CN106503756A - 基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，通过建立的汉字笔迹模型来指导汉字的初学者以及其他对汉字书写关注的人员学习汉字的书写，不仅笔顺规范，而且书写美观。其技术方案为：对汉字原图进行黑白二值化处理，建立汉字的黑白二值图像轮廓；在呈现封闭空间的轮廓内部设置一对起点和终点；通过路径查找得到该对起点和终点在轮廓中间区域的路径，从而从该汉字中分解出一个笔画；在分解出汉字的笔画后，根据笔画中所设关键点的周边图像的形态，自动计算汉字笔画的力度和笔法；针对汉字书写录像，通过设定笔画中所设关键点和录像播放时间的关联，自动计算汉字书写轨迹的速度和笔法。

Description

基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法

技术领域

本发明涉及汉字笔迹模型的建立，尤其涉及可用于给汉字学习者展示汉字的书写顺序、指导汉字学习者采用描红方法学习汉字的书写、进行汉字书法艺术的欣赏等诸多应用场合的基础——汉字笔迹模型的建立方法。

背景技术

汉字的书写规划化和正确性，历来是学习汉字者的难题之一。1988年3月25日中华人民共和国国家语言文字工作委员会和新闻出版署联合发布的《现代汉语通用字表》确定了7000个汉字的规范笔顺，并对一些疑难字进行了举例。但是由于其仅是文字说明，效果不直观，汉字的书写者难以记住。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，通过建立的汉字笔迹模型来指导汉字的初学者以及其他对汉字书写关注的人员学习汉字的书写，不仅笔顺规范，而且书写美观。

本发明的技术方案为：本发明揭示了一种基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，包括：

对汉字原图进行黑白二值化处理，建立汉字的黑白二值图像轮廓；

在呈现封闭空间的轮廓内部设置一对起点和终点；

通过路径查找得到该对起点和终点在轮廓中间区域的路径，从而从该汉字中分解出一个笔画。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，在对汉字原图进行黑白二值化处理的同时进行去污处理。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，在建立汉字的黑白二值图像轮廓的过程中，针对通过枯笔手法写成的汉字笔画，会造成非封闭空间的轮廓，通过区间合并的方式将其转换为封闭空间的轮廓，并将该笔画的枯笔的影像和该笔画关联，当需要展示该笔画时使用枯笔的影像。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，汉字笔迹模型包括汉字原图、组成单个汉字的笔画顺序、组成单个汉字的每一个单笔笔画、汉字部件、书写路径，其中单笔笔画包括笔画轨迹及轮廓、笔画在字中的位置及大小、笔画的关键点及书写描述、书写速度和力度。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，选取汉字的多个笔画构成汉字部件并将其存储至汉字笔迹库中，将单个汉字的轮廓分离为汉字部件，从而和汉字笔迹库中所存储的汉字部件进行匹配。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，方法还包括：

在分解出汉字的笔画后，根据笔画中所设关键点的周边图像的形态，自动计算汉字笔画的力度和笔法；

针对汉字书写录像，通过设定笔画中所设关键点和录像播放时间的关联，自动计算汉字书写轨迹的速度和笔法。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，还包括：

基于汉字笔迹模型对汉字笔迹进行复现，包括：整体或分笔展示汉字的轮廓、书写路径，且在展示一个笔画时按照书写路径逐渐绘制；

其中每一个笔画的显示及其显示速度、显示大小、和/或显示颜色是由人工进行控制，对每一个笔画的显示还附带有补充文字信息。

根据本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的一实施例，还包括：

基于汉字笔迹模型引导学习者在触摸屏上跟随路径书写汉字，其中在书写时对笔画的起点和落点、描绘速度、下笔力度进行检测，且能够跟随书写的位置实时调整汉字笔迹的形状和大小，且能保持笔迹之间的相对位置及大小比例。

本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明在汉字原图的基础上，通过黑白二值图像轮廓算法和两点路径查找算法得到汉字的各个笔划。此外还能得到每一个笔划的力度和运笔方式并以此提示学习者。相较于传统技术，本发明实现了基于汉字原图实现汉字笔迹模型的构建，对于构建出来的汉字笔迹模型，使用该模型可用于给汉字学习者展示汉字的书写顺序、指导汉字学习者采用描红方法学习汉字的书写、进行汉字书法艺术的欣赏等诸多场合。

附图说明

图1示出了本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的第一实施例的流程图。

图2示出了本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的第二实施例的流程图。

图3示出了本发明的汉字笔迹模型的示意图。

图4示出了多个汉字之间共享汉字构成部件的示意图。

具体实施方式

在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。

图1示出了本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的第一实施例的流程。请参见图1，本实施例的方法的实施步骤详述如下。

步骤S11：对汉字原图进行黑白二值化处理，建立汉字的黑白二值化图像轮廓。

汉字原图可以从计算机汉字字库中获取，或者通过拍照、扫描等来自其他途径的汉字图片。

对于来自汉字原图的汉字，对其先进行黑白二值化处理。对于已经获得的汉字图像，通过二值化图像轮廓的提取获得该汉字的轮廓描述，同时保留汉字轮廓的背景图。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。例如采用计算像素平均值的方法，即设置阈值K，扫描图像的每个像素值如像素值大于K像素值就设为255(白色)，值小于等于K像素值就设为0(黑色)。

为了得到更好的效果，可以在对汉字原图进行二值化处理的同时进行去污处理。

建立起来的汉字的黑白二值化图像轮廓是一个封闭空间。然而，对于通过枯笔手法写成的汉字笔画，会造成非封闭的空间，因此需要通过区间合并的方式将这一非封闭的空间转换为封闭空间的轮廓。与此同时将该笔画的枯笔的影像和该笔画本身进行关联，当需要展示该笔画时使用枯笔的影像。

步骤S12：在呈现封闭空间的轮廓内部设置一对起点和终点。

步骤S13：通过路径查找得到该对起点和终点在轮廓中间区域的路径，从而从该汉字中分解出一个笔画。

从下笔到起笔为一个完整的笔迹。不同的汉字字库及书法作品，同一个汉字的笔迹构成都是不同的。对于一个独立的笔迹，系统会自动分解，而互相连接或交叉的笔迹则需要人工辅助。由人工在轮廓内部设置一起点和一终点，使用路径查找得到该两点之间的一条或多条路径，该路径与轮廓边缘保持相对稳定的距离，该路径即为汉字书写的走笔。由人工负责从中选取合理的一条路径，即分解出一个笔迹。

此外，在本实施例中，可以排列一个汉字的所有路径的顺序，并设置路径之间的书写描述。

对于汉字笔迹模型，是指这个汉字拆分为每一笔、每一笔的在汉字中的排放位置大小和顺序、每一笔的轮廓、填满这个轮廓的走笔顺序和力度比描述、关于这一笔笔法的说明。而所谓的一笔，是指书写汉字时从下笔开始直到起笔的完整过程。根据笔所走过的轨迹线，抽取出几个关键点，这些关键点规定了走笔的顺序、方向，以及走笔的力度、走笔方式，力度有轻、中、重，走笔方式有缓、快、停顿、垂露、悬针、笔尖等。如图3所示，汉字笔迹模型可以包括汉字原图(汉字字体或汉字图片)、笔画顺序表、整字书写说明。而在笔画顺序表中又包括笔画顺序、单笔笔画以及汉字部件。单笔笔画进一步含有笔画轨迹及轮廓、笔画在汉字中的位置及大小、关键点、力度、笔法、书写说明等内容。

此外，汉字部件是本发明的另一个优化。选取汉字的多个笔画构成汉字部件并将其存储到汉字笔迹库中。在今后的操作中，可以将单个汉字的轮廓分离为汉字部件，从而和汉字笔迹库中所存储的汉字部件进行匹配。对于汉字笔迹库的存储如图4所示，一个汉字的笔迹模型需要占据相当的存储空间，由于大量的汉字的部件相似甚至相同，因此通过共享汉字构成部件的笔迹模型就可以减少笔迹模型的存储空间以及构建笔迹库的时间。

请参见图2，示出了本发明的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法的第二实施例的流程。请参见图2，本实施例的方法的实施步骤详述如下。

步骤S21：对汉字原图进行黑白二值化处理，建立汉字的黑白二值化图像轮廓。

汉字原图可以从计算机汉字字库中获取，或者通过拍照、扫描等来自其他途径的汉字图片。

对于来自汉字原图的汉字，对其先进行黑白二值化处理。对于已经获得的汉字图像，通过二值化图像轮廓的提取获得该汉字的轮廓描述，同时保留汉字轮廓的背景图。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。例如采用计算像素平均值的方法，即设置阈值K，扫描图像的每个像素值如像素值大于K像素值就设为255(白色)，值小于等于K像素值就设为0(黑色)。

为了得到更好的效果，可以在对汉字原图进行二值化处理的同时进行去污处理。

建立起来的汉字的黑白二值化图像轮廓是一个封闭空间。然而，对于通过枯笔手法写成的汉字笔画，会造成非封闭的空间，因此需要通过区间合并的方式将这一非封闭的空间转换为封闭空间的轮廓。与此同时将该笔画的枯笔的影像和该笔画本身进行关联，当需要展示该笔画时使用枯笔的影像。

步骤S22：在呈现封闭空间的轮廓内部设置一对起点和终点。

步骤S23：通过路径查找得到该对起点和终点在轮廓中间区域的路径，从而从该汉字中分解出一个笔画。

从下笔到起笔为一个完整的笔迹。不同的汉字字库及书法作品，同一个汉字的笔迹构成都是不同的。对于一个独立的笔迹，系统会自动分解，而互相连接或交叉的笔迹则需要人工辅助。由人工在轮廓内部设置一起点和一终点，使用路径查找得到该两点之间的一条或多条路径，该路径与轮廓边缘保持相对稳定的距离，该路径即为汉字书写的走笔。由人工负责从中选取合理的一条路径，即分解出一个笔迹。

此外，在本实施例中，可以排列一个汉字的所有路径的顺序，并设置路径之间的书写描述。

对于汉字笔迹模型，是指这个汉字拆分为每一笔、每一笔的在汉字中的排放位置大小和顺序、每一笔的轮廓、填满这个轮廓的走笔顺序和力度比描述、关于这一笔笔法的说明。而所谓的一笔，是指书写汉字时从下笔开始直到起笔的完整过程。根据笔所走过的轨迹线，抽取出几个关键点，这些关键点规定了走笔的顺序、方向，以及走笔的力度、走笔方式，力度有轻、中、重，走笔方式有缓、快、停顿、垂露、悬针、笔尖等。如图3所示，汉字笔迹模型可以包括汉字原图(汉字字体或汉字图片)、笔画顺序表、整字书写说明。而在笔画顺序表中又包括笔画顺序、单笔笔画以及汉字部件。单笔笔画进一步含有笔画轨迹及轮廓、笔画在汉字中的位置及大小、关键点、力度、笔法、书写说明等内容。

此外，汉字部件是本发明的另一个优化。选取汉字的多个笔画构成汉字部件并将其存储到汉字笔迹库中。在今后的操作中，可以将单个汉字的轮廓分离为汉字部件，从而和汉字笔迹库中所存储的汉字部件进行匹配。部件可以被多个汉字引用。对于汉字笔迹库的存储如图4所示，一个汉字的笔迹模型需要占据相当的存储空间，由于大量的汉字的部件相似甚至相同，因此通过共享汉字构成部件的笔迹模型就可以减少笔迹模型的存储空间以及构建笔迹库的时间。

步骤S24：在分解出汉字的笔画后，根据笔画中所设置的关键点的周边图像的形态，自动计算汉字的笔画的力度和笔法。

另外，针对汉字书写录像，通过设定笔画中所设关键点和录像播放时间的关联，自动计算汉字书写轨迹的速度和笔法。

对于汉字笔迹模型的应用，举例来说，有如下的几种场合。

第一种应用是基于汉字的笔迹模型重现汉字的书写。系统能够方便的根据所保持的每个汉字的笔迹顺序以及每个笔迹的路径，按照一定的时间速度顺序重现在屏幕上，既可完全采用原有建模时使用的图形，也可根据路径及轮廓进行绘画。并可根据笔迹关键点的要求，表现每笔的轮廓边缘和内部填充方式，可以显示书法效果。使用笔的粗细及点阵分布，可以展示不同的书写效果。设置每个关键点的速度，则可更真实的重现原始的书写风格。本发明可以允许展示不同粗细和不同风格的笔，以及允许将汉字进行拉长、倾斜等。

在展示一个笔画时，能够按照路径逐渐绘制出来，能够由人工控制显示上一笔、下一笔。能够调整显示速度、汉字显示大小、汉字颜色等。能够在显示时解释每一笔的要点，笔与笔之间的关系，该汉字的整体书写信息等。其他的内容，例如该汉字的读音、意思、造句等，可作为补充。

第二种应用是复现书法艺术作品。基于单个汉字的复现，结合汉字之间的布放位置关系，可以复现一件书法艺术品。结合该书法艺术品的书写场景介绍等，用于作为书法艺术欣赏。

第三种应用是为汉字书写学习者展示一个汉字的书写顺序。例如，在手机APP里，让学习者选取一个汉字，提供描红展示功能。汉字将在一个显示区域内按照汉字的笔顺，展示每一笔的书写。(1)可以全字完整展示，可以单步控制每一笔的展示，控制上一笔、下一笔；(2)可以调整展示的速度、字的大小、颜色；(3)可以用语音或文字解说原先为一笔所规定的说明；(4)可以展示每一笔的路径及关键点，指明关键点的力度比和走笔方式。

第四种应用是触摸屏汉字描述技术。系统先在使用触摸屏的装置上(例如一般的手机、PDA和安装触摸屏的计算机)展示汉字图形、汉字笔顺以及每笔的路径。汉字学习者根据汉字笔顺所规定的路径，用手指或电子笔在触摸屏上依样学习汉字的书写。系统能感知书写者每笔轨迹的符合度，包括位置及速度。对于安装有压力感应触摸屏的手机，还能评点书写者在每个关键点的力度，从而随时能够判断学习者书写的完美程度。

本发明不仅能够考虑书写位置符合度和力度，还强调了运笔的速度。不仅记录了学习者的书写轨迹，对其进行评点，而且实现了同步评判技术，采用多种提示和校正措施，随时纠正书写者的书写。允许书写者采用不同的大小及倾斜度，系统能够自动跟随调整汉字笔迹模型，保持笔迹之间的相对位置及大小比例。

第五种应用是建立了一种书法作品的汉字通用构成模型，实现了从已有的汉字笔迹生成未构造的汉字笔迹的方法，也提供了多个汉字笔迹构成一件书法作品的方法。系统采用自动计算和人工辅助的方式，可以移动、旋转、伸缩、连接及切割，从而从汉字笔迹部件到一件书法作品的构造，并可复现整个艺术品的书写展示。

尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。

提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (8)

1.一种基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，包括：

对汉字原图进行黑白二值化处理，建立汉字的黑白二值图像轮廓；

在呈现封闭空间的轮廓内部设置一对起点和终点；

通过路径查找得到该对起点和终点在轮廓中间区域的路径，从而从该汉字中分解出一个笔画。

2.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，在对汉字原图进行黑白二值化处理的同时进行去污处理。

3.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，在建立汉字的黑白二值图像轮廓的过程中，针对通过枯笔手法写成的汉字笔画，会造成非封闭空间的轮廓，通过区间合并的方式将其转换为封闭空间的轮廓，并将该笔画的枯笔的影像和该笔画关联，当需要展示该笔画时使用枯笔的影像。

4.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，汉字笔迹模型包括汉字原图、组成单个汉字的笔画顺序、组成单个汉字的每一个单笔笔画、汉字部件、书写路径，其中单笔笔画包括笔画轨迹及轮廓、笔画在字中的位置及大小、笔画的关键点及书写描述、书写速度和力度。

5.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，选取汉字的多个笔画构成汉字部件并将其存储至汉字笔迹库中，将单个汉字的轮廓分离为汉字部件，从而和汉字笔迹库中所存储的汉字部件进行匹配。

6.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，方法还包括：

在分解出汉字的笔画后，根据笔画中所设关键点的周边图像的形态，自动计算汉字笔画的力度和笔法；

针对汉字书写录像，通过设定笔画中所设关键点和录像播放时间的关联，自动计算汉字书写轨迹的速度和笔法。

7.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，还包括：

基于汉字笔迹模型对汉字笔迹进行复现，包括：整体或分笔展示汉字的轮廓、书写路径，且在展示一个笔画时按照书写路径逐渐绘制；

其中每一个笔画的显示及其显示速度、显示大小、和/或显示颜色是由人工进行控制，对每一个笔画的显示还附带有补充文字信息。

8.根据权利要求1所述的基于图像轮廓化建立汉字笔迹模型的方法，其特征在于，还包括：

基于汉字笔迹模型引导学习者在触摸屏上跟随路径书写汉字，其中在书写时对笔画的起点和落点、描绘速度、下笔力度进行检测，且能够跟随书写的位置实时调整汉字笔迹的形状和大小，且能保持笔迹之间的相对位置及大小比例。