CN107967689A - 一种图像边界检测方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像边界检测方法及设备，所述方法包括在通过光标对图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的像素属性特征匹配。

Description

一种图像边界检测方法及设备

技术领域

本发明涉及图像识别与模式识别技术领域，尤其涉及一种图边界检测方法及设备。

背景技术

在对地图进行相关的定位分析过程中，首先需要在GIS(Geographic InformationSystem，地理信息系统)系统中录入POI(Point of Interest，兴趣点)，而一个POI对应一个封闭区域，因此，需要界定该封闭区域的边界路径。

目前，GIS系统中使用的是基于SVG(Scalable Vector Graphics，可伸缩矢量图形)的矢量化的地图，而SVG地图内部对应的标签属性完整记录了每个封闭区域的路径，因此可以比较方便地通过SVG的属性标签来定位到该区域的边界，然后再进行POI的录入操作。

然而，对于JPG(Joint Photographic Experts Group，联合图像专家组)等非矢量化格式的地图，目前没有直接可编码使用的方法来获取其边界路径，因此无法直接供系统使用，所以，现有技术中，缺乏可直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的方法。

发明内容

本发明实施例提供一种图边界检测方法及设备，用于解决现有技术中缺乏可直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的方法。

为此，本发明实施例提供的一种图边界检测方法的具体技术方案如下：

在通过光标对非矢量化格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内；

确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

可选的，所述获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，具体包括：

获取所述图像的灰度图；

获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

可选的，所述由所述多个像素点组成一个相似区域，具体包括：

用预设灰度色填充所述所有像素点；

由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

可选的，所述以边界路径标签格式保存所述边界之后，还包括：

获取所述第一像素点的图像特征；

调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

根据所述图像特征设置所述封闭区域。

再一方面，本申请实施例还提供一种用于图像边界检测的设备，包括：

第一获取单元，用于在通过光标对非矢量化格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

第二获取单元，用于获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内；

确定单元，用于确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

可选的，包括：

第三获取单元，用于获取所述图像的灰度图；

第四获取单元，用于获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

可选的，包括：

填充单元，用于用预设灰度色填充所述所有像素点；

组成单元，用于由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

可选的，包括：

第五获取单元，用于获取所述第一像素点的图像特征；

调用单元，用于调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

设置单元，用于根据所述图像特征设置所述封闭区域。

再一方面，本申请实施例还提供一种用于图像边界检测的设备，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上所述一种图像边界检测方法。

再一方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质：

所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述一种图像边界检测方法。

所以，通过上述图像边界检测方法，也即通过光标对图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；以及获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内；以及确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界，有效的解决了现有技术中，缺乏可直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的方法，具有能够直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的有益效果。

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。

图1为本申请实施例提供的一种图像边界检测方法的流程图；

图2a-图2c为本申请实施例提供的图像中封闭区域的结构示意图；

图3为本申请实施例中步骤S102中一部分步骤的具体实现方式流程图；

图4为本申请实施例中步骤S102中另一部分步骤的具体实现方式流程图；

图5为本申请实施例中还可以执行的一些步骤的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明技术方案的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请文件中记载的实施例，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，都属于本发明技术方案保护的范围。

请参考图1，为本申请实施例提供的一种图像边界检测方法，包括：

步骤S101：在通过光标对非矢量格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

步骤S102：获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的像素属性特征匹配；

步骤S103：确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

在具体实践过程中，本申请实施例中的方法首先执行步骤S101，也即在通过光标对图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点。

在本发明实施例中需要进行边界检测图像为JPG等非矢量格式地图，为了叙述方便，具体以JPG地图为例，来对本发明实施例中的方法进行阐述。

在实际应用中，JPG地图中包含多个封闭区域，当需要在JPG地图中寻找某一个兴趣点POI封闭区域的边界时，可以通过移动鼠标，将鼠标对应的光标移动到JPG地图中该兴趣点POI的封闭区域的任一位置处，然后通过鼠标点击JPG地图中该兴趣点POI的封闭区域，对该封闭区域进行选择。

当然，在实际应用中，封闭区域又包括两种，第一种为单一型的封闭区域，这类封闭区域由标准的几类形状如矩形、圆形、多边形等所围住的一块区域，同时内部不再有其它的边界形状图形，也即单一型的封闭区域只包含一个边界即外边界；第二种为复合型的封闭区域，这类封闭区域是在单一型的基础上内部又叠加了一个或者多个的封闭形状，这时，这个封闭区域就包含多个边界即一个外边界和多个内边界，如图2a所示的一个复合型封闭区域10，该封闭区域内包括一个长方形的封闭区域，图2a所示的复合型封闭区域10就包括一个外边界和一个内边界。

在本实施例中，具体以图2a所示的复合型的封闭区域10为例，当将光标移动到封闭区域10中如图2a所示的第一位置15时，可以点击JPG地图中该兴趣点POI的封闭区域10，进而对该封闭区域10进行选择，同时，去获取光标在点击封闭区域10时，JPG地图中与光标当前所在的第一位置15对应的第一像素点，也即图2a中第一位置对应的像素点，在获取到该第一像素点之后，本发明中的实施例就可以执行步骤S102：获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的像素属性特征匹配。

在具体实际过程中，当获取到JPG地图中与光标当前所在位置对应第一像素点之后，就可以以第一像素点所在位置为起点，向至少一个预设方向寻找与该第一像素点的像素属性特征匹配的像素点，其中，像素属性特征匹配为寻找到的像素点的灰度值与第一像素点的灰度值的差在预设的误差范围之内，或为寻找到的像素点的三基色RGB值与第一像素点的三基色RGB值的差在预设的误差范围之内，在实际应用中，这些像素点又称为相似点，至少一个预设方向可以包括在JPG地图中以第一像素点所在位置为起点(或以第一像素点所在位置为中心)向JPG地图中封闭区域10的四周辐射的任一方向，如图2b所示，至少一个预设方向可以包括以第一像素点为起点的向上方向11，以第一像素点为起点的向下方向12，以第一像素点为起点的向左方向13以及以第一像素点为起点的向右方向14等等，在此就不一一列举了。

在本实施例中具体以至少一个预设方向包括如图2b所示的4个方向，且以像素属性特征匹配为寻找到的像素点的灰度值与第一像素点的灰度值的差在预设的误差范围之内为例，在实际应用中，请参考图3，上述步骤S102中的获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，可以具体按照以下方式执行：

步骤S201：获取所述图像的灰度图；

步骤S202：获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

请参考图4，上述步骤S102中的由所述多个像素点组成一个相似区域，可以具体按照以下方式执行：

步骤S301：用预设灰度色填充所述所有像素点；

步骤S302：由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

也即在实际应用中，在获取到JPG地图中与光标当前所在位置对应第一像素点之后，还可以先获取JPG地图的灰度图，也即将JPG地图转换成与之对应的灰度图，在实际应用中，在将JPG地图转换成与之对应的灰度图，还可以现将转换之前的JPG地图保存一份，然后再在转换的灰度图中，以第一像素点为起点，向至少一个预设方向需寻找与该第一像素点的灰度值的差在预设的误差范围之内的像素点，在本实施例中具体以至少一个预设方向包括如图2b所示的以第一像素点为起点的向上方向11，以第一像素点为起点的向下方向12，以第一像素点为起点的向左方向13以及以第一像素点为起点的向右方向14为例。

那么，在具体实践过程中，就可以先按照以第一像素点为起点的向上方向11去检测JPG地图对应的灰度图中在该向上方向11上的相似点，也即与第一像素点之间的灰度值的差在预设范围内的像素点，在实际应用中，上述预设范围本领域的技术人员可以根据实际情况具体选择，本实施例中，具体以预设范围为50为例，那么，就可以先检测灰度图中在向上方向11上与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点，在向上方向11上每次检测出一个与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点之后，就将该像素点按照预设灰度色进行填充，在实际应用中，可以选预设灰度色为纯白色(也可以选择其他颜色)，使得填充后的像素点能够明显区别于这些像素点周围的其他像素点，直到将灰度图中在向上方向11上与第一像素点的灰度值相差在50之内的所有像素点都检测出来后，以及将所有检测出来的像素点填充为纯白色后，再检测下一个方向如灰度图中在向下方向12上与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点。

同样的，在向下方向12上每次检测出一个与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点之后，就将该像素点填充为白色，直到将灰度图中在向下方向12上与第一像素点的灰度值相差在50之内的所有像素点都检测出来，以及将所有检测出来的像素点填充为纯白色后，就可以检测灰度图中在向左方向13上与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点。

同样的，在向左方向13上每次检测出一个与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点之后，就将该像素点填充为白色，直到将灰度图中在向左方向13与第一像素点的灰度值相差在50之内的所有像素点都检测出来，以及将所有检测出来的像素点填充为纯白色后，就可以检测灰度图中在向右方向14上与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点，当将灰度图中在向右方向14上与第一像素点的灰度值相差在50之内的所有像素点都检测出来以及将所有检测出来的像素点填充为白色之后，此时就检测完所有预设方向上的相似点(或像素点)。

当然，在实际应用中，也可以在将上述四个方向上的所有像素点检测出来之后，再将检测出来的所有像素点填充为白色，还可以在检测出一个方向上的所有像素点之后，再将该方向上的检测出来所有像素点填充为白色，在此就不一一列举了。

在本实施例中，具体以在每一个方向上每次检测出一个与第一像素点的灰度值相差在50之内的像素点之后，就将该像素点按照纯白色进行填充为例，请结合图2c进行参考，那么，由上述四个方向上检测出来的并被填充为白色的所有像素点就组成一个能够表示JPG地图中封闭区域10的如图2c所示的相似区域。

本实施例中的方法在执行完步骤S102之后，就可以执行步骤S103：确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

也即在由上述四个方向上检测出来的并被填充为白色的所有像素点组成一个能够表示JPG地图中封闭区域10的如图2c所示的相似区域之后，就可以确定该相似区域的边界，在实际应用中，可以通过调用opencv中的findContours函数去提取相似区域的边界，提取的边界包括属于该边界的多个像素点的坐标信息，还可以包括属于该边界的多个像素点的颜色信息等等。

在此，具体以提取的边界包括属于该边界的多个像素点的坐标信息为例，由于封闭区域10内包括一个长方形的区域，所以，调用opencv中的findContours函数去提取相似区域的边界时，就会提取出该相似区域的一个内边界和外边界，提取出的外边界和内边界可以封装在一个边界集合中，然后就可以将包括一个内边界和一个外边界的边界集合以边界标签也即path格式来保存起来。当然，在实际应用中，若封闭区域10为一个单一型的封闭区域，那么该封闭区域经过上述处理后，调用opencv中的findContours函数提取与之对应的相似区域的边界时，只会提取到一个外边界，这时，可以直接以边界标签也即path格式来保存该外边界即可。

所以，通过上述图像边界检测方法，也即通过光标对图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；以及获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内；以及确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界，有效的解决了现有技术中，缺乏可直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的方法，具有能够直接在JPG等非矢量格式地图中寻找对应POI封闭区域边界路径的有益效果。

请参量图5，在实际应用中，本发明实施例执行完步骤S103之后，还可以执行以下步骤：

步骤S401：获取所述第一像素点的图像特征；

步骤S402：调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

步骤S403：根据所述图像特征设置所述封闭区域。

在实际应用中，还可以获取JPG地图中属于封闭区域10的第一像素点的图像特征，如第一像素点的颜色，当需要在显示屏中呈现该封闭区域10时，就可以调用以边界标签也即path格式保存上述边界，由该边界形成一个需要呈现的封闭区域10的边界，然后再用第一像素点的颜色去设置边界内的区域，使得该边界内的颜色与JPG地图中封闭区域的颜色一致，进而就完成了封闭区域10的呈现。

基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种用于图像边界检测的设备，该设备的图像边界检测方法的具体实施可参见上述方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，该设备包括：

第一获取单元，用于在通过光标对非矢量格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

第二获取单元，用于获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的像素属性特征匹配；

确定单元，用于确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

可选的，包括：

第三获取单元，用于获取所述图像的灰度图；

第四获取单元，用于获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

可选的，包括：

填充单元，用于用预设灰度色填充所述所有像素点；

组成单元，用于由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

可选的，包括：

第五获取单元，用于获取所述第一像素点的图像特征；

调用单元，用于调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

设置单元，用于根据所述图像特征设置所述封闭区域。

基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种用于图像边界检测的设备，该设备的图像边界检测方法的具体实施可参见上述方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，该设备包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上所述一种图像边界检测方法。

基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种计算机可读存储介质：

所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的一种图像边界检测方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种图像边界检测方法，其特征在于，包括：

在通过光标对非矢量化格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的的像素属性特征匹配；

确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，具体包括：

获取所述图像的灰度图；

获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述由所述多个像素点组成一个相似区域，具体包括：

用预设灰度色填充所述所有像素点；

由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述以边界路径标签格式保存所述边界之后，还包括：

获取所述第一像素点的图像特征；

调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

根据所述图像特征设置所述封闭区域。

5.一种用于图像边界检测的设备，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于在通过光标对非矢量化格式的图像进行操作时，获取所述图像中与所述光标当前所在位置对应的第一像素点；

第二获取单元，用于获取所述图像中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，由所述多个像素点组成一个相似区域，其中，所述多个像素点中的每一个像素点的像素属性特征与所述第一个像素点的像素属性特征匹配；

确定单元，用于确定所述相似区域的边界，以边界路径标签格式保存所述边界。

6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，包括：

第三获取单元，用于获取所述图像的灰度图；

第四获取单元，用于获取所述灰度图中以所述第一像素点所在位置为起点的至少一个预设方向上的多个像素点，所述多个像素点中的每一个像素点的灰度值与所述第一个像素点的灰度值之差在预设范围内。

7.如权利要求5或6所述的设备，其特征在于，包括：

填充单元，用于用预设灰度色填充所述所有像素点；

组成单元，用于由填充后的所有像素点组成一个相似区域。

8.如权利要求5或6所述的设备，其特征在于，包括：

第五获取单元，用于获取所述第一像素点的图像特征；

调用单元，用于调用以边界路径标签格式保存的所述边界，由所述边界形成需要呈现的封闭区域；

设置单元，用于根据所述图像特征设置所述封闭区域。

9.一种用于图像边界检测的设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如权利要求1-4任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：

所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。