本发明专利技术涉及一种图像识别的方法和装置。所述方法包括：获取待分析的图像；识别所述图像中包含的几何形状；比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考形状匹配的目标几何形状；对所述目标几何形状进行标示显示。本发明专利技术根据不同的参考形状，可识别出图像中不同的几何形状，更为灵活对图像中物体进行抽象和简化处理，有利于让学生对自然生活中的几何图形有直观的认知。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种图像中形状识别的方法及装置。
技术介绍
几何学中常用点、线等要素来描述物体，然而通常人们肉眼看物体时，并不能直观地感受到物体中包含哪些几何形状。在教学领域，现有设备或分析软件可通过分析图像中包含像素点，将图像中包含的线条识别出来。但这种识别通常也只到线条的层面，并没有考虑图像中可能包含的几何形状，更无法将线条构成的不同几何图形分别进行区别识别。因此，教学领域现有技术对真实物体进行抽象和简化的程度不够理想，无法让学生对自然生活中的几何图形有直观的感受。
技术实现思路
基于此，本专利技术提供一种图像识别的方法及装置，能够识别图像中物体包含的不同种类的几何图形，将真实物体进行一定程度的抽象和简化。本专利技术采用以下技术方案:本专利技术一方面提供一种图像识别的方法，包括:获取待分析的图像；识别所述图像中包含的几何形状；比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考形状匹配的目标几何形状； 对所述目标几何形状进行标示显示。作为一优选方式，所述识别所述图像中包含的几何形状，包括:获取所述图像中各像素点的灰度值；确定出灰度值相差小于等于设定容差的相邻像素点，识别由所述相邻像素点构成的线条；识别由所述线条构成的封闭形状，将所述封闭形状确定为所述图像中包含的几何形状。作为一优选方式，比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考特征匹配的目标几何形状，包括:提取所述参考形状的参考特征，提取所述几何形状的特征信息；计算所述特征信息、所述参考特征的近似度，若所述近似度大于等于设定阈值，则确定对应的几何形状为目标几何形状。作为一优选方式，所述确定对应的几何形状为目标几何形状之后还包括:根据所述参考特征对所述目标几何形状进行修正，使修正后的目标几何形状具备所述参考形状对应的全部参考特征。作为一优选方式，所述比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考特征匹配的目标几何形状之前包括:设置参考形状；所述参考形状包括:圆形、矩形、三角形或星形；所述参考特征包括:各点到中心点的距离信息、顶点数量、顶点夹角信息和/或边长信息。本专利技术另一方面提供一种图像识别的装置，包括:图像获取模块，用于获取待分析的图像；第一识别模块，用于识别所述图像中包含的几何形状；第二识别模块，用于比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考形状匹配的目标几何形状；显示模块，用于对所述目标几何形状进行标示显示。作为一优选方式，所述第一识别模块包括:像素点分析单元，用于获取所述图像中各像素点的灰度值；线条识别单元，用于确定出灰度值相差小于等于设定容差的相邻像素点，识别由所述相邻像素点构成的线条；以及，形状识别单元，用于识别由所述线条构成的封闭形状，将所述封闭形状确定为所述图像中包含的几何形状。作为一优选方式，所述第二识别模块包括:特征提取单元，用于提取所述参考形状的参考特征，提取所述几何形状的特征信息;以及，特征比对单元，计算所述特征信息、所述参考特征的近似度，若所述近似度大于等于设定阈值，则确定对应的几何形状为目标几何形状。作为一优选方式，还包括:修正模块，用于根据所述参考特征对所述目标几何形状进行修正，使修正后的目标几何形状具备所述参考形状对应的全部参考特征。作为一优选方式，还包括:设置模块，用于设置参考形状；所述参考形状包括:圆形、矩形、三角形或星形；所述参考特征包括:各点到中心点的距离信息、顶点数量、顶点夹角信息和/或边长信息。实施本专利技术的上述技术方案的有益效果包括:基于设定的参考形状，识别待分析图像中是否有与所述参考形状匹配的目标几何形状，并在图像中将存在的目标几何形状标示出来；根据不同的参考形状，可识别出图像中不同类型的几何形状，更灵活对图像中物体进行抽象和简化处理，有利于让学生(用户)对自然生活中的几何图形建立直观的认知。【附图说明】图1为本专利技术一实施例图像识别的方法示意性流程图；图2为一图像识别效果示意图；图3为另一图像识别效果不意图；图4为本专利技术另一实施例图像识别的方法示意性流程图；图5为另一图像识别效果示意图；图6为一图像修正效果示意图；图7为本专利技术一实施例图像识别的装置示意性结构图；图8为本专利技术另一实施例图像识别的装置示意性结构图。【具体实施方式】为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种图像识别的方法，尤其适用于教学领域对图像中物体进行抽象和简化处理，识别出图像中不同类型的几何形状，辅助让学生(用户)对自然生活中的几何图形建立直观的认知。本专利技术实施例还提供相应的图像识别的装置。以下分别进行详细说明。图1为本专利技术一实施例图像识别的方法的示意性流程图。如图1中所示，所述方法包含以下步骤SlOl至步骤S104，详细说明如下:步骤SlOl，获取待分析的图像；所述待分析的图像可为本地存储的图像、导入的外部图像、或者通过摄像头即时拍摄的图像。优选地，一次仅获取一张图像作为待分析的图像。步骤S102，识别所述图像中包含的几何形状；本实施例中，识别所述图像中包含的几何形状的方式可为:先将图像处理为灰度图像，获取图像中各像素点的灰度值；确定出灰度值相差小于等于设定容差的相邻像素点，然后识别由所述相邻像素点构成的线条；进一步地识别由所述线条构成的封闭形状，将所述封闭形状确定为所述图像中包含的几何形状。需要说明的是，容差的设定对于识别精确度和识别力度有关键的影响，通常容差设定越小，识别精确度越高，但识别力度越小(即可能有的线条无法被识别出来)；容差设定越大，识别精确度越低，但识别力度越高。因此，需根据实际情况适应性调整容差。步骤S103，比对所述当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像识别的方法，其特征在于，包括：获取待分析的图像；识别所述图像中包含的几何形状；比对所述几何形状与设定的参考形状，确定出与所述参考形状匹配的目标几何形状；对所述目标几何形状进行标示显示。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：付金祥，
申请(专利权)人：广州视睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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