CN108615030A - 一种标题一致性检测方法、装置及电子设备 - Google Patents
一种标题一致性检测方法、装置及电子设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供了一种标题一致性检测方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取第一标题图像和第二标题图像；从第一标题图像中确定第一子区域，从第二标题图像中确定第二子区域，计算第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；从第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；基于第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度，确定第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。通过本方案可以提高标题一致性检测的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种标题一致性检测方法、装置及电子设备。
背景技术
为了方便用户观看视频，视频画面上可以呈现出与视频内容相关的标题。例如，在电视台播出的新闻类视频中，视频画面上常常会呈现出与视频内容相关的新闻标题。
对于一个完整的视频来说，通常会包含不同标题的视频内容。为了方便用户观看其自身感兴趣的标题对应的视频内容，通常按照视频内容的标题是否一致，将该完整的视频切分成多个不同标题的视频，并在切分所得的各个视频中输入与其视频内容相关的标题，然后将切分所得的各个视频进行上线。可见，在切分视频的过程中，需要判断视频内容的标题是否一致。
现有技术中，通常通过以下方式来判断视频内容的标题是否一致：获取两个标题图像，其中，标题图像为包含标题文本内容的图像；对获取的两个标题图像进行图像匹配，得到图像匹配度；若所得到的图像匹配度大于预设图像匹配度，则判断出两个标题图像的标题一致；若所得到的图像匹配度小于预设图像匹配度，则判断出两个标题图像的标题不一致。
然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：
在实际应用中，有些标题图像的背景色是透明色，虽然两个标题图像的背景色均为透明色，但是，两个标题的背景所包含的数据内容不同，从而导致判断两个标题图像的标题是否一致的准确度较低。
举例而言，第一标题图像的第一标题与第二标题图像的第二标题一致，第一标题图像的背景色与第二标题图像的背景色均为透明色，但是，第一标题图像的背景所包含的数据内容与第二标题图像的背景所包含的数据内容不同，这种情况下，如果对第一标题图像和第二标题图像进行图像匹配，得到的判断结果为：第一标题与第二标题不一致，很显然，得到的判断结果不准确。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种标题一致性检测方法、装置及电子设备，以提高标题一致性检测的准确率。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种标题一致性检测方法，所述方法包括：
获取第一标题图像和第二标题图像；
从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域；
计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；
从所述第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从所述第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；其中，所述第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值；所述第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值；所述第一掩码值为基于所述第一基准值所确定的值，所述第二掩码值为基于所述第二基准值所确定的值；
基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
可选的，所述从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域的步骤，包括：
按照预设的坐标转换公式，计算所述第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算所述第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将所述第一标题图像中所述第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将所述第二标题图像中所述第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，所述预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数。
可选的，所述计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值的步骤，包括：
对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像；
基于所述第一二值化图像，确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，及基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征；
针对每一颜色通道，将所述第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值；所述多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点；
针对每一颜色通道，将所述第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值；所述多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
可选的，所述对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像的步骤，包括：
确定所述第一子区域对应的第一亮度通道图像，以及所述第二子区域对应的第二亮度通道图像；
利用最大类间方差法，计算所述第一亮度通道图像的第一方差值，计算所述第二亮度通道图像的第二方差值；
确定所述第一方差值中最大方差值所对应的第一亮度值，以及所述第二方差值中最大方差值所对应的第二亮度值；
基于所述第一亮度值和所述第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定所述第一子区域的第一二值化图像，以及利用所述第二亮度值和所述第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定所述第二子区域的第二二值化图像。
可选的，所述基于所述第一二值化图像，确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征的步骤，包括：
扫描所述第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第一像素值的像素点的第一数量；以及，扫描所述第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第二像素值的像素点的第二数量；
计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第一平均值，其中，所述第一目标像素行为：所述第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，所述第一目标像素列为：所述第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列；
若所述第一平均值小于128，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255；
相应的，所述基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征的步骤，包括：
扫描所述第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第三像素值的像素点的第三数量；以及，扫描所述第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第四像素值的像素点的第四数量；
计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第二平均值，其中，所述第二目标像素行为：所述第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，所述第二目标像素列为：所述第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列；
若所述第二平均值小于128，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为255。
可选的，所述第一标题图像所包含的任一像素点对应的第一掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；
判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值；
相应地，所述第二标题图像所包含的任一像素点对应的第二掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应第二基准值的差值的绝对值是否小于第二预设阈值，得到该颜色通道对应的第二判断结果；
判断各个颜色通道对应的第二判断结果是否一致，如果是，将第三数值作为第二掩码值，否则，将第四数值作为第二掩码值。
可选的，所述基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题的步骤，包括：
计算所述第一文本区域和所述第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
计算所得到的差分值的差分平均值；
当所述差分平均值小于预设差分阈值，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像具有同一标题，否则，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像不具有同一标题。
第二方面，本发明实施例提供了一种标题一致性检测装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取第一标题图像和第二标题图像；
子区域确定模块，用于从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域；
基准值计算模块，用于计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；
文本区域确定模块，用于从所述第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从所述第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；其中，所述第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值；所述第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值；所述第一掩码值为基于所述第一基准值所确定的值，所述第二掩码值为基于所述第二基准值所确定的值；
标题一致性确定模块，用于基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
可选的，所述子区域确定模块，具体用于：
按照预设的坐标转换公式，计算所述第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算所述第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将所述第一标题图像中所述第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将所述第二标题图像中所述第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，所述预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数。
可选的，所述基准值计算模块，包括：
二值化处理单元，用于对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像；
二值化特征确定单元，用于基于所述第一二值化图像和确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，及基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征；
第一基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值；所述多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点；
第二基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值；所述多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
可选的，所述二值化处理单元，具体用于：
确定所述第一子区域对应的第一亮度通道图像，以及所述第二子区域对应的第二亮度通道图像；
利用最大类间方差法，计算所述第一亮度通道图像的第一方差值，计算所述第二亮度通道图像的第二方差值；
确定所述第一方差值中最大方差值所对应的第一亮度值，以及所述第二方差值中最大方差值所对应的第二亮度值；
基于所述第一亮度值和所述第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定所述第一子区域的第一二值化图像，以及利用所述第二亮度值和所述第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定所述第二子区域的第二二值化图像。
可选的，所述二值化特征确定单元，具体用于：
扫描所述第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第一像素值的像素点的第一数量；以及，扫描所述第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第二像素值的像素点的第二数量；
计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第一平均值，其中，所述第一目标像素行为：所述第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，所述第一目标像素列为：所述第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列；
若所述第一平均值小于128，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255；
以及，
扫描所述第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第三像素值的像素点的第三数量；以及，扫描所述第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第四像素值的像素点的第四数量；
计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第二平均值，其中，所述第二目标像素行为：所述第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，所述第二目标像素列为：所述第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列；
若所述第二平均值小于128，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为255。
可选的，所述第一标题图像所包含的任一像素点对应的第一掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；
判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值；
相应地，所述第二标题图像所包含的任一像素点对应的第二掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应第二基准值的差值的绝对值是否小于第二预设阈值，得到该颜色通道对应的第二判断结果；
判断各个颜色通道对应的第二判断结果是否一致，如果是，将第三数值作为第二掩码值，否则，将第四数值作为第二掩码值。
可选的，所述标题一致性确定模块，具体用于：
计算所述第一文本区域和所述第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
计算所得到的差分值的差分平均值；
当所述差分平均值小于预设差分阈值，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像具有同一标题，否则，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像不具有同一标题。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的标题一致性检测方法。
在本发明实施的又一方面，还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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的标题一致性检测方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的标题一致性检测方法。
可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
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。
图1为本发明实施例所提供的一种标题一致性检测方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的一种确定标题文本内容的基准值的流程图；
图3为本发明实施例所提供的一种标题一致性检测装置的结构示意图；
图4为本发明实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
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描述。
为了解决背景技术中记载的技术问题，本发明实施例提供了一种标题一致性检测方法、装置及电子设备，以提高标题一致性检测的准确率。
下面将对本发明实施例所提供的一种标题一致性检测方法、装置及电子设备进行详细阐述。
第一方面，对本发明实施例所提供的一种标题一致性检测方法进行介绍。
需要说明的是，本发明实施例所提供的一种标题一致性检测方法的执行主体可以为一种标题一致性检测装置，而该标题一致性检测装置可以运行于电子设备中。在具体应用中，该电子设备可以为终端设备或服务器。
如图1所示，本发明实施例所提供的标题一致性检测方法包括如下步骤：
S110，获取第一标题图像和第二标题图像。
为了方便用户观看视频，视频画面上通常呈现出于视频相关的标题，可以将包含标题文本内容的图像称为标题图像。可以理解的是，每一个视频帧中，标题的位置是较为固定的，例如，标题的位置通常位于视频帧的底部，因此，从视频帧中获取标题图像时，可以检测位于视频帧底部区域的文本内容，并将该视频帧中包含文本内容的图像作为标题图像。
在判断两个标题图像中所包含的标题是否一致时，首先需要获取这两个标题图像，即获取第一标题图像和第二标题图像。
需要说明的是，获取标题图像的方式可以有多种，例如，可以利用深度学习的文本检测方法，来检测标题图像所在视频帧中文本内容，将该视频中包含该文本内容的图像作为标题图像。
本发明实施例对获取标题图像的方式不做具体限定，现有技术中的任一种从视频帧中提出包含文本内容的图像均可以作为本发明实施例中提取标题图像的方式。并且本发明实施例对标题图像的大小不做具体限定。
S120，从第一标题图像中确定第一子区域，从第二标题图像中确定第二子区域，第一子区域为提取第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，第二子区域为提取第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域。
需要说明的是，标题图像中的背景颜色可以为透明色，也可以为不透明色。其中，标题图像中背景颜色为透明色的区域中，背景颜色对标题文本内容的影响较大，而第一标题图像中背景颜色为不透明色的区域中，背景颜色对标题文本内容的影响较小。因此，为了减少标题图像的背景色对标题文本内容的影响，上述第一子区域和第二子区域的背景区域均为不透明色。
可选地，在一种实施方式中，从第一标题图像中确定第一子区域，从第二标题图像中确定第二子区域的步骤，可以包括如下步骤：
按照预设的坐标转换公式，计算第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将第一标题图像中第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将第二标题图像中第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数，本发明实施例对Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2的大小不做具体限定。
需要说明的是，上述标题图像起始点的坐标信息可以是标题图像起始点在标题图像所在视频帧中的坐标，子区域的起始点的坐标信息可以是子区域的起始点在标题图像所在视频帧中的坐标，
需要强调的是，上述所给出的从第一标题图像中确定第一子区域，从第二标题图像中确定第二子区域的步骤仅仅作为示例，并不应该构成对本发明实施例的限定。
S130，计算第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值。
可以理解的是，对于标题图像为RGB颜色模型的图像而言，上述颜色通道可以为红色R通道、绿色G通道、蓝色B通道，当然并不局限于此。
第一子区域和第二子区域的背景色为不透明色，因此，第一子区域的背景对第一标题文本内容的干扰较小，同样地，第二子区域的背景对第二标题文本内容的干扰较小。因此，通过计算第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值，有利于后续步骤中能够较为准确地判断第一标题图像和第二标题图像的标题是否一致。
为了方案清楚和布局清楚，后续对计算第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值的具体实现方式进行具体介绍。
S140，从第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域。
其中，第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值。第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值。第一掩码值为基于第一基准值所确定的值，第二掩码值为基于第二基准值所确定的值。
在一种实施方式中，确定第一标题图像中所包含的任一像素点对应的第一掩码值的方式可以为：针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值。
需要说明的是，上述颜色通道可以为R通道、G通道及B通道，因此，第一基准值的数量可以为3个，分别为R通道对应的第一基准值，G通道对应的第一基准值，以及B通道对应的第一基准值。同样的，第一预设阈值的数量也可以为3个，分别为R通道对应的第一预设阈值，G通道对应的第一预设阈值，以及B通道对应的第一预设阈值。这3个第一预设阈值的大小可以相同，也可以不同，本发明实施例对第一预设阈值的大小不做具体限定。
如果一个像素点的R通道的像素值与R通道对应的第一基准值的差值的绝对值小于R通道对应的第一预设阈值，G通道的像素值与G通道对应的第一基准值的差值的绝对值小于G通道对应的第一预设阈值，B通道的像素值与B通道对应的第一基准值的差值的绝对值小于B通道对应的第一预设阈值，则将该像素点的第一掩码值确定为第一数值，该第一数值可以是0或者255。否则，将该像素点的第一掩码值确定为第二数值，该第二数值也可以是0或者255，其中，第一数值与第二数值不同。
同样地，第二基准值的数量可以为3个，分别为R通道对应的第二基准值，G通道对应的第二基准值，以及B通道对应的第二基准值。同样的，第二预设阈值的数量也可以为3个，分别为R通道对应的第二预设阈值，G通道对应的第二预设阈值，以及B通道对应的第二预设阈值。这3个第二预设阈值的大小可以相同，也可以不同，本发明实施例对第二预设阈值的大小不做具体限定。
如果一个像素点的R通道的像素值与R通道对应的第二基准值的差值的绝对值小于R通道对应的第二预设阈值，G通道的像素值与G通道对应的第二基准值的差值的绝对值小于G通道对应的第二预设阈值，B通道的像素值与B通道对应的第二基准值的差值的绝对值小于B通道对应的第二预设阈值，则将该像素点的第二掩码值确定为第三数值，该第三数值可以是0或者255。否则，将该像素点的第二掩码值确定为第四数值，该第四数值也可以是0或者255，其中，第三数值与第四数值不同。
需要强调的是，本发明所涉及的文本区域是指包含标题文本内容的区域，具体的，第一文本区域为包含第一标题图像的第一标题文本内容的区域，同样地，上述第二文本区域为包含第二标题图像的第二标题文本内容的区域。通过确定第一文本区域和第二文本区域有利于后续步骤中，确定第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
S150，基于第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度，确定第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
由于第一文本区域为包含第一标题图像的标题文本内容的区域，第二文本区域为包含第二标题图像的标题文本内容的区域，因此，通过计算第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度，能够判断第一标题图像与第二标题图像的标题是否一致。
需要说明的是，计算第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度的方式可以有多种。例如，可以直接比较第一文本区域的图像与第二文本区域的图像，从而得到第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度。本发明实施例对计算第一文本区域和第二文本区域的图像匹配度的方式不做具体限定。
在一种实施方式中，可以通过S1-S3这三个步骤来确定第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题：
S1，计算第一文本区域和第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
S2，计算所得到的差分值的差分平均值；
S3，当差分平均值小于预设差分阈值，确定第一标题图像和第二标题图像具有同一标题，否则，确定第一标题图像和第二标题图像不具有同一标题。
在得到第一文本区域和第二文本区域后，为了能够精确地判断第一文本区域中包含的标题文本内容与第二文本区域中包含的标题文本内容是否一致，可以判断第一文本区域和第二文本区域中相同位置的像素点是否相同。
判断第一文本区域和第二文本区域中相同位置的像素点是否相同的方式为：计算第一文本区域和第二文本区域中相同位置的像素点的掩码的差分值，并计算所得到的差分值的差分平均值，其中，计算所得到的差分值的差分平均值的公式可以为：
其中，Diff为差分平均值，B1(x,y)为第一文本区域中，位置信息为(x,y)的像素点的二值化特征，B2(x,y)为第二文本区域中，位置信息为(x,y)的像素点的二值化特征，W为第一文本区域和第二文本区域的宽度，H为第一文本区域和第二文本区域的高度。
可以理解的是，差分平均值越小，第一文本区域与第二文本区域的图像匹配度越高；同样的，差分平均值越大，第一文本区域与第二文本区域的图像匹配度越低。
需要说明的是，上述预设差分阈值的大小可以根据实际情况来确定，本发明实施例对预设差分阈值的大小不做具体限定。可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
为了方案清楚及布局清晰，下面将对计算第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值的具体实现方式进行详细介绍。在一种实施方式中，如图2所示，图1所示实施例中的S130可以包括如下步骤：
S131，对第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像。
在一种实施方式中，可以通过如下步骤来确定第一二值化图像和第二二值化图像，具体的：
A，将第一子区域对应的RGB图像转化为第一亮度通道图像，以及将第二子区域对应的RGB图像转化为第二亮度通道图像。
其中，亮度通道图像可以为灰度图像或任意亮度色彩分离图像，当亮度通道图像为灰度图像时，可以采用公式Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114，将第一子区域中的RGB图像转换为灰度图像；当亮度通道图像为任意亮度色彩分离图像时，以亮度色彩分离图像为HSL(色调、饱和度、亮度)图像为例，可以采用公式：L＝(max(R，G，B)+min(R，G，B))/2公式，将第一子区域中的RGB图像转换为HSL图像。其中，亮度色彩分离图像可以包括YUV(亮度、色度)图像、HSV(色调、饱和度、明度)图像、LAB(亮度、色彩)图像等，这都是合理的。
B，利用最大类间方差法(OTSU)，计算第一亮度通道图像的第一方差值，并计算第二亮度通道图像的第一方差值。可以理解的是，在计算第一亮度通道图像的第一方差值时，可以将第一亮度图像分别为N个亮度(N小于等于256)，因此，计算出的第一方差值的个数可以为N个。同样地，在计算第二亮度通道图像的第二方差值，可以将第二亮度图像分别为N个亮度(N小于等于256)，因此，计算出的第二方差值的个数也可以为N个。
C，确定第一方差值中最大方差值对应的第一亮度值，以及确定第二方差值中最大方差值对应的第二亮度值。
D，基于第一亮度值和第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定第一子区域的第一二值化图像，以及利用第二亮度值和第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定第二子区域的第二二值化图像。
具体的，将第一亮度值确定为第一亮度图像的分割阈值，并将第二亮度通道图像的各个像素点的像素值与第一亮度值进行比较，如果第一亮度通道图像的各个像素点的像素值小于第一亮度值，那么该像素点的二值化特征为0；如果第一亮度通道图像的各个像素点的像素值大于第一亮度值，那么该像素点的二值化特征为255。并且，确定第二方差值中最大方差值对应的第二亮度值，并将该第二亮度值确定为第二亮度图像的分割阈值，并将第二亮度通道图像的各个像素点的像素值与第二亮度值进行比较，如果第二亮度通道图像的各个像素点的像素值小于第二亮度值，那么该像素点的二值化特征为0；如果第二亮度通道图像的各个像素点的像素值大于第二亮度值，那么该像素点的二值化特征为255。
通过上述过程，即可得到第一子区域的第一二值化图像，以及第二子区域的第二二值化图像。
S132，基于第一二值化图像，确定第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，以及基于第二二值化图像第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征。
在一种实施方式中，可以通过如下3个步骤来确定第一子区域中包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，具体的：
步骤1，扫描第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于第一像素值的像素点的第一数量。以及，扫描第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于第二像素值的像素点的第二数量。
步骤2，计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的像素点的像素值的第一平均值。
其中，上述第一目标像素行为：第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，上述第一目标像素列为：第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列。
步骤3，若第一平均值小于128，确定第一二值化图像的标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255。
相应的，在一种实施方式中，可以通过如下3个步骤来确定第二子区域中包含的第二标题文本内容的第二二值化特征，具体的：
步骤1，扫描第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于第三像素值的像素点的第三数量。以及，扫描第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于第四像素值的像素点的第四数量。
步骤2，计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的像素点的像素值的第二平均值，其中，第二目标像素行为：第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，第二目标像素列为：第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列。
步骤3，若第二平均值小于128，确定第二二值化图像的标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定第二二值化图像的标题文本内容的二值化特征为255。
S133，针对每一颜色通道，将第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值。多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点。
举例而言，第一子区域中有100个像素点，可以求该100个像素点中二值化特征为第一二值化特征的像素点的R通道像素值的平均值，作为R通道的第一基准值；求该100个像素点中二值化特征为第一二值化特征的像素点的G通道像素值的平均值，作为G通道的第一基准值；并求该100个像素点中二值化特征为第一二值化特征的像素点的B通道像素值的平均值，作为B通道的第一基准值；可见，第一基准值的数量可以为3个。
S134，针对每一颜色通道，将第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值。多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
举例而言，第二子区域中有100个像素点，可以求该100个像素点中二值化特征为第二二值化特征的像素点的R通道像素值的平均值，作为R通道的第二基准值；求该100个像素点中二值化特征为第二二值化特征的像素点的G通道像素值的平均值，作为G通道的第二基准值；并求该100个像素点中二值化特征为第二二值化特征的像素点的B通道的像素值的平均值，作为B通道的第二基准值；可见，第二基准值的数量可以为3个。
第二方面，相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种标题一致性检测装置，如图3所示，所述装置包括：
图像获取模块310，用于获取第一标题图像和第二标题图像；
子区域确定模块320，用于从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域；
基准值计算模块330，用于计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；
文本区域确定模块340，用于从所述第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从所述第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；其中，所述第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值；所述第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值；所述第一掩码值为基于所述第一基准值所确定的值，所述第二掩码值为基于所述第二基准值所确定的值；
标题一致性确定模块350，用于基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
可选的，所述子区域确定模块，具体用于：
按照预设的坐标转换公式，计算所述第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算所述第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将所述第一标题图像中所述第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将所述第二标题图像中所述第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，所述预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数。
可选的，所述基准值计算模块，包括：
二值化处理单元，用于对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像；
二值化特征确定单元，用于基于所述第一二值化图像和确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，及基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征；；
第一基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值；所述多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点；
第二基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值；所述多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
可选的，所述二值化处理单元，具体用于：
确定所述第一子区域对应的第一亮度通道图像，以及所述第二子区域对应的第二亮度通道图像；
利用最大类间方差法，计算所述第一亮度通道图像的第一方差值，计算所述第二亮度通道图像的第二方差值；
确定所述第一方差值中最大方差值所对应的第一亮度值，以及所述第二方差值中最大方差值所对应的第二亮度值；
基于所述第一亮度值和所述第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定所述第一子区域的第一二值化图像，以及利用所述第二亮度值和所述第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定所述第二子区域的第二二值化图像。
可选的，所述二值化特征确定单元，具体用于：
扫描所述第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第一像素值的像素点的第一数量；以及，扫描所述第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第二像素值的像素点的第二数量；
计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第一平均值，其中，所述第一目标像素行为：所述第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，所述第一目标像素列为：所述第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列；
若所述第一平均值小于128，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255；
以及，
扫描所述第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第三像素值的像素点的第三数量；以及，扫描所述第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第四像素值的像素点的第四数量；
计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第二平均值，其中，所述第二目标像素行为：所述第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，所述第二目标像素列为：所述第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列；
若所述第二平均值小于128，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为255。
可选的，所述第一标题图像所包含的任一像素点对应的第一掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；
判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值；
相应地，所述第二标题图像所包含的任一像素点对应的第二掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应第二基准值的差值的绝对值是否小于第二预设阈值，得到该颜色通道对应的第二判断结果；
判断各个颜色通道对应的第二判断结果是否一致，如果是，将第三数值作为第二掩码值，否则，将第四数值作为第二掩码值。
可选的，所述标题一致性确定模块，具体用于：
计算所述第一文本区域和所述第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
计算所得到的差分值的差分平均值；
当所述差分平均值小于预设差分阈值，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像具有同一标题，否则，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像不具有同一标题。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信，
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现第一方面所述的标题一致性检测方法。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的标题一致性检测方法。
可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的标题一致性检测方法。
可见，本发明实施例提供的技术方案中，通过第一标题文本内容和第二标题文本内容的掩码，来确定第一标题图像和第二标题图像各自的文本区域，并基于两个文本区域的图像匹配度来确定标题是否一致。因此，通过本方案可以避免因第一标题图像和第二标题图像中背景所包含的数据内容不同而导致标题一致性检测的准确率较低的问题出现，即提高了标题一致性检测的准确率。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
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、电子设备实施例而言，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。
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 (15)
1.一种标题一致性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一标题图像和第二标题图像；
从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域；
计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；
从所述第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从所述第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；其中，所述第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值；所述第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值；所述第一掩码值为基于所述第一基准值所确定的值，所述第二掩码值为基于所述第二基准值所确定的值；
基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域的步骤，包括：
按照预设的坐标转换公式，计算所述第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算所述第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将所述第一标题图像中所述第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将所述第二标题图像中所述第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，所述预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值的步骤，包括：
对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像；
基于所述第一二值化图像，确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，及基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征；
针对每一颜色通道，将所述第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值；所述多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点；
针对每一颜色通道，将所述第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值；所述多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像的步骤，包括：
确定所述第一子区域对应的第一亮度通道图像，以及所述第二子区域对应的第二亮度通道图像；
利用最大类间方差法，计算所述第一亮度通道图像的第一方差值，计算所述第二亮度通道图像的第二方差值；
确定所述第一方差值中最大方差值所对应的第一亮度值，以及所述第二方差值中最大方差值所对应的第二亮度值；
基于所述第一亮度值和所述第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定所述第一子区域的第一二值化图像，以及利用所述第二亮度值和所述第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定所述第二子区域的第二二值化图像。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一二值化图像，确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征的步骤，包括：
扫描所述第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第一像素值的像素点的第一数量；以及，扫描所述第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第二像素值的像素点的第二数量；
计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第一平均值，其中，所述第一目标像素行为：所述第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，所述第一目标像素列为：所述第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列；
若所述第一平均值小于128，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255；
相应的，所述基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征的步骤，包括：
扫描所述第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第三像素值的像素点的第三数量；以及，扫描所述第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第四像素值的像素点的第四数量；
计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第二平均值，其中，所述第二目标像素行为：所述第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，所述第二目标像素列为：所述第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列；
若所述第二平均值小于128，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为255。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一标题图像所包含的任一像素点对应的第一掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；
判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值；
相应地，所述第二标题图像所包含的任一像素点对应的第二掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应第二基准值的差值的绝对值是否小于第二预设阈值，得到该颜色通道对应的第二判断结果；
判断各个颜色通道对应的第二判断结果是否一致，如果是，将第三数值作为第二掩码值，否则，将第四数值作为第二掩码值。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题的步骤，包括：
计算所述第一文本区域和所述第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
计算所得到的差分值的差分平均值；
当所述差分平均值小于预设差分阈值，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像具有同一标题，否则，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像不具有同一标题。
8.一种标题一致性检测装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取第一标题图像和第二标题图像；
子区域确定模块，用于从所述第一标题图像中确定第一子区域，从所述第二标题图像中确定第二子区域，所述第一子区域为提取所述第一标题图像中标题的颜色信息所基于的区域，所述第二子区域为提取所述第二标题图像中标题的颜色信息所基于的区域；
基准值计算模块，用于计算所述第一子区域中第一标题文本内容对应的各个颜色通道的第一基准值，以及计算所述第二子区域中第二标题文本内容对应的各个颜色通道的第二基准值；
文本区域确定模块，用于从所述第一标题图像中确定满足第一预定条件的第一文本区域，以及从所述第二标题图像中确定满足第二预定条件的第二文本区域；其中，所述第一预定条件为：各个像素点对应的第一掩码值均为预定的第一标题文本内容对应的掩码值；所述第二预定条件为：各个像素点对应的第二掩码值均为预定的第二标题文本内容对应的掩码值；所述第一掩码值为基于所述第一基准值所确定的值，所述第二掩码值为基于所述第二基准值所确定的值；
标题一致性确定模块，用于基于所述第一文本区域和所述第二文本区域的图像匹配度，确定所述第一标题图像和第二标题图像是否具有同一标题。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述子区域确定模块，具体用于：
按照预设的坐标转换公式，计算所述第一标题图像中第一子区域的第一位置信息，计算所述第二标题图像中第二子区域的第二位置信息；
将所述第一标题图像中所述第一子位置信息对应的区域确定为第一子区域，将所述第二标题图像中所述第二子位置信息对应的区域确定为第二子区域；
其中，所述预设的坐标转换公式为：
color_rect.x＝rect.x+rect.w*Xratio1
color_rect.y＝rect.y+rect.h*Yratio1
color_rect.w＝rect.w*Xratio2
color_rect.h＝rect.h*Yratio2
其中，(rect.x,rect.y,rect.w,rect.h)为标题图像的位置信息，(rect.x，rect.y)为标题图像起始点的坐标信息，rect.w为标题图像的宽度，rect.h为标题图像的高度，(color_rect.x，color_rect.y，color_rect.w，color_rect.h)为子区域的位置信息，(color_rect.x，color_rect.y)为子区域的起始点的坐标信息，color_rect.w为子区域的宽度，color_rect.h为子区域的高度，Xratio1,Xratio2,Yratio1,Yratio2为预先设定的参数。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述基准值计算模块，包括：
二值化处理单元，用于对所述第一子区域和第二子区域进行二值化处理，得到第一子区域对应的第一二值化图像和第二子区域对应的第二二值化图像；
二值化特征确定单元，用于基于所述第一二值化图像和确定所述第一子区域中所包含的第一标题文本内容的第一二值化特征，及基于所述第二二值化图像，确定所述第二子区域中所包含的第二标题文本内容的第二二值化特征；
第一基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第一子区域的多个第一像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第一标题文本内容对应的该颜色通道的第一基准值；所述多个第一像素点为：第一二值化图像中二值化特征为第一二值化特征的像素点；
第二基准值确定单元，用于针对每一颜色通道，将所述第二子区域中的多个第二像素点的该颜色通道的像素值求平均，将所求的平均值作为所述第二标题文本内容对应的该颜色通道的第二基准值；所述多个第二像素点为：第二二值化图像中二值化特征为第二二值化特征的像素点。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述二值化处理单元，具体用于：
确定所述第一子区域对应的第一亮度通道图像，以及所述第二子区域对应的第二亮度通道图像；
利用最大类间方差法，计算所述第一亮度通道图像的第一方差值，计算所述第二亮度通道图像的第二方差值；
确定所述第一方差值中最大方差值所对应的第一亮度值，以及所述第二方差值中最大方差值所对应的第二亮度值；
基于所述第一亮度值和所述第一亮度通道图像的各个像素点的像素值的大小关系，确定所述第一子区域的第一二值化图像，以及利用所述第二亮度值和所述第二亮度通道图像的各个像素点的像素值，确定所述第二子区域的第二二值化图像。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述二值化特征确定单元，具体用于：
扫描所述第一二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第一像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第一像素值的像素点的第一数量；以及，扫描所述第一二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第二像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第二像素值的像素点的第二数量；
计算第一目标像素行及第一目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第一平均值，其中，所述第一目标像素行为：所述第一二值化图像中第一数量小于预设数量的像素行，所述第一目标像素列为：所述第一二值化图像中第二数量小于预设数量的列；
若所述第一平均值小于128，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第一二值化图像的第一标题文本内容的二值化特征为255；
以及，
扫描所述第二二值化图像的每行像素点，对于每行像素点，确定该行的第一个像素点的第三像素值，并统计该行像素点中像素值不等于所述第三像素值的像素点的第三数量；以及，扫描所述第二二值化图像的每列像素点，对于每列像素点，确定该列的第一个像素点的第四像素值，并统计该列像素点中像素值不等于所述第四像素值的像素点的第四数量；
计算第二目标像素行及第二目标像素列包含的第一个像素点的像素值的第二平均值，其中，所述第二目标像素行为：所述第二二值化图像中第三数量小于预设数量的像素行，所述第二目标像素列为：所述第一二值化图像中第四数量小于预设数量的列；
若所述第二平均值小于128，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为0，否则，确定所述第二二值化图像的第二标题文本内容的二值化特征为255。
13.根据权利要求8至12任一项所述的装置，其特征在于，所述第一标题图像所包含的任一像素点对应的第一掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应的第一基准值的差值的绝对值是否小于第一预设阈值，得到该颜色通道对应的第一判断结果；
判断各个颜色通道对应的第一判断结果是否一致，如果是，将第一数值作为第一掩码值，否则，将第二数值作为第一掩码值；
相应地，所述第二标题图像所包含的任一像素点对应的第二掩码值的确定方式包括：
针对该像素点的每一颜色通道，判断该像素点的该颜色通道的像素值与该颜色通道对应第二基准值的差值的绝对值是否小于第二预设阈值，得到该颜色通道对应的第二判断结果；
判断各个颜色通道对应的第二判断结果是否一致，如果是，将第三数值作为第二掩码值，否则，将第四数值作为第二掩码值。
14.根据权利要求8至12任一项所述的装置，其特征在于，所述标题一致性确定模块，具体用于：
计算所述第一文本区域和所述第二文本区域中位置信息相对应的像素点的掩码的差分值；
计算所得到的差分值的差分平均值；
当所述差分平均值小于预设差分阈值，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像具有同一标题，否则，确定所述第一标题图像和所述第二标题图像不具有同一标题。
15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109557109A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-02 | 中国肉类食品综合研究中心 | 冷冻肉品包装状态的检测方法及装置 |
| CN110751618A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-02-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种漂浮物检测方法、装置及电子设备 |
| CN110889882A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-03-17 | 北京皮尔布莱尼软件有限公司 | 一种合成图片的方法及计算设备 |
| CN113783945A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-12-10 | 深圳拓邦股份有限公司 | 移动机器人的地图同步方法、装置以及移动机器人 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070159533A1 (en) * | 2005-12-22 | 2007-07-12 | Fujifilm Corporation | Image filing method, digital camera, image filing program and video recording player |
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
| CN102572929A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-11 | 华为技术有限公司 | 语音检测方法和设备 |
| CN102609728A (zh) * | 2012-02-08 | 2012-07-25 | 嘉兴学院 | 特定类敏感图像检测方法 |
| CN103678527A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-03-26 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于视频标题和内容的视频过滤方法和系统 |
| US8886576B1 (en) * | 2012-06-22 | 2014-11-11 | Google Inc. | Automatic label suggestions for albums based on machine learning |
| CN106095898A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-09 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种视频标题管理方法及装置 |
-
2018
- 2018-05-14 CN CN201810457992.9A patent/CN108615030B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070159533A1 (en) * | 2005-12-22 | 2007-07-12 | Fujifilm Corporation | Image filing method, digital camera, image filing program and video recording player |
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
| CN102572929A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-11 | 华为技术有限公司 | 语音检测方法和设备 |
| CN102609728A (zh) * | 2012-02-08 | 2012-07-25 | 嘉兴学院 | 特定类敏感图像检测方法 |
| US8886576B1 (en) * | 2012-06-22 | 2014-11-11 | Google Inc. | Automatic label suggestions for albums based on machine learning |
| CN103678527A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-03-26 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于视频标题和内容的视频过滤方法和系统 |
| CN106095898A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-09 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种视频标题管理方法及装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109557109A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-02 | 中国肉类食品综合研究中心 | 冷冻肉品包装状态的检测方法及装置 |
| CN109557109B (zh) * | 2018-12-29 | 2021-07-30 | 中国肉类食品综合研究中心 | 冷冻肉品包装状态的检测方法及装置 |
| CN110751618A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-02-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种漂浮物检测方法、装置及电子设备 |
| CN110751618B (zh) * | 2019-06-05 | 2022-12-30 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种漂浮物检测方法、装置及电子设备 |
| CN110889882A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-03-17 | 北京皮尔布莱尼软件有限公司 | 一种合成图片的方法及计算设备 |
| CN113783945A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-12-10 | 深圳拓邦股份有限公司 | 移动机器人的地图同步方法、装置以及移动机器人 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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