CN112001933A - 一种图像截取方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像截取方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取包含目标区域图像的待检测图像；对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。所述方法还包括：在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
Description
技术领域
本发明涉及到图像处理领域，特别是涉及到一种图像截取方法、装置、设备和介质。
背景技术
在用摄像头、手机等设备获取的图像中，可能只有一部分区域图像是用户感兴趣的，而剩下部分区域图像是用户不感兴趣的。为了更好使用、处理图像，需截取感兴趣区域图像。
例如，用手机对试题进行拍照，以获取目标试题内容，并基于目标试题内容进行试题检索，在实际应用中，获取的拍照图片往往不仅包含目标试题图像，还包含其他试题图像。截取目标试题图像，并清除其他非目标试题图像，能更好地、更精确地进行后续的试题检索。
在传统截取图像的方法中，需要用户手动构建一个矩形区域，然后基于该矩形区域对图像进行剪切以获得目标图像。传统截取图像方法有两个缺点：一方面，无法自动检测目标区域，操作较麻烦；第二方面，传统的基于矩形区域清除无关信息的方法，容易出现清除无关信息不充分的情况。
目前，已经有了一些比较成熟的曲线检测方法，这些被检测的曲线可以是图像中的物体边缘线，也可以是图像中画出的曲线，这使得基于图像中的曲线进行图像截取成为可能。例如，之前，本申请人已向中国国家专利局提交了名称为“一种曲线检测方法、装置、设备和介质”的发明申请，申请号为“2020107882450”，该方法主要目的是提高对沿着水平方向或其他方向有一定程度弯曲的普通曲线的检测效果和效率；通过该方法，可获得曲线点集合，还可对曲线点集合中的点进行拟合得到曲线函数。
发明内容
为了克服上述技术问题或者至少部分解决上述技术问题，本发明提出以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种图像截取方法，所述方法包括：
获取包含目标区域图像的待检测图像；
对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；
基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
优选地，所述对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线，包括：
对所述待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在所述待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将所述两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到所述两条分割曲线。
优选地，所述基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像，包括：
获取所述两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，所述矩形区域的上边缘平行于所述待检测图像的上边缘，所述最上点坐标、所述最下点坐标、所述最左点坐标和所述最右点坐标分别位于所述矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取所述矩形区域内的图像，得到所述目标区域图像。
进一步地，所述方法还包括：
在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域；
将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
第二方面，本发明提供了一种图像截取装置，所述装置包括：
图像获取单元，用于获取包含目标区域图像的待检测图像；
分割曲线获取单元，用于对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；
图像截取单元，用于基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
优选地，所述分割曲线获取单元按如下方式对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线：
对所述待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在所述待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将所述两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到所述两条分割曲线。
优选地，所述图像截取单元按如下方式基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像：
获取所述两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，所述矩形区域的上边缘平行于所述待检测图像的上边缘，所述最上点坐标、所述最下点坐标、所述最左点坐标和所述最右点坐标分别位于所述矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取所述矩形区域内的图像，得到所述目标区域图像。
进一步地，所述装置还包括：
封闭区域获取单元，用于在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域的边界；
清理单元，用于将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
第三方面，本发明提供了一种图像截取设备，所述设备包括至少一个处理器以及至少一个存储器，所述存储器用于存储程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面任一所述的方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包含程序代码，其特征在于，当所述程序代码运行于图像截取装置时，所述程序代码用于使所述图像截取装置执行第一方面任一所述的方法。
附图说明：
图1为本申请实施例提供的一种图像截取方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的待检测图像的示意图；
图3为本申请实施例提供的获取的待选曲线的示意图；
图4为本申请实施例提供的获取的两条分割曲线的示意图；
图5为本申请实施例提供的获取的矩形区域的示意图；
图6为本申请实施例提供的截取的目标区域图像的示意图；
图7为本申请实施例提供的获取的两条分割曲线围成的封闭区域的示意图；
图8为本申请实施例提供的清理后的目标区域图像的示意图；
图9为本申请实施例提供的一种图像截取装置的结构框图；
图10为本申请实施例提供的一种图像截取设备的结构框图。
具体实施方式：
为了便于本领域技术人员理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
图1为本申请实施例提供的一种图像截取方法的流程示意图，该方法包括：
S101：获取包含目标区域图像的待检测图像。示例性地，见图2所示，图2为本申请实施例提供的待检测图像的示意图。
目标区域图像为感兴趣区域图像，是需要获取的那部分图像。在本申请实施例中，可通过摄像头、手机和扫描仪等各种图像采集设备获取待检测图像，也可以通过打开图像文件的形式获取待检测图像。
S102：对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线。
具体地，按如下方式对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线：
对所述待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在所述待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将所述两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到所述两条分割曲线。
进一步地，本领域技术人员可采用各种方式对待检测图像中的曲线进行检测。示例性地，可采用本申请人在向中国国家专利局提交的申请号为“2020107882450”的专利申请中提出的一种曲线检测方法进行曲线检测，该方法可获取图像中的曲线点集合和曲线函数。
进一步地，在对待检测图像中的曲线进行检测后，可根据实际情况对待检测图像中的曲线进行筛选，得到待选曲线集合。示例性地，在本申请实施例中，选择两端横坐标间距大于待检测图像宽度二分之一的曲线作为待选曲线，见图3所示，图3为本申请实施例提供的获取的待选曲线的示意图，共获得三条待选曲线，包括待选曲线301、待选曲线302和待选曲线303。
进一步地，在得到待选曲线集合后，可根据实际情况在待选曲线集合中选择两条曲线作为两条参考曲线。示例性地，如果待选曲线集合的曲线数量等于2，直接将待选曲线集合中的两条曲线作为两条参考曲线；如果待选曲线集合的曲线数量大于2，可对待选曲线集合中的曲线进行按纵坐标排序，然后选择第一条曲线和最后一条曲线作为两条参考曲线；用户也可以根据实际情况从待选曲线集合中选择任意两条曲线作为两条参考曲线。示例性地，在本申请实施例中，根据实际情况选择了待选曲线301和待选曲线302作为两条参考曲线。
进一步地，将两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到两条分割曲线。示例性地，在本申请实施例中，将上端的参考曲线（待选曲线302）向上平移10像素，将下端的参考曲线（待选曲线301）向下平移10像素，得到两条分割曲线，见图4所示，图4为本申请实施例提供的获取的两条分割曲线的示意图，包括分割曲线401和分割曲线402。
S103：基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
具体地，按如下方式基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像：
获取所述两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，所述矩形区域的上边缘平行于所述待检测图像的上边缘，所述最上点坐标、所述最下点坐标、所述最左点坐标和所述最右点坐标分别位于所述矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取所述矩形区域内的图像，得到所述目标区域图像。
示例性地，在本申请实施例中，基于两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标获得矩形区域，见图5所示，图5为本申请实施例提供的获取的矩形区域的示意图，包括矩形区域501。
示例性地，在本申请实施例中，截取矩形区域内的图像，得到目标区域图像，见图6所示，图6为本申请实施例提供的截取的目标区域图像的示意图。截取矩形区域图像是图像操作中的常见操作，本领域技术人员可采用各种方式截取矩形区域图像，对此不再详述。
S104：在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域。示例性地，见图7所示，图7为本申请实施例提供的获取的两条分割曲线围成的封闭区域的示意图，包括封闭区域701。
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域。
S105：将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。示例性地，在本申请实施例中，将封闭区域之外的区域设置为纯白色。见图8所示，图8为本申请实施例提供的清理后的目标区域图像的示意图。
对像素点区域颜色进行设置是图像操作中的常见操作，本领域技术人员可采用各种方式设置封闭区域之外的区域的颜色。示例性地，可采用以下方式设置封闭区域之外的区域的颜色为纯白色：采用掩模复制方法将封闭区域内的图像复制到与目标区域图像大小一致的纯白色的新图像中，其中，设置掩模区域为该封闭区域。
在上述方法中，S101到S103，可获取目标区域图像；S104到S105，可对获取到的目标区域图像中的多余信息进行清理。在实际应用中，可根据具体情况选择是否需要执行S104到S105的操作。示例性地，在某些应用场景中，通过S101到S103获取的目标区域图像不存在多余信息，可选择只执行S101到S103，不执行S104到S105；如果通过S101到S103获取的目标区域图像存在多余信息，还需继续执行S104到S105。
基于与上述一种图像截取方法实施例相同的构思，本申请实施例还提供了一种图像截取装置。见图9所示，图9为本申请实施例提供的一种图像截取装置的结构框图，该装置包括：图像获取单元901、分割曲线获取单元902和图像截取单元903。
其中，图像获取单元901，用于获取包含目标区域图像的待检测图像；
分割曲线获取单元902，用于对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；
图像截取单元903，用于基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
具体地，分割曲线获取单元902按如下方式对待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线：
对待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到两条分割曲线。
具体地，图像截取单元903按如下方式基于两条分割曲线，得到目标区域图像：
获取两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，该矩形区域的上边缘平行于待检测图像的上边缘，两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标分别位于该矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取该矩形区域内的图像，得到目标区域图像。
该装置还包括：封闭区域获取单元904和清理单元905。
其中，封闭区域获取单元904，用于在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域的边界；
清理单元905，用于将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
在上述装置中，图像获取单元901、分割曲线获取单元902和图像截取单元903，用于获取目标区域图像；封闭区域获取单元904和清理单元905，用于对获取到的目标区域图像中的多余信息进行清理。在实际应用中，可根据具体情况选择是否需要封闭区域获取单元904和清理单元905。示例性地，在某些应用场景中，通过图像获取单元901、分割曲线获取单元902和图像截取单元903获取的目标区域图像不存在多余信息，可不需要封闭区域获取单元904和清理单元905；如果通过图像获取单元901、分割曲线获取单元902和图像截取单元903获取的目标区域图像存在多余信息，还需封闭区域获取单元904和清理单元905，以清理多余信息。
本申请实施例还提供了一种图像截取设备，见图10所示，图10为本申请实施例提供的一种图像截取设备的结构框图，该设备包括：处理器1001和存储器1002。
其中，存储器1002，用于存储程序代码。
处理器1001，用于调用所述存储器中存储的程序代码，可按照获得的程序执行本申请中实施例所述的任一方法流程。处理器1001用于实现图9所示的图像获取单元901、分割曲线获取单元902、图像截取单元903以及封闭区域获取单元904、清理单元905所执行的方法。
其中，在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，将由处理器1001代表的一个或多个处理器和由存储器1002代表的存储器的电路连接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。
处理器1001负责管理总线架构和通常的处理，存储器1002可以存储处理器1001在执行操作时所使用的数据。
处理器1001可以是中央处理器（CPU）、专用集成电路（Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或复杂可编程逻辑器件（Complex Programmable Logic Device，CPLD）。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述本申请实施例中所述的任一装置或设备所用的计算机程序代码，其包含用于执行上述本申请实施例提供的任一方法的程序。
所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器（例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘（MO）等）、光学存储器（例如CD、DVD、BD、HVD等）、以及半导体存储器（例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器（NAND FLASH）、固态硬盘（SSD））等。
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、设备（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、CD-ROM、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。
以上对本发明所提供的一种图像截取方法、装置、设备和介质做了详细介绍，本文中应用了个例对本发明提供的原理及实施方法进行了阐述，以上提供的实施例只是帮助理解本发明及核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种图像截取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取包含目标区域图像的待检测图像；
对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；
基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
2.根据权利要求1所述的一种图像截取方法，其特征在于，所述对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线，包括：
对所述待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在所述待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将所述两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到所述两条分割曲线。
3.根据权利要求1所述的一种图像截取方法，其特征在于，所述基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像，包括：
获取所述两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，所述矩形区域的上边缘平行于所述待检测图像的上边缘，所述最上点坐标、所述最下点坐标、所述最左点坐标和所述最右点坐标分别位于所述矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取所述矩形区域内的图像，得到所述目标区域图像。
4.根据权利要求1所述的一种图像截取方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域；
将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
5.一种图像截取装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取单元，用于获取包含目标区域图像的待检测图像；
分割曲线获取单元，用于对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线；
图像截取单元，用于基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像。
6.根据权利要求5所述的一种图像截取装置，其特征在于，所述分割曲线获取单元按如下方式对所述待检测图像中的曲线进行检测，得到两条分割曲线：
对所述待检测图像中的曲线进行检测，基于检测结果得到待选曲线集合；
在所述待选曲线集合中，选择两条曲线作为两条参考曲线；
将所述两条参考曲线向上或向下平移一段距离，得到所述两条分割曲线。
7.根据权利要求5所述的一种图像截取装置，其特征在于，所述图像截取单元按如下方式基于所述两条分割曲线，得到所述目标区域图像：
获取所述两条分割曲线上的最上点坐标、最下点坐标、最左点坐标和最右点坐标；
获取一个矩形区域，其中，所述矩形区域的上边缘平行于所述待检测图像的上边缘，所述最上点坐标、所述最下点坐标、所述最左点坐标和所述最右点坐标分别位于所述矩形区域的上边缘上、下边缘上、左边缘上和右边缘上；
截取所述矩形区域内的图像，得到所述目标区域图像。
8.根据权利要求5所述的一种图像截取装置，其特征在于，所述装置还包括：
封闭区域获取单元，用于在所述目标区域图像中，获取所述两条分割曲线围成的封闭区域；
其中，A、B分别为所述两条分割曲线中较上方的曲线的左、右端点，D、C分别为所述两条分割曲线中较下方的曲线的左、右端点，线段DA、所述两条分割曲线中较上方的曲线、线段BC和所述两条分割曲线中较下方的曲线构成所述封闭区域的边界；
清理单元，用于将所述目标区域图像中的所述封闭区域之外的区域设置为背景色或透明或其他纯色。
9.一种图像截取设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器以及至少一个存储器，所述存储器用于存储程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-4任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质包含程序代码，其特征在于，当所述程序代码运行于图像截取装置时，所述程序代码用于使所述图像截取装置执行权利要求1-4任一所述的方法。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112001933A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023029123A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | 歌尔股份有限公司 | 一种顶点坐标的检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117994505A (zh) * | 2024-04-03 | 2024-05-07 | 国仪量子技术(合肥)股份有限公司 | 一种磁珠结合率确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107330897A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-11-07 | 福建师范大学 | 图像分割方法及其系统 |
| CN110598708A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-20 | 广东工业大学 | 一种街景文本目标识别检测方法 |
-
2020
- 2020-09-09 CN CN202010912870.1A patent/CN112001933A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107330897A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-11-07 | 福建师范大学 | 图像分割方法及其系统 |
| CN110598708A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-20 | 广东工业大学 | 一种街景文本目标识别检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 金梅 等: "红外图像目标快速分割方法", 激光与红外, no. 03 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023029123A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | 歌尔股份有限公司 | 一种顶点坐标的检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117994505A (zh) * | 2024-04-03 | 2024-05-07 | 国仪量子技术(合肥)股份有限公司 | 一种磁珠结合率确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
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