CN107633055A - 一种将图片转成html文档的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及网页开发领域,特别是一种将图片转成HTML文档的方法。本发明所述的方法是利用OCR图片识别技术和OCR识别的PHP接口API,对需要识别的内容进行设置和结果获取;将获得的背景色、大小、位置等参数进行优化、层次区分和CSS转储,从而实现图片转HTML;所述的方法主要包括背景色遍历扫描区分、背景色识别录入背景库、背景库层次迭代OCR识别、文字/非文字识别、相邻/非相邻DIV识别、CSS属性优化、已确定div边框识别。本发明能将高清的网页设计图片转为HTML格式的文件,免去人工操作的繁琐,节约调试时间;适用于网页设计等。

Description

一种将图片转成HTML文档的方法
技术领域
本发明涉及网页开发技术领域,特别是一种将图片转成HTML文档的方法。
背景技术
网页设计/美工人员通常将一个网页设计导出成图片的形式;网页前端人员负责将图片转成前端HTML供后端人员开发功能;前端人员往往需要很大的工作量,才能完成一个前端demo的制作;
目前尚未有一项技术是能利用WEB应用自动将图片转换成HTML格式文件的。
发明内容
本发明解决的技术问题在于提供一种将图片转成HTML文档的方法;实现将web上的图片转成HTML文档。
本发明解决上述技术问题的技术方案是:
所述的方法是利用OCR图片识别技术和OCR识别的PHP接口API,对需要识别的内容进行设置和结果获取;将获得的背景色、大小、位置等参数进行优化、层次区分和CSS转储,从而实现图片转HTML。
所述的方法主要包括背景色遍历扫描区分、背景色识别录入背景库、背景库层次迭代OCR识别、文字/非文字识别、相邻/非相邻DIV识别、CSS属性优化、已确定div边框识别;
所述背景色遍历扫描区分,利用OCR图片识别的PHP识别接口,进行横向、纵向像素点颜色值识别,获得第一背景色区域大小和背景色值;然后,遍历整个图片;得到N个第一背景色区域,全部录入背景库,得到第一包络DIV;
所述背景色识别录入背景库,利用WEB前端技术和PHP技术;首先记录每个背景色不同的第一包络DIV的属性,创建一个缓存数组对象JSON,内含多个缓存变量属性;将第一包络DIV属性遍历进这个JSON;
所述背景库层次迭代OCR识别,更新并改进JSON;利用迭代和遍历函数,分析每个第一包络DIV内的组成;将这些组成部分组合为该第一包络DIV的内部子对象;每个内部子对象都有其各自的属性;每个子对象也可能包含子对象,如此遍历下去,获得N个级别的对象合集;
所述文字/非文字识别,定义一个判断,判断是否为文字;若是,则获取到文字内容块的属性后进行自动文字识别;若否,则进入图片处理方式;
所述相邻/非相邻DIV识别,遍历每个相同级别的包络DIV的位置;若处于同一行/列,则进行相邻识别;
所述CSS属性优化,优化内容包括尽量减少/排除绝对定位属性信息,将绝对定位转换成普通定位,通过外边距进行排版;对属性值进行去零取整操作,规范属性值的数字;所有CSS属性被安排存储在一个外在的CSS文件中;HTML文件通过外链调用这个CSS文件;
所述已确定div边框识别,对非文字包络DIV;通过OCR技术扫描并判断DIV目标的包围背景和包围背景与内部背景的距离,同时获得包围背景的颜色值;再次截取边框内的包络DIV,替换掉最初的图片文件,完成图片裁剪边框的操作。
背景色遍历扫描区分时,只识别沿图片纵向方向横向第一位的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到纵向的相同颜色(第一背景色)的高度;然后开始转换识别方向,只识别沿图片横向方向的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到横向的相同颜色(第一背景色)的宽度;从而确定第一背景色区域大小和背景色值;依次遍历整个图片;得到N个第一背景色区域,全部录入背景库,得到第一包络DIV。
所述第一包络DIV的属性,重要属性包括宽度、高度、位置(以左上方第一个像素点为基准);
为每个包络DIV对象都创建一个独有的ID属性并赋值。
所述的文字/非文字识别的文字内容块的属性包括宽度、高度、相对/绝对位置、文字大小、字体、字体颜色;
图片处理方式是:首先得到区域的范围,即同样得到宽度、高度、位置属性,其次利用PHP的图片截取函数自定义出一个图片截取方法;所截取的内容就是包括边框的图片DIV的内容;所截图片只能是矩形;且得到最终图片格式为最佳大小的JPG格式。
所述相邻/非相邻DIV识别中,算出DIV块之间的像素点的合,即像素距离;此距离作为外边距属性存至属性JSON内,后期可以方便进行CSS优化。
所述CSS属性优化中所有元素的CSS定位标签都是ID定位。
本发明从人工智能的角度出发,利用日渐兴起的OCR技术,即图片识别技术,通过二次开发,确定OCR扫描的内容和目标数据的获得,从而实现:将图片直接转换成HTML网页demo;免去人工操作的繁琐,节约调试时间。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明:
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,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做出实质性创造获得的方案,都属于本发明保护的范围。
以下是本发明的关于一种将图片转成HTML文档的方法和装置的重要功能点实现方法:
1:背景色遍历扫描区分。利用OCR图片识别的PHP识别接口,只识别沿图片纵向方向横向第一位的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到纵向的相同颜色(第一背景色)的高度;然后开始转换识别方向,只识别沿图片横向方向的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到横向的相同颜色(第一背景色)的宽度;从而确定了第一背景色区域大小和背景色值;依次遍历整个图片;得到N个第一背景色区域,全部录入背景库,得到第一包络DIV;
2:背景色识别录入背景库。利用WEB前端技术和PHP技术;首先记录每个背景色不同的第一包络DIV的属性,重要属性包括宽度、高度、位置(以左上方第一个像素点为基准);创建一个缓存数组对象JSON,内含多个缓存变量属性;将第一包络DIV属性遍历进这个JSON;特别地,为每个包络DIV对象都创建一个独有的ID属性并赋值;保存这个JSON;此时该JSON只包含背景库;
3:背景库层次迭代OCR识别。更新并改进JSON;利用迭代和遍历函数,分析每个第一包络DIV内的组成:文字、非文字、背景等;将这些组成部分组合为该第一包络DIV的内部子对象;每个内部子对象都有其各自的属性;每个子对象也可能包含子对象,如此遍历下去,获得N个级别的对象合集;此时的JSON是包含文字、非文字、背景等多重对象的丰富的对象集;
4:文字/非文字识别。定义一个判断,判断是否为文字;若是,则获取到文字内容块的宽度、高度、相对/绝对位置、文字大小、字体、字体颜色等属性后进行自动文字识别;若否,则进入图片处理方式:首先得到区域的范围,即同样得到宽度、高度、位置等属性,其次要利用PHP的图片截取函数自定义出一个图片截取方法;所截取的内容就是图片DIV的内容,包括边框;所截图片只能是矩形;且得到最终图片格式为最佳大小的JPG格式;
5:相邻/非相邻DIV识别。遍历每个相同级别的包络DIV的位置;若处于同一行/列,则进行相邻识别:用简单的数学函数可以算出DIV块之间的像素点的合:即像素距离;此距离作为外边距属性存至属性JSON内,后期可以方便进行CSS优化;
6:CSS属性优化。优化内容包括尽量减少/排除绝对定位属性信息:将绝对定位转换成普通定位,通过外边距进行排版;利用JS的数学函数,对属性值进行去零取整操作,规范属性值的数字;所有CSS属性被安排存储在一个外在的CSS文件中;HTML文件通过外链调用这个CSS文件;为增大容错度,减少误操作,所有元素的CSS定位标签都是ID定位;
7:已确定div边框识别。此模块针对非文字包络DIV;通过OCR技术扫描并判断DIV目标的包围背景和包围背景与内部背景的距离,同时获得包围背景的颜色值;这样,根据距离获得边框宽度;一个边框属性随即产生;再次截取边框内的包络DIV,替换掉最初的图片文件,即完成图片裁剪边框的操作;
本发明的上述方法中,每个背景库根据其颜色属性和位置属性,即可生成各个区域DIV;后期可分配ID和class。
本发明最终生成一个HTML文件、一个CSS文件夹和一个IMAGE文件夹,CSS文件夹内含一个CSS文件,HTML文件对该CSS文件进行引用;IMAGE文件夹包括非文字(图片)的DIV的截取,格式为图片格式。

Claims (9)

1.一种将图片转成HTML文档的方法,其特征在于:所述的方法是利用OCR图片识别技术和OCR识别的PHP接口API,对需要识别的内容进行设置和结果获取;将获得的背景色、大小、位置等参数进行优化、层次区分和CSS转储,从而实现图片转HTML。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的方法主要包括背景色遍历扫描区分、背景色识别录入背景库、背景库层次迭代OCR识别、文字/非文字识别、相邻/非相邻DIV识别、CSS属性优化、已确定div边框识别;
所述背景色遍历扫描区分,利用OCR图片识别的PHP识别接口,进行横向、纵向像素点颜色值识别,获得第一背景色区域大小和背景色值;然后,遍历整个图片;得到N个第一背景色区域,全部录入背景库,得到第一包络DIV;
所述背景色识别录入背景库,利用WEB前端技术和PHP技术;首先记录每个背景色不同的第一包络DIV的属性,创建一个缓存数组对象JSON,内含多个缓存变量属性;将第一包络DIV属性遍历进这个JSON;
所述背景库层次迭代OCR识别,更新并改进JSON;利用迭代和遍历函数,分析每个第一包络DIV内的组成;将这些组成部分组合为该第一包络DIV的内部子对象;每个内部子对象都有其各自的属性;每个子对象也可能包含子对象,如此遍历下去,获得N个级别的对象合集;
所述文字/非文字识别,定义一个判断,判断是否为文字;若是,则获取到文字内容块的属性后进行自动文字识别;若否,则进入图片处理方式;
所述相邻/非相邻DIV识别,遍历每个相同级别的包络DIV的位置;若处于同一行/列,则进行相邻识别;
所述CSS属性优化,优化内容包括尽量减少/排除绝对定位属性信息,将绝对定位转换成普通定位,通过外边距进行排版;对属性值进行去零取整操作,规范属性值的数字;所有CSS属性被安排存储在一个外在的CSS文件中;HTML文件通过外链调用这个CSS文件;
所述已确定div边框识别,对非文字包络DIV;通过OCR技术扫描并判断DIV目标的包围背景和包围背景与内部背景的距离,同时获得包围背景的颜色值;再次截取边框内的包络DIV,替换掉最初的图片文件,完成图片裁剪边框的操作。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:背景色遍历扫描区分时,只识别沿图片纵向方向横向第一位的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到纵向的相同颜色(第一背景色)的高度;然后开始转换识别方向,只识别沿图片横向方向的像素点的颜色值;当遇到不同的像素点颜色时,退回到上一像素点,得到横向的相同颜色(第一背景色)的宽度;从而确定第一背景色区域大小和背景色值;依次遍历整个图片;得到N个第一背景色区域,全部录入背景库,得到第一包络DIV。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述第一包络DIV的属性,重要属性包括宽度、高度、位置(以左上方第一个像素点为基准);
为每个包络DIV对象都创建一个独有的ID属性并赋值。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述第一包络DIV的属性,重要属性包括宽度、高度、位置(以左上方第一个像素点为基准);
为每个包络DIV对象都创建一个独有的ID属性并赋值。
6.根据权利要求2至5任一项所述的方法,其特征在于:所述的文字/非文字识别的文字内容块的属性包括宽度、高度、相对/绝对位置、文字大小、字体、字体颜色;
图片处理方式是:首先得到区域的范围,即同样得到宽度、高度、位置属性,其次利用PHP的图片截取函数自定义出一个图片截取方法;所截取的内容就是包括边框的图片DIV的内容;所截图片只能是矩形;且得到最终图片格式为最佳大小的JPG格式。
7.根据权利要求2至5任一项所述的方法,其特征在于:所述相邻/非相邻DIV识别中,算出DIV块之间的像素点的合,即像素距离;此距离作为外边距属性存至属性JSON内,后期可以方便进行CSS优化。
8.根据权利要求2至5任一项所述的方法,其特征在于:所述CSS属性优化中所有元素的CSS定位标签都是ID定位。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述CSS属性优化中所有元素的CSS定位标签都是ID定位。
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