TWI806291B - 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置 - Google Patents

測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI806291B
TWI806291B TW110147106A TW110147106A TWI806291B TW I806291 B TWI806291 B TW I806291B TW 110147106 A TW110147106 A TW 110147106A TW 110147106 A TW110147106 A TW 110147106A TW I806291 B TWI806291 B TW I806291B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image
image area
test
text
pixels
Prior art date
Application number
TW110147106A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202326601A (zh
Inventor
邱聖霖
吳政澤
李安正
林威任
洪英士
Original Assignee
宏碁股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 宏碁股份有限公司 filed Critical 宏碁股份有限公司
Priority to TW110147106A priority Critical patent/TWI806291B/zh
Priority to US17/830,371 priority patent/US20230196521A1/en
Application granted granted Critical
Publication of TWI806291B publication Critical patent/TWI806291B/zh
Publication of TW202326601A publication Critical patent/TW202326601A/zh

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/14Image acquisition
    • G06V30/148Segmentation of character regions
    • G06T5/77
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/18Extraction of features or characteristics of the image
    • G06V30/18105Extraction of features or characteristics of the image related to colour
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/73Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00Details of colour television systems
    • H04N9/64Circuits for processing colour signals
    • H04N9/646Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection

Abstract

本發明提供一種測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置。所述方法包括:控制取像裝置依據取像參數對顯示畫面拍攝第一影像;反應於判定第一影像中存在包括第一指定字串的參考影像區域,控制取像裝置依據取像參數對顯示畫面拍攝第一測試影像;從第一測試影像中擷取對應於參考影像區域的第一影像區域,並對第一影像區域執行文字切割操作,以將第一影像區域轉換為第二影像區域;以及對第二影像區域執行文字辨識操作以取得對應於第一測試影像的第一測試結果。

Description

測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置
本發明是有關於一種影像辨識技術,且特別是有關於一種測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置。
在習知技術中,當顯示裝置用以顯示一測試畫面時,顯示裝置可在測試畫面上另顯示當下的各項顯示參數,例如幀/秒(frame per second,fps)等。在此測試情境中,可透過一取像裝置對上述測試畫面進行拍攝,而經拍攝而得的影像可經由另一測試裝置進行影像分析/辨識以取得上述顯示參數。
然而,在上述情境中,測試裝置在進行影像分析/辨識的過程中常因所拍攝到的影像品質不佳而無法得到良好的影像辨識/分析結果。
有鑑於此,本發明提供一種測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置,其可用於解決上述技術問題。
本發明提供一種測試結果辨識方法,適於一測試結果辨識裝置,包括:控制一取像裝置依據至少一取像參數對一待測顯示裝置的一顯示畫面拍攝一第一影像,其中待測顯示裝置的顯示畫面中包括一第一指定字串;反應於判定第一影像中存在包括第一指定字串的一參考影像區域,控制取像裝置依據至少一取像參數對待測顯示裝置的顯示畫面拍攝一第一測試影像;從第一測試影像中擷取對應於參考影像區域的一第一影像區域,並對第一影像區域執行一文字切割操作,以將第一影像區域轉換為一第二影像區域;以及對第二影像區域執行一文字辨識操作以取得對應於第一測試影像的一第一測試結果。
本發明提供一種測試結果辨識裝置,其包括儲存電路及處理器。儲存電路儲存程式碼。處理器耦接儲存電路,並存取程式碼以執行:控制一取像裝置依據至少一取像參數對一待測顯示裝置的一顯示畫面拍攝一第一影像,其中待測顯示裝置的顯示畫面中包括一第一指定字串;反應於判定第一影像中存在包括第一指定字串的一參考影像區域,控制取像裝置依據至少一取像參數對待測顯示裝置的顯示畫面拍攝一第一測試影像;從第一測試影像中擷取對應於參考影像區域的一第一影像區域,並對第一影像區域執行一文字切割操作,以將第一影像區域轉換為一第二影像區域;以及對第二影像區域執行一文字辨識操作以取得對應於第一測試影像的一第一測試結果。
請參照圖1,其是依據本發明之一實施例繪示的測試結果辨識裝置、取像裝置及待測試顯示裝置的示意圖。在圖1中,測試結果辨識裝置100例如是各式電腦裝置及/或智慧型裝置,並可包括儲存電路102及處理器104。
儲存電路102例如是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory,ROM)、快閃記憶體(Flash memory)、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合,而可用以記錄多個程式碼或模組。
處理器104耦接於儲存電路102,並可為一般用途處理器、特殊用途處理器、傳統的處理器、數位訊號處理器、多個微處理器(microprocessor)、一個或多個結合數位訊號處理器核心的微處理器、控制器、微控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、現場可程式閘陣列電路(Field Programmable Gate Array,FPGA)、任何其他種類的積體電路、狀態機、基於進階精簡指令集機器(Advanced RISC Machine,ARM)的處理器以及類似品。
在一實施例中,待測試顯示裝置120的顯示畫面120a可用於顯示測試影像串流,且顯示畫面120a中可另顯示相關的顯示參數,例如顯示測試影像串流時的FPS等,但可不限於此。
在一實施例中,測試結果辨識裝置100可耦接於取像裝置110(其例如是包括各式鏡頭的攝影裝置),並可控制取像裝置110對顯示畫面120a拍攝影像。之後,測試結果辨識裝置100可對取像裝置110所拍攝的影像進行辨識/分析,以取得待測試顯示裝置120的相關顯示參數(例如上述FPS),但可不限於此。
在本發明的實施例中,處理器104可存取儲存電路102中記錄的模組、程式碼來實現本發明提出的測試結果辨識方法,其細節詳述如下。
請參照圖2,其是依據本發明之一實施例繪示的測試結果辨識方法流程圖。本實施例的方法可由圖1的測試結果辨識裝置100執行,以下即搭配圖1所示的元件說明圖2各步驟的細節。
首先,在步驟S210中,處理器104可控制取像裝置110依據取像參數對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第一影像IM1。在不同的實施例中,上述取像參數例如包括取像裝置110的曝光值、對焦設定參數及縮放設定參數等。
概略而言,處理器104可基於能否在第一影像IM1中辨識出包括第一指定字串的參考影像區域來得知第一影像IM1的影像品質。若無法在第一影像IM1中找到包括第一指定字串的參考影像區域,此即代表第一影像IM1的品質不佳。在此情況下,處理器104可相應地調整取像裝置110的取像參數(例如降低曝光值),並控制取像裝置110依據調整後的取像參數再次對顯示畫面120a拍攝影像。處理器104將依上述教示而重複調整取像裝置110的取像參數,直至能夠在取像裝置110拍攝的影像中辨識出包括第一指定字串的參考影像區域,但可不限於此。
另一方面,若能夠在第一影像IM1中找到包括第一指定字串的參考影像區域,此即代表第一影像IM1的品質可接受。在此情況下,處理器104可控制取像裝置110基於當下的取像參數拍攝後續的一或多張測試影像,以用於對各測試影像作進一步辨識。以下將作進一步說明。
在一實施例中,在取得第一影像IM1之後,處理器104可對第一影像IM1進行相關的預處理,以提升第一影像IM1的影像品質。在一些實施例中,上述預處理例如可包括將第一影像IM1轉換為二值化影像(例如黑白影像)及/或透過例如中值濾波等方式濾除第一影像IM1中的雜訊,但可不限於此。
在一實施例中,在取得(經預處理的)第一影像IM1之後,處理器104可判斷第一影像IM1中是否存在包括第一指定字串的參考影像區域。
在不同的實施例中,設計者例如可依需求而決定第一指定字串的態樣。舉例而言,假設欲關注的顯示參數為FPS,則設計者例如可將第一指定字串設定為「fps」。在此情況下,處理器104可判斷第一影像IM1中是否存在包括「fps」的參考影像區域。
在一實施例中,處理器104例如可基於微軟公司的光學字元辨識資料庫(optical character recognition library)來第一影像IM1執行光學字元辨識操作,以在第一影像IM1中找出多個文字影像區域,其中各文字影像區域可包括至少一字串。
之後,處理器104可判斷上述文字影像區域中的任一者中的字串是否包括第一指定字串。在一實施例中,反應於判定上述文字影像區域中的一者(下稱第一文字影像區域)的字串包括第一指定字串,處理器104可判定第一文字影像區域為第一影像IM1中的參考影像區域,並可接續執行步驟S220。
另一方面,反應於判定各文字影像區域的字串皆未包括第一指定字串,處理器104可判定第一影像IM1中不存在包括第一指定字串的任何影像區域。在一實施例中,反應於判定第一影像IM1中不存在包括第一指定字串的任何影像區域,處理器104可調整取像裝置110的取像參數(例如降低曝光值),並控制取像裝置110依據調整後的取像參數對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第二影像。之後,處理器104可再判斷第二影像中是否存在包括第一指定字串的參考影像區域。若是,則處理器104可控制取像裝置110依據取像參數對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第一測試影像TM1。
為使以上概念更易於理解,以下搭配圖3作進一步說明。請參照圖3,其是依據本發明之一實施例繪示的調整取像參數的示意圖。在圖3中,假設取像裝置110基於-7的曝光值對顯示畫面120a拍攝而得到影像311。由影像311可看出,其中包括「fps: 60」、「canvas width: 1024」及「canvas height: 1024」等字串。然而,在處理器104對影像311執行預處理以產生影像311a之後,處理器104可能無法從影像311a找出任何文字影像區域。因此,處理器104可在將曝光值降低為-8之後,再次控制取像裝置110對顯示畫面120a拍攝,進而得到影像312。
在圖3情境中,以上行為可重複執行,直至處理器104將曝光值降低為-11。在此情況下,處理器104可控制取像裝置110對顯示畫面120a拍攝,進而得到影像313。之後,處理器104可對影像313進行預處理以得到影像313a。
在一實施例中,處理器104可對影像313a執行上述光學字元辨識操作,以在影像313a中找出文字影像區域321~323,其中文字影像區域321可包括字串「fps: 53」,文字影像區域322可包括字串「canvas width: 1024」,而文字影像區域323可包括字串「canvas height: 1024」,但可不限於此。
在此情況下,由於文字影像區域321中包括第一指定字串(即,「fps」),故處理器104可判定文字影像區域321為影像313a中的參考影像區域,並可相應地接續執行步驟S220。
為便於說明,以下假設處理器104可直接在第一影像IM1中找到包括第一指定字串的參考影像區域,但可不限於此。
因此,在步驟S220中,反應於判定第一影像IM1中存在包括第一指定字串的參考影像區域,處理器104可控制取像裝置110依據取像參數對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第一測試影像TM1。以圖3情境為例,處理器104例如可控制取像裝置110依據-11的曝光值對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第一測試影像TM1,但可不限於此。
接著,在步驟S230中,處理器104可從第一測試影像TM1中擷取對應於參考影像區域的第一影像區域,並對第一影像區域執行文字切割操作,以將第一影像區域轉換為第二影像區域。
在一實施例中,參考影像區域與第一影像IM1的第一相對位置可對應於第一影像區域與第一測試影像TM1的第二相對位置。
以圖3為例,第一影像IM1具有相同於影像313a的態樣,則其對應的參考影像區域例如是文字影像區域321。在此情況下,假設文字影像區域321在第一影像IM1中的位置可表徵為((x1, y1), (x2, y2)),其中(x1, y1)例如是文字影像區域321的左上角在第一影像IM1中的座標(其可在上述光學字元辨識操作中取得),而(x2, y2)例如是文字影像區域321的左上角在第一影像IM1中的座標(其亦可在上述光學字元辨識操作中取得)。基此,處理器104可在第一測試影像TM1中取出((x1, y1), (x2, y2))的區域作為上述第一影像區域。
進一步而言,由於「fps」的第一指定字串在顯示畫面120a中應會呈現於同樣位置,因此處理器104透過上述方式取得的第一影像區域亦將包括「fps」的字串。
在取得第一影像區域之後,處理器104可對其執行文字切割操作,以將第一影像區域轉換為第二影像區域。
請參照圖4,其是依據本發明第一實施例繪示的執行文字切割操作的示意圖。在圖4中,假設處理器104所取得的第一影像區域為所示的第一影像區域411,其包括的字串例如是「fps: 44」。然而,由圖4可看出第一影像區域411中的文字「44」之間存在相連的線段,而此線段可能使得處理器104後續進行的影像辨識出現較低的準確度。因此,本發明實施例可透過以下的機制將相連的文字進行切割。
在圖4中,第一影像區域411可包括多個像素行,而處理器104可在這些像素行中找出第一像素行,其中各第一像素行可包括多個像素,且各第一像素行的像素中僅有單一個第一特定像素具有第一指定顏色。在不同的實施例中,第一指定顏色可以是設計者指定的任何顏色。為便於說明,以下假設第一指定顏色為黑色,但可不限於此。在此情況下,處理器104可在第一影像區域411找出僅包括單一個黑色像素的像素行作為上述第一像素行。在圖4中,處理器104所找出的第一像素行例如是包括像素412a~412f(即,第一特定像素)的像素行,但可不限於此。
之後,處理器104可在各第一像素行的第一特定像素中找出第二特定像素,其中位於各第二特定像素的兩側的相鄰像素具有第一指定顏色。簡言之,處理器104可在像素412a~412f中找出第二特定像素,且此第二特定像素的左、右側像素皆為黑色。在圖4情境中,處理器104例如可從像素412a~412f中找出像素412b~412e作為第二特定像素。
接著,處理器104可在第二特定像素(即,像素412b~412e)中找出第三特定像素,其中各第三特定像素的指定側存在特定像素行,其中特定像素行與對應的第三特定像素相距預設行數,且特定像素行包括具第一指定顏色的連續N個像素,N為正整數。在不同的實施例中,N可設定為大於第一影像區域411的一半高度的正整數,但可不限於此。
為便於說明,在圖4中係假設指定側為左側、預設行數為4且N為7。在此情況下,若像素412b~412e中的某一像素的左側第4個像素行包括連續7個黑色像素,則處理器104可將此像素定義為第三特定像素。
在圖4中,由於像素412d左側的第4個像素行(即,像素行420)中包括連續7個黑色像素,故處理器104可將像素412d視為第三特定像素,但可不限於此。
之後,處理器104可將各第三特定像素取代為不同於第一指定顏色的第二指定顏色。舉例而言,處理器104可將原本為黑色的像素412d取代為白色(即,第二指定顏色)。藉此,可相應地將第一影像區域411中的文字「44」進行切割,以將第一影像區域411轉換為第二影像區域430。
請參照圖5,其是依據本發明第二實施例繪示的執行文字切割操作的示意圖。在圖5中,假設處理器104所取得的第一影像區域為所示的第一影像區域411,其包括的字串例如是「13 FPS (0-16)」。然而,由圖5可看出第一影像區域511中的文字「13」之間存在相連的線段,而此線段可能使得處理器104後續進行的影像辨識出現較低的準確度。因此,本發明實施例可透過以下的機制將相連的文字進行切割。
在圖5中,第一影像區域411可包括多個像素行,而處理器104可在這些像素行中找出第一像素行,其中各第一像素行可包括多個像素,且各第一像素行的像素中僅有單一個第一特定像素具有第一指定顏色,而其相關細節可參照圖4的說明,於此不另贅述。
在圖5中,處理器104所述找出的第一像素行例如是包括像素512a~512k(即,第一特定像素)的像素行,但可不限於此。由圖5可看出,各像素512a~512k可具有8個周圍像素,而處理器104可基於各像素512a~512k的周圍像素從像素512a~512k中找出第四特定像素。
舉例而言,對於某個第一特定像素520而言,處理器104可將其所具有的8個周圍像素區分為第一群組G1及第二群組G2。在圖5中,第一群組G1可包括第一特定像素520的左上、左及左下的周圍像素,而第二群組G2可包括第一特定像素520的上、右上、右、右下、下的周圍像素。
之後,處理器104可判斷在第一特定像素520的第二群組G2中是否僅有一指定周圍像素具有第一指定顏色。在圖5中,所述指定周圍像素例如是第一特定像素520右上方的周圍像素。亦即,處理器104可判斷在第一特定像素520的第二群組G2中是否僅有右上方的周圍像素為黑色。若是,則處理器104可將第一特定像素520視為第四特定像素,反之則可認為第一特定像素520並非第四特定像素。
在圖5所示的像素512a~512k(即,第一特定像素)中,由於僅有像素512c符合上述條件,因此處理器104可將像素512c視為第四特定像素,但可不限於此。
之後,處理器104可將各第四特定像素取代為不同於第一指定顏色的第二指定顏色。舉例而言,處理器104可將原本為黑色的像素512c取代為白色(即,第二指定顏色)。藉此,可相應地將第一影像區域511中的文字「13」進行切割,以將第一影像區域511轉換為第二影像區域530。
請再次參照圖2,在依上述教示將第一影像區域轉換為第二影像區域之後,在步驟S240中,處理器104可對第二影像區域執行文字辨識操作以取得對應於第一測試影像TM1的第一測試結果。在不同的實施例中,處理器104可依據任何現有的影像文字辨識演算法來對第二影像區域進行文字辨識操作。
以圖4為例,處理器104可對第二影像區域430進行文字辨識操作以取得「fps: 44」的第一測試結果。再以圖5為例,處理器104可對第二影像區域530進行文字辨識操作以取得「13 FPS (0-16)」的第一測試結果,但可不限於此。
在一些實施例中,在取得第一測試結果之後,處理器104還可基基於一文字校正表將第一測試結果修正為第二測試結果。
在一實施例中,文字校正表可包括多個預設錯誤辨識結果及對應的多個預設校正結果。在此情況下,反應於判定第一測試結果對應於上述預設校正結果中的第一預設校正結果,處理器104可在上述預設校正結果中找出對應於第一預設校正結果的第一預設校正結果,並將第一預設校正結果定義為第二測試結果。
為使上述概念更易於理解,以下另輔以表1所例示的文字校正表作進一步說明。
預設辨識結果 預設校正結果
tps fps
fps, fps:
fps. fps:
fps! fps:
B 8
S 5
? 7
l 1
g 9
b 6
- . \ “ ‘ , 以空格取代
表1
如表1所示,當處理器104判定所取得的第一測試結果包括對應於預設辨識結果「tps」的字串時,處理器104即可找出對應於此預設辨識結果的預設校正結果「fps」,並將上述字串取代為此預設校正結果「fps」以產生第二測試結果。舉另一例而言,當處理器104判定所取得的第一測試結果包括對應於預設辨識結果「fps,」的字串時,處理器104即可找出對應於此預設辨識結果的預設校正結果「fps:」,並將上述字串取代為此預設校正結果「fps:」以產生第二測試結果。另外,當處理器104判定所取得的第一測試結果包括對應於預設辨識結果「-」、「.」、「\」、「”」、「’」或「,」的字串時,處理器104即可找出對應於此預設辨識結果的預設校正結果(即,空格),並將上述字串取代為此預設校正結果以產生第二測試結果。
在一些實施例中,處理器104還可控制取像裝置110依據先前決定的取像參數(例如數值為-11的曝光值)對待測顯示裝置120的顯示畫面120a拍攝第二測試影像。之後,處理器104可從第二測試影像中擷取對應於參考影像區域的第四影像區域,並對第四影像區域執行文字切割操作,以將第四影像區域轉換為一第五影像區域。接著,處理器104可對第五影像區域執行文字辨識操作以取得對應於第二測試影像的第三測試結果。這些操作的細節可參照先前實施例的說明,於此不另贅述。
簡言之,處理器104可重複地執行步驟S220~S240,直至已取得所需數量的測試影像其對應的測試結果,但可不限於此。
綜上所述,本發明實施例可先基於所拍攝的影像中是否存在包括第一指定字串的參考影像區域而持續將取像裝置的取像參數調整為適當的組態,再據以拍攝後續的測試影像。並且,本發明可在從測試影像中找出對應於參考影像區域的第一影像區域之後,透過文字切割操作將第一影像區域中的文字進行適當的切割,以提升後續辨識的品質。另外,本發明還可透過文字校正表適應性地將第一測試結果中的錯誤辨識結果進行取代,以產生較為正確的第二測試結果。藉此,可相應地增加自動化測試的可靠度。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:測試結果辨識裝置 102:儲存電路 104:處理器 311~313, 311a~313a:影像 321~323:文字影像區域 411, 511:第一影像區域 412a~412f, 521a~521k:像素 420:像素行 430, 530:第二影像區域 520:第一特定像素 G1:第一群組 G2:第二群組 S210~S250:步驟
圖1是依據本發明之一實施例繪示的測試結果辨識裝置、取像裝置及待測試顯示裝置的示意圖。 圖2是依據本發明之一實施例繪示的測試結果辨識方法流程圖。 圖3是依據本發明之一實施例繪示的調整取像參數的示意圖。 圖4是依據本發明第一實施例繪示的執行文字切割操作的示意圖。 圖5是依據本發明第二實施例繪示的執行文字切割操作的示意圖。
S210~S250:步驟

Claims (9)

  1. 一種測試結果辨識方法,適於一測試結果辨識裝置,包括:控制一取像裝置依據至少一取像參數對一待測顯示裝置的一顯示畫面拍攝一第一影像,其中該待測顯示裝置的該顯示畫面中包括一第一指定字串;反應於判定該第一影像中存在包括該第一指定字串的一參考影像區域,控制該取像裝置依據該至少一取像參數對該待測顯示裝置的該顯示畫面拍攝一第一測試影像;從該第一測試影像中擷取對應於該參考影像區域的一第一影像區域,並對該第一影像區域執行一文字切割操作,以將該第一影像區域轉換為一第二影像區域;對該第二影像區域執行一文字辨識操作以取得對應於該第一測試影像的一第一測試結果;以及基於一文字校正表將該第一測試結果修正為一第二測試結果。
  2. 如請求項1所述的方法,其中反應於判定該第一影像中不存在包括該第一指定字串的任何影像區域,所述方法更包括:調整該取像裝置的該至少一取像參數,並控制該取像裝置依據該至少一取像參數對該待測顯示裝置的該顯示畫面拍攝一第二影像; 反應於判定該第二影像中存在包括該第一指定字串的該參考影像區域,控制該取像裝置依據該至少一取像參數對該待測顯示裝置的該顯示畫面拍攝該第一測試影像。
  3. 如請求項1所述的方法,其中在拍攝該第一影像的步驟之後,所述方法更包括:對該第一影像執行一光學字元辨識操作,以在該第一影像中找出多個文字影像區域,其中各該文字影像區域包括至少一字串;反應於判定該些文字影像區域中的一第一文字影像區域的該至少一字串包括該第一指定字串,判定該第一文字影像區域為該第一影像中的該參考影像區域;以及反應於判定各該文字影像區域的該至少一字串皆未包括該第一指定字串,判定該第一影像中不存在包括該第一指定字串的任何影像區域。
  4. 如請求項1所述的方法,其中該參考影像區域與該第一影像的一第一相對位置對應於該第一影像區域與該第一測試影像的一第二相對位置。
  5. 如請求項1所述的方法,其中該第一影像區域包括多個像素行,且對該第一影像區域執行該文字切割操作,以將該第一影像區域轉換為該第二影像區域的步驟包括:在該些像素行中找出至少一第一像素行,其中各該第一像素行包括多個像素,且各該第一像素行的該些像素中僅有單一個第一特定像素具有一第一指定顏色; 在各該第一像素行的該第一特定像素中找出至少一第二特定像素,其中位於各該第二特定像素的兩側的相鄰像素具有該第一指定顏色;在該至少一第二特定像素中找出至少一第三特定像素,其中各該第三特定像素的一指定側存在一特定像素行,其中該特定像素行與對應的該第三特定像素相距一預設行數,且該特定像素行包括具該第一指定顏色的連續N個像素,N為正整數;以及將各該第三特定像素取代為不同於該第一指定顏色的一第二指定顏色。
  6. 如請求項1所述的方法,其中該第一影像區域包括多個像素行,且對該第一影像區域執行該文字切割操作,以將該第一影像區域轉換為該第二影像區域的步驟包括:在該些像素行中找出至少一第一像素行,其中各該第一像素行包括多個像素,各該第一像素行的該些像素中僅有單一個第一特定像素具有一第一指定顏色,且各該第一像素行的該第一特定像素具有8個周圍像素;將各該第一像素行的該第一特定像素的該些周圍像素區分為一第一群組及一第二群組,並據以在各該第一像素行的該第一特定像素中找出至少一第四特定像素,其中各該第四特定像素對應的該第二群組中僅有一指定周圍像素具有該第一指定顏色;將各該第四特定像素取代為不同於該第一指定顏色的一第二指定顏色。
  7. 如請求項1所述的方法,其中該文字校正表包括多個預設錯誤辨識結果及對應的多個預設校正結果,且基於該文字校正表將該第一測試結果修正為該第二測試結果的步驟包括:反應於判定該第一測試結果包括對應於該些預設校正結果中的一第一預設校正結果的字串,在該些預設校正結果中找出對應於該第一預設校正結果的一第一預設校正結果;以及將該字串取代為該第一預設校正結果,以產生該第二測試結果。
  8. 如請求項1所述的方法,更包括:控制該取像裝置依據該至少一取像參數對該待測顯示裝置的該顯示畫面拍攝一第二測試影像;從該第二測試影像中擷取對應於該參考影像區域的一第四影像區域,並對該第四影像區域執行該文字切割操作,以將該第四影像區域轉換為一第五影像區域;以及對該第五影像區域執行該文字辨識操作以取得對應於該第二測試影像的一第三測試結果。
  9. 一種測試結果辨識裝置,包括:一儲存電路,其儲存一程式碼;一處理器,其耦接該儲存電路,並存取該程式碼以執行:控制一取像裝置依據至少一取像參數對一待測顯示裝置的一顯示畫面拍攝一第一影像,其中該待測顯示裝置的該顯示畫面中包括一第一指定字串; 反應於判定該第一影像中存在包括該第一指定字串的一參考影像區域,控制該取像裝置依據該至少一取像參數對該待測顯示裝置的該顯示畫面拍攝一第一測試影像;從該第一測試影像中擷取對應於該參考影像區域的一第一影像區域,並對該第一影像區域執行一文字切割操作,以將該第一影像區域轉換為一第二影像區域;對該第二影像區域執行一文字辨識操作以取得對應於該第一測試影像的一第一測試結果;以及基於一文字校正表將該第一測試結果修正為一第二測試結果。
TW110147106A 2021-12-16 2021-12-16 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置 TWI806291B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW110147106A TWI806291B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置
US17/830,371 US20230196521A1 (en) 2021-12-16 2022-06-02 Test result recognizing method and test result recognizing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW110147106A TWI806291B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI806291B true TWI806291B (zh) 2023-06-21
TW202326601A TW202326601A (zh) 2023-07-01

Family

ID=86768482

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW110147106A TWI806291B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230196521A1 (zh)
TW (1) TWI806291B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI262454B (en) * 2002-04-22 2006-09-21 Chunghwa Telecom Co Ltd Image-type plate recognizer
US20170235372A1 (en) * 2016-02-16 2017-08-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Interactive three-dimensional display apparatus and method
CN113099100A (zh) * 2019-12-23 2021-07-09 神讯电脑(昆山)有限公司 取像参数的调整方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1393148B1 (en) * 2001-05-02 2010-03-03 Bitstream Inc. Methods, systems, and programming for producing and displaying subpixel-optimized font bitmaps using non-linear color balancing
KR20060050729A (ko) * 2004-08-31 2006-05-19 엘지전자 주식회사 카메라로 촬영된 문서 영상 처리 방법과 장치
US8094202B2 (en) * 2007-05-17 2012-01-10 Canon Kabushiki Kaisha Moving image capture apparatus and moving image capture method
EP2136317B1 (en) * 2008-06-19 2013-09-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for recognizing characters
JP5312701B1 (ja) * 2013-02-08 2013-10-09 三三株式会社 名刺管理サーバ、名刺画像取得装置、名刺管理方法、名刺画像取得方法、およびプログラム
TW201617953A (zh) * 2014-05-30 2016-05-16 Nec Solution Innovators Ltd 資訊處理系統、控制方法及程式記憶媒體
JP6254554B2 (ja) * 2015-07-21 2017-12-27 トヨタ自動車株式会社 情報提示システム
US10210384B2 (en) * 2016-07-25 2019-02-19 Intuit Inc. Optical character recognition (OCR) accuracy by combining results across video frames
US10037459B2 (en) * 2016-08-19 2018-07-31 Sage Software, Inc. Real-time font edge focus measurement for optical character recognition (OCR)

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI262454B (en) * 2002-04-22 2006-09-21 Chunghwa Telecom Co Ltd Image-type plate recognizer
US20170235372A1 (en) * 2016-02-16 2017-08-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Interactive three-dimensional display apparatus and method
CN113099100A (zh) * 2019-12-23 2021-07-09 神讯电脑(昆山)有限公司 取像参数的调整方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20230196521A1 (en) 2023-06-22
TW202326601A (zh) 2023-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3834041B2 (ja) 学習型分類装置及び学習型分類方法
KR101354669B1 (ko) 이미지 센서의 불량 화소 검출 방법 및 장치, 이미지센서로부터의 이미지 획득 방법 및 장치
US10733705B2 (en) Information processing device, learning processing method, learning device, and object recognition device
US20220166930A1 (en) Method and device for focusing on target subject, and electronic device
US8194978B2 (en) Method of and apparatus for detecting and adjusting colour values of skin tone pixels
CN110460769B (zh) 图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107346546B (zh) 一种图像处理方法及装置
WO2021139197A1 (zh) 一种图像处理方法及装置
JP2004112736A (ja) 半導体集積回路、欠陥画素補正方法、及び画像プロセッサ
US8482619B2 (en) Image processing method, image processing program, image processing device, and imaging device for image stabilization
KR20220016245A (ko) 불량 이미지 생성 장치 및 방법
US20100061638A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and computer-readable storage medium
JP4591046B2 (ja) 欠陥検出補正回路及び欠陥検出補正方法
JP6066866B2 (ja) 画像処理装置、その制御方法、および制御プログラム
CN108737797B (zh) 白平衡处理方法、装置和电子设备
CN112581481B (zh) 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
TWI806291B (zh) 測試結果辨識方法及測試結果辨識裝置
JP4628851B2 (ja) 物体検出方法および物体検出装置
JP2006229626A (ja) 欠陥画素検出方法
US11575841B2 (en) Information processing apparatus, imaging apparatus, method, and storage medium
CN116363672A (zh) 测试结果识别方法及测试结果识别装置
CN114170153A (zh) 一种晶圆缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112954283A (zh) 用于多投影仪的融合拼接播放方法及其播放系统
JP2008148115A (ja) 方向検出を用いた撮像デバイスの画像欠陥補正システム
CN117037106B (zh) 一种基于fpga的视频梯形畸变实时校正系统和方法