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
较佳的，所述根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像，包括：
利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定所述待检测终端的品牌和型号；
根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
较佳的，所述根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕，包括：
利用所述截图图像对所述拍摄图像进行配准，得到仅包含所述待检测终端的屏幕区域的目标图像；
利用所述截图图像，对所述目标图像进行掩模，得到所述目标图像对应的掩模图像；
对所述目标图像进行边缘检测，得到所述目标图像对应的边缘图像；
利用所述掩模图像，对所述边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；
对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；
对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；
计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；
判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
如果是，确定待检测终端的屏幕有裂痕。
较佳的，所述方法还包括：
确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
根据所确定的边缘，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的位置。
较佳的，所述方法还包括：
根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的程度。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种屏幕裂痕的检测装置，应用于服务器，装置包括：
存储模块，用于预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；
接收模块，用于至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；
第一确定模块，用于根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
第二确定模块，用于根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。
较佳的，在所述数据中还包括所述待检测终端的品牌和型号的情况下，
所述第一确定模块，包括：
第一查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第一确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
较佳的，所述第一确定模块，包括：
第二确定单元，用于利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定所述待检测终端的品牌和型号；
第二查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第三确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
较佳的，所述第二确定模块，具体用于：
利用所述截图图像对所述拍摄图像进行配准，得到仅包含所述待检测终端的屏幕区域的目标图像；
利用所述截图图像，对所述目标图像进行掩模，得到所述目标图像对应的掩模图像；
对所述目标图像进行边缘检测，得到所述目标图像对应的边缘图像；
利用所述掩模图像，对所述边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；
对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；
对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；
计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；
判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
如果是，确定待检测终端的屏幕有裂痕。
较佳的，所述装置还包括：
第三确定模块，用于确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
第四确定模块，用于根据所确定的边缘，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的位置。
较佳的，所述装置还包括：
第五确定模块，用于根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的程度。
由上述的技术方案可见，本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测方法及装置，应用于服务器，预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。
可见，对终端屏幕的裂痕鉴定可以实现自动化检测，无需基于人工来实现大量检测移动终端的屏幕裂痕，提高了屏幕裂痕的检测效率，而且减少了人眼的视觉观察的局限性导致的误检漏检，提高了屏幕裂痕检测的准确度。
当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的服务器接收到的拍摄图像；
图4为本发明实施例提供的与接收到的拍摄图像对应的预先存储的截图图像；
图5为本发明实施例提供的对拍摄图像配准后得到的目标图像；
图6为本发明实施例提供的对截图图像二值化处理后得到的二值图像；
图7为本发明实施例提供的在二值图像上计算前景区域外接矩形(含状态栏标题栏和二维码)得到的图像；
图8为本发明实施例提供的在二值图像上计算前景区域外接矩形(去除状态栏标题栏和二维码)得到的图像；
图9为本发明实施例提供的截图图像状态栏标题的子图像；
图10为本发明实施例提供的在子图像上状态栏图表区域画一条横穿的白线得到的画线图像；
图11为本发明实施例提供的对画线图像进行前景提取后得到的图像；
图12为本发明实施例提供的目标图像对应的掩模图像；
图13为本发明实施例提供的对目标图像进行边缘检测得到的边缘图像；
图14为本发明实施例提供的对边缘检测得到的边缘图像进行过滤并细化后得到的细化边缘图像；
图15为本发明实施例提供的消除细化边缘图像中辅助键产生的边缘后得到的边缘图像；
图16为本发明实施例提供的对消除细化边缘图像中辅助键产生的边缘后得到的边缘图像进行连通性处理后得到的边缘图像。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面首先对本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测方法进行详细说明。
参见图1，图1为本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测方法的流程示意图，应用于服务器，预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；可以包括如下步骤：
S101，至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；
具体的，服务器预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像，可以人为地利用某一品牌、某一型号的终端打开预设界面，对此时终端显示的数据进行屏幕截图，将该屏幕截图存储在服务器中，进而服务器中存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像。在实际应用中，通常也将预设界面称之为特定界面。
具体的，终端可以为智能手机、平板电脑、mp4等移动终端。服务器接收的数据可以只包含拍摄图像，也可以包含拍摄图像和待检测手机的品牌和型号。
下面以终端为手机为例进行说明。用户可以使用待检测手机打开预设页面，并通过第三方手机拍摄该手机屏幕，将至少包含拍摄的图像上传至服务器，服务器接收到第三方手机发送的拍摄图像如图3所示。
其中，服务器提取每种型号手机截图图像上前景区域坐标和surf特征点数据写入对应文件，即每个型号手机对应一份内置数据。可以使用阈值分割的方法提取截图图像的前景区域，且状态栏标题栏部分与屏幕图像主体分离开来单独进行处理，各个前景区域以矩形框坐标的形式表示。
示例性的，可以设置分割阈值为200，对截图图像进行二值化处理得到如图6所示的图像Binary。计算图像Binary中前景区域的外接矩形得到如图7所示的图像，图像Binary中状态栏标题栏、二维码区域通过尺寸控制分离出来，得到如图8所示的图像。
状态栏标题栏图像statusBarImg如图9所示，可以在statusBarImg的二值图像上0.16倍高的地方画一条横穿的白色线段，得到如图10所示的画线图像。这样使得在计算前景区域外接矩形的时候，状态栏上一干不同的图标可以连在一起作为一个整体，避免不同品牌和型号的手机因状态栏图标差异造成误检。另外，考虑到图像配准并不能做到绝对的完美，可以将每个前景区域的外接矩形向四周扩展6个像素的长度(但不超过图像边界)，尽可能覆盖前景区域，得到如图11所示的对画线图像进行前景提取后得到的图像。二维码的处理方法与之类似，在此不再赘述。
在截图图像上做surf特征点检测，为降低后续运算量，截图图像上特征点数目可以限制为2000个。
将上述计算得到的截图图像的前景区域矩形坐标、surf特征点和描述子数据写入服务器端对应文件中。
S102，根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
具体的，在数据中还包括待检测终端的品牌和型号的情况下，可以根据待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；将查找到的截图图像，确定为待检测终端对应的截图图像。
示例性的，假设服务器接收到的数据为一拍摄图像，其中该拍摄图像名称为：苹果手机5。或者服务器接收到的数据为一拍摄图像以及“该拍摄图像为苹果手机5的屏幕照片”。则提取出待检测手机的品牌为：苹果，型号为5代产品。则在预先存储的截图图像中查找品牌为：苹果，型号为5代产品对应的截图图像，假设查找到的截图图像如图4所示，将图4所示的截图图像确定为待检测手机对应的截图图像。
具体的，还可以利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定待检测终端的品牌和型号；根据待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；将查找到的截图图像，确定为待检测终端对应的截图图像。其中，利用图像识别技术对终端的品牌和型号进行识别为现有技术，本发明实施例在此不对其进行赘述。
S103，根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。
具体的，可以利用截图图像对拍摄图像进行配准，得到仅包含待检测终端的屏幕区域的目标图像；利用截图图像，对目标图像进行掩模，得到目标图像对应的掩模图像；对目标图像进行边缘检测，得到目标图像对应的边缘图像；利用掩模图像，对边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；如果是，确定待检测手机的屏幕有裂痕。
图像配准(Image registration)、图像掩模、边缘检测、图像过滤、细化、连通性处理均为图像处理领域中的现有技术。图像配准，就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域；图像掩模，是用选定的图像、图形或物体、对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程；边缘检测，是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域；图像过滤，可以排除一些噪声、边缘干扰或不符合条件的边缘；图像细化(骨架化)是模式识别中很重要的一个技术，指的是将原本"臃肿"的像素简化为单像素相连接的二值图像(即类似骨架的概念)。
示例性的，将拍摄图像与对应型号的截图图像进行图像配准，得到如图5所示的目标图像。配准过程可以为：
在拍摄图像上检测surf特征点及相应描述子，为降低后续运算量，特征点数目设置为1200个；读取截图图像的surf特征点数据，将两组特征点进行匹配，取匹配度最高的前160组特征点对，用于计算截图图像投影映射到拍摄图像过程中的变换矩阵transMat；利用transMat对拍摄图像做透视变换，假如截图图像上坐标(i,j)对应于拍摄图像上(f,g)，其中i，j是整型数，f，g是浮点数，则生成的chkImg(i,j)由拍摄图像在(f,g)邻域通过线性插值得到(因为f，g为非整型数)。由此得到配准后的目标图像chkImg，其尺寸和截图图像一致。其中，目标图像chkImg如图5所示。
示例性的，获取目标图像的掩模图像chkImgMask时，状态栏标题栏、二维码区域可以使用内置数据的结果直接覆盖。文字部分通过模板匹配可以实现更好的定位效果，在配对的位置上向四周扩展10个像素的距离以增大前景区域面积，最后得到如图12所示的掩模图像chkImgMask。
可以使用基于opencv库的Canny边缘检测算子，在chkImg上做边缘检测。该算子的三个参数为30、90和3，得到如图13所示的边缘图像chkImgEdges0。
利用掩模图像对边缘图像chkImgEdges0进行过滤，只保留目标图像上对应掩模图像背景位置的边缘，即如果chkImgMask(i,j)＝255，则chkImgEdges1(i,j)＝0。可以再将剩下的边缘进行细化处理，得到如图14所示的细化后的边缘图像chkImgEdges1。
具体的，对于部分型号手机(如iphone系列)屏幕上可能还存在辅助键产生的边缘，可以对chkImgEdges1中边缘进一步进行过滤，以消除辅助键产生的边缘。具体方法可以为：
对边缘图像chkImgEdges1分别作水平和竖直扫描(因为辅助键边缘基本上是垂直屏幕边框的)，保存宽度为1、2、3个像素，长度在规定范围内的线段作为候选边缘；
计算每条边缘两边的像素值平均值，具体以某条竖直线段E为例：自上而下遍历E，假设E上某个像素点坐标(i,j)，统计在灰度图像chkImg上(i,j-4)～(i,j-16)和(i,j+4)～(i,j+16)位置的像素值，添加到E的左右区域的像素值集合中，记为SL和SR。特别地，为了尽可能地避免前景像素的干扰，在统计过程中，若以某一点为中心的7*7邻域(图像chkImg上)包含前景像素，则予以丢弃。
经过简单的聚类，得到SL和SR的平均值，本实施例中，若两者之前差值小于15，认为该边缘两侧像素值差异不大，不是辅助键产生的；反之，消除该边缘，得到如图15所示的chkImgEdges2。实际上，本实施例中辅助键边缘两边邻域的像素值差异达到了70，远远超过了该阈值。
具体的，由于上述的边缘检测、过滤、细化等处理可能导致边缘图像中的边缘被切割开来而影响最后的长度判断，因此还需要针对离散的边缘做连通性处理，具体的连通性处理可以为：
首先得到chkImgEdges2中边缘的分类集合LabelsA，元素个数为M；
接着得到chkImgMask中除二维码区域以外的的前景区域分类集合LabelsB，元素个数为N；
对LabelsA中每个元素构造准连通区域，构造方法如下：遍历LabelsA中的每条边缘，对LabelsA[i]中某个像素点p设置index和neighborIndexs属性，index＝i，若p的邻域与chkImgMask中前景有交集(假设分别属于LabelsB[m]、LabelsB[n]等)，则其neighborIndexs集合中增加m、n等；
遍历LabelsB，对其中某个元素LabelsB[j]，遍历LabelsA，找到LabelsA[k](k＝1,2,...,M)中所有像素点neighborIndexs＝j的点集合，得到LabelsANear[k](k＝1,2,...,M)，再计算LabelsANear不同元素(即不同边缘线段)之间的距离，若小于阈值，认为该两条边缘连通，在图像chkImgEdge2上连接两条边缘线段之间距离最近的两点，得到如图16所示的chkImgEdges3；
重新得到chkImgEdges3中边缘的分类集合LabelsANew，其包含的元素为边缘图像chkImgEdges3中的边缘。如果其中有元素的长度大于规定阈值，确定待检测手机的屏幕有裂痕，如果不大于，则确定待检测手机的屏幕无裂痕。
具体的，在实际应用中，还可以确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；根据所确定的边缘，确定所述待检测手机的屏幕裂痕的位置。例如，可以根据确定的边缘，在拍摄图像中设置坐标系，计算确定的边缘所在区域的坐标，从而得到边缘所在的区域位置，即为待检测手机的屏幕裂痕的位置。
具体的，在实际应用中，还可以根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测手机的屏幕裂痕的程度。例如，可以计算所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度之差，差值越大，屏幕裂痕程度越大，说明屏幕受损越大，比如差值在1-5范围内可以为轻微受损，在5-10范围内为中度受损，差值大于10为严重受损，以此为标准确定待检测手机的屏幕裂痕的程度。
可见，对终端屏幕的裂痕鉴定可以实现自动化检测，无需基于人工来实现大量检测移动终端的屏幕裂痕，提高了屏幕裂痕的检测效率，而且减少了人眼的视觉观察的局限性导致的误检漏检，提高了屏幕裂痕检测的准确度。
参见图2，图2为本发明实施例提供的一种屏幕裂痕的检测装置的结构示意图，与图1所示的流程相对应，应用于服务器，该检测装置可以包括：存储模块201、接收模块202、第一确定模块203、第二确定模块204。
存储模块201，用于预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；
接收模块202，用于至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的图像的数据；
第一确定模块203，用于根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
具体的，在所述数据中还包括所述待检测终端的品牌和型号的情况下，
第一确定模块203，可以包括：
第一查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第一确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
具体的，第一确定模块203，可以包括：
第二确定单元，用于利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定所述待检测终端的品牌和型号；
第二查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第三确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
第二确定模块204，用于根据接收到的拍摄图像和所确定的截图图像，确定所述待检测终端的屏幕是否有裂痕。
具体的，第二确定模块204，可以具体用于：
利用所述截图图像对所述拍摄图像进行配准，得到仅包含所述待检测终端的屏幕区域的目标图像；
利用所述截图图像，对所述目标图像进行掩模，得到所述目标图像对应的掩模图像；
对所述目标图像进行边缘检测，得到所述目标图像对应的边缘图像；
利用所述掩模图像，对所述边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；
对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；
对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；
计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；
判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
如果是，确定待检测终端的屏幕有裂痕。
具体的，所述装置还可以包括：
第三确定模块，用于确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
第四确定模块，用于根据所确定的边缘，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的位置。
具体的，所述装置还可以包括：
第五确定模块，用于根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的程度。
可见，对终端屏幕的裂痕鉴定可以实现自动化检测，无需基于人工来实现大量检测移动终端的屏幕裂痕，提高了屏幕裂痕的检测效率，而且减少了人眼的视觉观察的局限性导致的误检漏检，提高了屏幕裂痕检测的准确度。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种屏幕裂痕的检测方法，应用于服务器，其特征在于，预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；所述方法包括：
至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的拍摄图像的数据；
根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
利用所述截图图像对所述拍摄图像进行配准，得到仅包含所述待检测终端的屏幕区域的目标图像；
利用所述截图图像，对所述目标图像进行掩模，得到所述目标图像对应的掩模图像；
对所述目标图像进行边缘检测，得到所述目标图像对应的边缘图像；
利用所述掩模图像，对所述边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；
对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；
对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；
计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；
判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
如果是，确定待检测终端的屏幕有裂痕。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述数据中还包括所述待检测终端的品牌和型号的情况下，
所述根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像，包括：
根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像，包括：
利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定所述待检测终端的品牌和型号；
根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
根据所确定的边缘，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的程度。
6.一种屏幕裂痕的检测装置，应用于服务器，其特征在于，所述装置包括：
存储模块，用于预先存储不同品牌、不同型号终端针对同一预设界面的截图图像；
接收模块，用于至少接收第一终端发送的、包含针对待检测终端显示预设界面时所拍摄的拍摄图像的数据；
第一确定模块，用于根据所述数据，确定所述待检测终端对应的截图图像；
第二确定模块，用于：
利用所述截图图像对所述拍摄图像进行配准，得到仅包含所述待检测终端的屏幕区域的目标图像；
利用所述截图图像，对所述目标图像进行掩模，得到所述目标图像对应的掩模图像；
对所述目标图像进行边缘检测，得到所述目标图像对应的边缘图像；
利用所述掩模图像，对所述边缘图像进行过滤，得到过滤后的边缘图像；
对过滤后的边缘图像进行细化，得到细化后的边缘图像；
对细化后的边缘图像进行连通性处理，得到连通后的边缘图像；
计算连通后的边缘图像中的每一边缘的长度；
判断所述边缘中是否存在边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
如果是，确定待检测终端的屏幕有裂痕。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述数据中还包括所述待检测终端的品牌和型号的情况下，
所述第一确定模块，包括：
第一查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第一确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
第二确定单元，用于利用图像识别技术，对接收到的拍摄图像进行识别，确定所述待检测终端的品牌和型号；
第二查找单元，用于根据所述待检测终端的品牌和型号，在预先存储的截图图像中查找与所述待检测终端的品牌和型号对应的截图图像；
第三确定单元，用于将查找到的截图图像，确定为所述待检测终端对应的截图图像。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三确定模块，用于确定所述边缘中边缘长度不小于预设边缘长度的边缘；
第四确定模块，用于根据所确定的边缘，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的位置。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第五确定模块，用于根据所确定的边缘的边缘长度和所述预设边缘长度，确定所述待检测终端的屏幕裂痕的程度。
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