CN114926563A - 一种图形自动补齐方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种图形自动补齐方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种图形自动补齐方法，包括：根据各个软件平台所提供的标准零部件的图形构建包括每种图形的图形信息和特征图片的图形数据库；获取待补齐图形的特征图片，并将其与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，以得出若干个命中图形；获取用户选择的命中图形并从所述图形数据库中调取所述用户选择的命中图形的图形信息，并根据所述用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。本发明能够根据当前用户已经绘制的图形可快速对绘制的图形进行补齐，减少用户的工作量，提高绘图效率。本发明还提供一种图形自动补齐装置及存储介质。

Description

一种图形自动补齐方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及图形绘制，尤其涉及一种图形自动补齐方法、装置及存储介质。
背景技术
对于建筑行业，由于绘制的图形较多，用户的工作量一般都很大。目前，为了提高绘图效率，一般是通过在软件平台内设置便捷工具，比如对称、复制等功能，一般是由用户先画出一部分绘图，然后借助于便捷工具，比如对称、复制等工具将剩余重复的部分绘制出来。但是，这种仅仅只能根据当前已经绘制的图形来绘制一些简单的、具有重复性、具有一定规律的图形，而对于哪些不存在具有重复性特点的图形无法绘制。比如对于一些行业内，一些比较常用或通用图形来说，用户仍需要对其进行一步一步重新绘制，增大用户的工作量，导致绘图效率低下。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种图形自动补齐方法，其能够解决现有绘制图形存在效率低下、工作量大等问题。
本发明的目的之二在于提供一种图形自动补齐装置，其能够解决现有绘制图形存在效率低下、工作量大等问题。
本发明的目的之三在于提供一种存储介质，其能够解决现有绘制图形存在效率低下、工作量大等问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
一种图形自动补齐方法，所述图形自动补齐方法包括：
图形库构建步骤：构建图形数据库；所述图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片；
获取步骤：获取待补齐图形的特征图片；
匹配步骤：将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，以根据匹配结果得出若干个命中图形；
补齐步骤：获取用户选择的命中图形并从所述图形数据库中调取所述用户选择的命中图形的图形信息，并根据所述用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。
进一步地，所述图形数据库中的图形包括标准零部件的图形和/或自定义的图形。
进一步地，所述匹配步骤具体包括：首先将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算，然后根据相似度得出与所述待补齐图形的匹配的若干个命中图形；其中，当所述待补齐图形的特征图片与命中图形的特征图片的相似度满足预设条件，则该命中图形与所述待补齐图形匹配。
进一步地，所述匹配步骤中将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算具体包括：
预处理步骤：对所述待补齐图形的特征图片进行预处理，以及对预处理后的所述待补齐图形的特征图片进行感知哈希算法以得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值；
汉明距离计算步骤：计算所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值的汉明距离，进而根据汉明距离得出待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度，进而根据相似度得出与所述待补齐图形匹配的若干个命中图形。
进一步地，当所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中对应图形的特征图片的哈希值的汉明距离小于预设阈值时，则所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中对应图形的特征图片的相似度满足预设条件，所述图形数据库中对应图形为命中图形。
进一步地，所述预处理步骤还包括：转换步骤：将所述待补齐图形的特征图片转换为预设大小的第一图片；
灰度处理步骤：将所述第一图片进行灰度处理得到灰度图；
差异值计算步骤：根据所述灰度图获取第一图片的多个像素点，并对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算，进而根据计算得出差异值得出所述第一图片的指纹字符串；
哈希值计算步骤：根据所述第一图片的指纹字符串构建得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值。
进一步地，所述差异值计算步骤中对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算具体为：当任意相邻两个像素点中的前一个像素点的颜色强度大于后一个像素点的颜色强度时，对应差异值为1，反之，对应差异值为0。
进一步地，所述补齐步骤还包括：按照所述待补齐图形的图形比例和所述用户选择的命中图形的图形信息将所述待补齐图形绘制完成。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现：
一种图形自动补齐装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有在处理器上运行的图形自动补齐程序，所述图形自动补齐程序为计算机程序，所述处理器执行所述图形自动补齐程序时实现如本发明的目的之一采用的一种图形自动补齐方法的步骤。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现：
一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序为图形自动补齐程序，所述图形自动补齐程序被处理器执行如本发明的目的之一采用的一种图形自动补齐方法的步骤。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明通过预先构建包括各种图形的图形信息和特征图片的图形数据库，将未绘制完成的图形的特征图片与构建的图形数据库中的特征图片进行匹配，以查找得出与未绘制完成的图形相关的图形，并提取该图形的图形信息以将未绘制完成的图形补齐，解决现有技术中需要人工对大量重复的图形进行绘制导致绘制图形的效率低下、工作量大等问题。
附图说明
图1为本发明提供的一种图形自动补齐方法流程图；
图2为本发明提供的计算待补齐图形的特征图片的哈希值的流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1所示，本发明提供一种图形自动补齐方法，包括以下步骤：
步骤S1、构建图形数据库，图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片。
本发明通过预先构建图形数据库，然后在绘制图形的过程中，将绘制的部分图形与图形数据库中的每种图形进行匹配对比，以匹配得出所要绘制的完整的图形，从而将剩余未绘制的部分图形进行补齐，实现对绘制图形的自动补齐，节省用户的工作量，提高绘图效率，解决现有技术中对于一些重复或通用的图形，用户仍要手动绘制导致绘图效率低下、工作量大等问题。
优选地，本发明中的图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片。其中，图形信息是指图形在绘制时所需要的参数数据，比如每个线条的粗细、类型、尺寸、颜色等；而特征图片，是指图形对应的图片。本发明是通过将当前绘制的图形的图片与图形数据库中的每个图形的特征图片进行匹配，从而匹配得出与当前绘制的图形相关的图形，以便根据其图形信息对当前绘制的图形进行补齐。
更为优选地，本发明中的图形数据库中的图形不仅包括标准零部件图形，还包括用户自定义的自定义图形。其中，标准零部件图形是指行业内比较具有通用性的标准零部件的图形，由各个软件平台提供的。在构建图形数据库时，可将不同型号的法兰或齿轮等的图形，进行预处理来生成对应的图形信息和特征图片，以构建图形数据库。
自定义图形是由用户自定义绘制的图形，比如某个用户根据自身的需求绘制的常用图形，或者某个公司、某个群体根据需求自行绘制并总结而来的常用图形，这类图形与标准零部件图形是有些区别的，其是在某一些小部分领域或用户群体内常用，并不具有很广的通用性；而标准零部件图形，一般是某个领域或某个行业所形成的具有通用性的近似标准的图形。在实际的使用过程中，对于标准零部件图形和自定义图形的定义可根据实际的需求进行调整，在构建图形数据库中可根据需求将相应图形的图形信息和特征图片集成到一起，来构建图形数据库。
步骤S2、获取待补齐图形的特征图片。其中，待补齐图形是指用户当前已经绘制出的图形，该绘制出的图形相对于用户最终所绘制的图形来说，并不完整，因此，本发明就是对其进行自动补齐，无需用户对未绘制的部分图形进行手动绘制，节省用户的工作量，提高绘图效率。
同时，本发明是根据用户当前已经绘制出的图形的特征图片与图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配来查找对应图形的，因此，需要首先获取待补齐图形的特征图片。
具体地，比如在CAD软件中，可将待补齐图形形成简单的几何片元，然后进行渲染光栅化，进而将用户绘制的图形转换为特征图片。
步骤S3、将待补齐图形的特征图片和图形数据库中每种图形的特征图片进行匹配，以得出若干个命中图形。
其中，本发明中的命中图形是指与待补齐图形匹配的存在于图形数据库中的图形。由于图形数据库中存储了每种图形的图形数据和特征图片，将待选补齐图形的特征图片输入到图形数据库中，以将待补齐图形的特征图片与图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，进而得出待补齐图形的特征图片与图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度，进而根据相似度得出若干个与待补齐图形的特征图片相匹配的特征图片，也即得出若干个与待补齐图形相匹配的命中图形。
另外，由于本发明是根据图形相似度来实现图形的匹配，在实际的计算过程中，图形相似度的计算具有概率性，因此，匹配得出的命中图形可能有一个，也可能有多个。
步骤S4、将若干个命中图形的特征图片显示给用户，并接收用户选择的命中图形。
将得出的若干个命中图形的特征图片显示给用户，这样，用户即可根据自己的需求选中对应的命中图形。
步骤S5、根据用户选择的命中图形从图形数据库中提取用户选择的命中图形的图形信息，并根据用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。
具体地，在绘制时，图形数据库中的各个图形的图形比例可能与待补齐图形的图形比例不同，那么在绘制时，还需要按照待补齐图形的图形比例将用户选择的命中图形进行转换后再将待补齐图形绘制完成。
优选地，步骤S3中在将待补齐图形的特征图片与图形数据库中的特征图片进行匹配时，通过计算待补齐图形的特征图片与图形数据库中的每个特征图片的相似度，然后根据相似度来得出命中图形。
也即，当待补齐图形的特征图片与图形数据库中的对应图形的特征图片的相似度满足预先条件时，该图形为命中图形。
更为优选地，本发明中在计算两个特征图片的相似度时采用图像感知算法来实现。其中，图像感知哈希算法是通过首先生成特征图片的指纹信息，然后将两个特征图片的指纹信息进行比较，以判断两个特征图片的相似性。也即，图像的指纹信息越接近，则表示两个图像越相似。其中，将两个特征图片的指纹信息进行比较时，是通过计算两个特征图片的指纹信息的汉明距离来判断两个特征图片的相似性。也即，汉明距离越小，两个特征图片越相似；反之，不相似。
汉明距离，通常是使用在数据传输差错控制编码里面，它表示两个（相同长度）字的编码中对应位的字符不同的数量。通过对两个字的编码中对应位的字符进行异或运算，并统计结果为1的数，这个数就是汉明距离。
示例如下：“apple”与“apply”之间，按照顺序依次对两个字符串的对应位的字符做异或运算可知，其中结果为1的数为1，也即二者的汉明距离为1。
同理，“1101011”与“1001001”之间的汉明距离为2。“1154895”与“2144795”之间的汉明距离为3。
因此，为了计算待补齐图形的特征图片与图形数据库中每种图形的特征图片的汉明距离，本发明首先需要得出每个特征图片的哈希值。优选地，本发明在计算哈希值时，以感知哈希算法来实现。
具体地，在计算待补齐图形的特征图片与图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度时，还包括：
首先对待补齐图形的特征图片进行预处理，以对预处理后的待补齐图形的特征图片进行感知哈希算法以得出待补齐图形的特征图片的哈希值。
然后计算所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值的汉明距离，进而根据汉明距离得出待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度。
具体地，当两个特征图片的汉明距离小于预设阈值时，待补齐图形的特征图片与该图形的相似度满足预设条件，该图形为命中图形。
更为具体地，如图2所示，在计算特征图片的哈希值时，具体包括：
步骤S31、将待补齐图形的特征图片转换为预设大小的第一图片。
优选地，第一图片的尺寸为9*8，该图片包括72个像素点。也即，将待补齐图形的特征图片缩小为9*8的图片。
步骤S32、将第一图片进行灰度处理得到灰度图。
具体地，灰度图为256阶的灰度图，其转换算法如下：
步骤S33、根据灰度图获取第一图片的多个像素点，并多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算，进而根据计算得出的差异值得出第一图片的指纹字符串。
比如，对于本实施例中的9*8的第一图片来说，其包括72个像素点，其中，每行9个像素点之间会产生8个不同的差异值，总共8行，则会计算得出64个差异值，则64个差异值，也即为第一图片（待补齐图形的特征图片）的指纹字符串。
比如假设 9*8 的灰度图的72个像素点分别为：a1 ~ a9、b1 ~ b9、c1 ~ c9、······、 h1 ~ h9。
对于a1-a9来说，在计算差异值时，需要分别计算a2与a1的差异值、a3与a2的差异值、a4与a3的差异值、······、 a9与a8的差异值，则会形成8个差异值。
同理，总共会计算得出64个差异值，也即组成64位的二进制值，为图片的指纹字符串。
步骤S34、根据第一图片的指纹字符串构建第一图片的哈希值。在组件哈希值时，将计算出的差异值按照预设顺序组合形成哈希值。
优选地，在步骤S33中对多个像素点中的任意两个像素点进行差异值计算时，当任意相邻两个像素点中的前一个像素点的颜色强度大于后一个像素点的颜色强度时，差异值为1；反之，差异值为0。
同理，根据上述步骤S31~步骤S34的方法计算得出图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值，然后将待补齐图形的特征图片的哈希值与图形数据库中的每张特征图片的哈希值进行汉明距离的计算，进而得出与待补齐图形的特征图片相似的特征图片，进而得出命中图形。另外，在实际的使用过程中，可在构建图形数据库的同时计算得出每种图形的特征图片的哈希值，并存储到系统中。这样，在匹配时，直接将待补齐图形的特征图片的哈希值与图形数据库中的每个图形的特征图片的哈希值进行匹配，以得出与待补齐图形相似或相关的图形，以供用户选择。
本发明通过预先构建图形数据库，将当前绘制的图形与图像数据库进行匹配，进而得出若干个与当前未绘制完成的图形相关的图形，然后根据用户的选择确定最终的图形，并将当前未绘制完成的图形绘制完整，实现图形绘制的自动补齐，可大大提高绘制图形的效率，减少用户的工作量。
基于本发明提供的实施例一，本发明还提供一种图形自动补齐装置，存储器和处理器，所述存储器上存储有在处理器上运行的图形自动补齐程序，所述图形自动补齐程序为计算机程序，所述处理器执行所述图形自动补齐程序时实现以下步骤：
图形库构建步骤：根据各个软件平台所提供的标准零部件的图形构建图形数据库；所述图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片；
获取步骤：获取待补齐图形的特征图片；
匹配步骤：将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，以根据匹配结果得出若干个命中图形；
补齐步骤：获取用户选择的命中图形并从所述图形数据库中调取所述用户选择的命中图形的图形信息，并根据所述用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。
进一步地，所述图形库构建步骤还包括：获取自定义图形的图形信息和特征图片并将所述自定义图形的图形信息和特征图片添加到图形数据库中。
进一步地，所述匹配步骤具体包括：首先将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算，然后根据相似度得出与所述待补齐图形的匹配的若干个命中图形；其中，当所述待补齐图形的特征图片与命中图形的特征图片的相似度满足预设条件，则该命中图形与所述待补齐图形匹配。
进一步地，所述匹配步骤中将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算具体包括：
预处理步骤：对所述待补齐图形的特征图片进行预处理，以及对预处理后的所述待补齐图形的特征图片进行感知哈希算法以得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值；
汉明距离计算步骤：计算所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值的汉明距离，进而根据汉明距离得出待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度，进而根据相似度得出与所述待补齐图形匹配的若干个命中图形。
进一步地，当所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中对应图形的特征图片的哈希值的汉明距离小于预设阈值时，则所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中对应图形的特征图片的相似度满足预设条件，所述图形数据库中对应图形为命中图形。
进一步地，所述预处理步骤还包括：转换步骤：将所述待补齐图形的特征图片转换为预设大小的第一图片；
灰度处理步骤：将所述第一图片进行灰度处理得到灰度图；
差异值计算步骤：根据所述灰度图获取第一图片的多个像素点，并对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算，进而根据计算得出差异值得出所述第一图片的指纹字符串；
哈希值计算步骤：根据所述第一图片的指纹字符串构建得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值。
进一步地，所述差异值计算步骤中对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算具体为：当任意相邻两个像素点中的前一个像素点的颜色强度大于后一个像素点的颜色强度时，对应差异值为1，反之，对应差异值为0。
进一步地，所述补齐步骤还包括：按照所述待补齐图形的图形比例和所述用户选择的命中图形的图形信息将所述待补齐图形绘制完成。
基于本发明提供的实施例一，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序为图形自动补齐程序，所述图形自动补齐程序被处理器执行以下步骤：
图形库构建步骤：构建图形数据库；所述图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片；
获取步骤：获取待补齐图形的特征图片；
匹配步骤：将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，以根据匹配结果得出若干个命中图形；
补齐步骤：获取用户选择的命中图形并从所述图形数据库中调取所述用户选择的命中图形的图形信息，并根据所述用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。
进一步地，所述图形数据库中的图形包括标准零部件的图形和/或自定义的图形。
进一步地，所述匹配步骤具体包括：首先将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算，然后根据相似度得出与所述待补齐图形的匹配的若干个命中图形；其中，当所述待补齐图形的特征图片与命中图形的特征图片的相似度满足预设条件，则该命中图形与所述待补齐图形匹配。
进一步地，所述匹配步骤中将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算具体包括：
预处理步骤：对所述待补齐图形的特征图片进行预处理，以及对预处理后的所述待补齐图形的特征图片进行感知哈希算法以得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值；
汉明距离计算步骤：计算所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值的汉明距离，进而根据汉明距离得出待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度，进而根据相似度得出与所述待补齐图形匹配的若干个命中图形。
进一步地，当所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中对应图形的特征图片的哈希值的汉明距离小于预设阈值时，则所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中对应图形的特征图片的相似度满足预设条件，所述图形数据库中对应图形为命中图形。
进一步地，所述预处理步骤还包括：转换步骤：将所述待补齐图形的特征图片转换为预设大小的第一图片；
灰度处理步骤：将所述第一图片进行灰度处理得到灰度图；
差异值计算步骤：根据所述灰度图获取第一图片的多个像素点，并对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算，进而根据计算得出差异值得出所述第一图片的指纹字符串；
哈希值计算步骤：根据所述第一图片的指纹字符串构建得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值。
进一步地，所述差异值计算步骤中对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算具体为：当任意相邻两个像素点中的前一个像素点的颜色强度大于后一个像素点的颜色强度时，对应差异值为1，反之，对应差异值为0。
进一步地，所述补齐步骤还包括：按照所述待补齐图形的图形比例和所述用户选择的命中图形的图形信息将所述待补齐图形绘制完成。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种图形自动补齐方法，其特征在于，所述图形自动补齐方法包括：
图形库构建步骤：构建图形数据库；所述图形数据库包括每种图形的图形信息和特征图片；
获取步骤：获取待补齐图形的特征图片；
匹配步骤：将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行匹配，以根据匹配结果得出若干个命中图形；
补齐步骤：获取用户选择的命中图形并从所述图形数据库中调取所述用户选择的命中图形的图形信息，并根据所述用户选择的命中图形的图形信息将待补齐图形绘制完成。
2.根据权利要求1所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述图形数据库中的图形包括标准零部件的图形和/或自定义的图形。
3.根据权利要求1所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述匹配步骤具体包括：首先将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算，然后根据相似度得出与所述待补齐图形的匹配的若干个命中图形；其中，当所述待补齐图形的特征图片与命中图形的特征图片的相似度满足预设条件，则该命中图形与所述待补齐图形匹配。
4.根据权利要求3所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述匹配步骤中将所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片进行相似度计算具体包括：
预处理步骤：对所述待补齐图形的特征图片进行预处理，以及对预处理后的所述待补齐图形的特征图片进行感知哈希算法以得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值；
汉明距离计算步骤：计算所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的哈希值的汉明距离，进而根据汉明距离得出待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中的每种图形的特征图片的相似度，进而根据相似度得出与所述待补齐图形匹配的若干个命中图形。
5.根据权利要求4所述的图形自动补齐方法，其特征在于，当所述待补齐图形的特征图片的哈希值与所述图形数据库中对应图形的特征图片的哈希值的汉明距离小于预设阈值时，则所述待补齐图形的特征图片与所述图形数据库中对应图形的特征图片的相似度满足预设条件，所述图形数据库中对应图形为命中图形。
6.根据权利要求4所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述预处理步骤还包括：转换步骤：将所述待补齐图形的特征图片转换为预设大小的第一图片；
灰度处理步骤：将所述第一图片进行灰度处理得到灰度图；
差异值计算步骤：根据所述灰度图获取第一图片的多个像素点，并对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算，进而根据计算得出差异值得出所述第一图片的指纹字符串；
哈希值计算步骤：根据所述第一图片的指纹字符串构建得出所述待补齐图形的特征图片的哈希值。
7.根据权利要求6所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述差异值计算步骤中对多个像素点中的任意相邻两个像素点进行差异值计算具体为：当任意相邻两个像素点中的前一个像素点的颜色强度大于后一个像素点的颜色强度时，对应差异值为1，反之，对应差异值为0。
8.根据权利要求1所述的图形自动补齐方法，其特征在于，所述补齐步骤还包括：按照所述待补齐图形的图形比例和所述用户选择的命中图形的图形信息将所述待补齐图形绘制完成。
9.一种图形自动补齐装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有在处理器上运行的图形自动补齐程序，所述图形自动补齐程序为计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述图形自动补齐程序时实现如权利要求1-8中任意一项所述的一种图形自动补齐方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序为图形自动补齐程序，其特征在于，所述图形自动补齐程序被处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的一种图形自动补齐方法的步骤。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727299A (zh) * 2018-11-20 2019-05-07 广东智媒云图科技股份有限公司 一种控制机械臂联合作画的方法、电子设备及存储介质
CN111369561A (zh) * 2020-05-26 2020-07-03 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN111428122A (zh) * 2020-03-20 2020-07-17 南京中孚信息技术有限公司 图片检索方法、装置及电子设备
CN114415876A (zh) * 2022-01-21 2022-04-29 北京大麦地信息技术有限公司 手绘图像处理方法、装置和电子设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727299A (zh) * 2018-11-20 2019-05-07 广东智媒云图科技股份有限公司 一种控制机械臂联合作画的方法、电子设备及存储介质
CN111428122A (zh) * 2020-03-20 2020-07-17 南京中孚信息技术有限公司 图片检索方法、装置及电子设备
CN111369561A (zh) * 2020-05-26 2020-07-03 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN114415876A (zh) * 2022-01-21 2022-04-29 北京大麦地信息技术有限公司 手绘图像处理方法、装置和电子设备

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