提取骨骼图像的形状信息的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种提取骨骼图像的形状信息的方法及装置。该方法包括：从骨骼图像对应的轨迹树的根节点开始遍历，进行节点压栈、出栈后，确定当前节点是否是树杈节点或叶节点，若是树杈节点，根据树杈节点对应的第一预设条件确定所述树杈节点是否是关键节点；若是叶节点，则根据叶节点对应的第二预设条件确定所述叶节点是否是关键节点。若是关键节点，则遍历寻找出所述关键节点与所述关键节点相邻的前一个关键节点之间的所有节点中的拐点，将所述当前节点对应的所有子节点依次压入栈区，而后依次出栈，根据最后出栈的节点继续遍历过程，直到所有节点遍历完成，最终得到骨骼图像的形状信息。

Method and device for extracting shape information of skeleton image

The present invention provides a method and a device for extracting shape information of skeletal images. The method includes: from the root node of the corresponding trajectory tree skeleton images traversing, node stack, stack, to determine whether the current node is the branch nodes or leaf nodes, if the branch node, according to the first branch node corresponding to the preset conditions determine the branch node is a key node; if the leaf node is. According to the leaf node corresponding to the second preset conditions to determine the leaf node is the key node. If the key is to find out the node, traverse the inflection point between all nodes of the key nodes and the key nodes adjacent before a key node in the will all the child nodes of the current node corresponding in the stack area, then turn the stack out of the stack, according to the last node to continue traversal process until all nodes traversal is completed, the final shape of skeletal image information.

【技术实现步骤摘要】
提取骨骼图像的形状信息的方法及装置
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种提取骨骼图像的形状信息的方法及装置。
技术介绍
随着缝纫机制版软件智能化趋势的发展，图像识别技术开始更多的应用于这一领域。当前，在缝纫机制版软件中提出了一种具有较高实用价值的设想：根据已有的缝品图像对应的骨骼图像，分析其线迹轨迹，进而自动生成花样。对缝品图像进行二值化处理后得到二值化图像，再对二值化图像进行进一步的细化处理后得到的图像称为骨骼图像，图像二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果，骨骼图像仅仅是像素点的集合，不具备任何语义信息，这里的语义信息包括像素点的连通关系、顺序关系以及关键像素点，只有分析出这些语义信息，才能进一步生成电脑缝纫机所能使用的花样。传统的图像识别技术主要通过分析图像区域中像素颜色或其他特征的切换实现对区域外轮廓的识别，对骨骼图像线条的识别能力有限。如何从骨骼图像中提取出形状信息(即骨骼图像的关键像素点和关键像素点的顺序关系)，目前缺乏有效的方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种提取骨骼图像的形状信息的方法及装置，以解决如何从骨本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提取骨骼图像的形状信息的方法，其特征在于，包括：S1、从骨骼图像对应的轨迹树的根节点开始遍历，进行节点压栈、出栈后，确定当前节点是否是树杈节点或叶节点，所述根节点是所述轨迹树的起始节点，所述树杈节点是有至少3个邻域存在相邻节点的节点，所述叶节点是只有一个邻域有相邻节点的节点，所述节点为骨骼图像中任意的带值像素点；S2、若是树杈节点，根据树杈节点对应的第一预设条件确定所述树杈节点是否是关键节点；若是叶节点，则根据叶节点对应的第二预设条件确定所述叶节点是否是关键节点；S3、若是关键节点，则遍历寻找出所述关键节点与所述关键节点相邻的前一个关键节点之间的所有节点中的拐点，所述拐点是到所述关键节点与...

【技术特征摘要】
1.一种提取骨骼图像的形状信息的方法，其特征在于，包括：S1、从骨骼图像对应的轨迹树的根节点开始遍历，进行节点压栈、出栈后，确定当前节点是否是树杈节点或叶节点，所述根节点是所述轨迹树的起始节点，所述树杈节点是有至少3个邻域存在相邻节点的节点，所述叶节点是只有一个邻域有相邻节点的节点，所述节点为骨骼图像中任意的带值像素点；S2、若是树杈节点，根据树杈节点对应的第一预设条件确定所述树杈节点是否是关键节点；若是叶节点，则根据叶节点对应的第二预设条件确定所述叶节点是否是关键节点；S3、若是关键节点，则遍历寻找出所述关键节点与所述关键节点相邻的前一个关键节点之间的所有节点中的拐点，所述拐点是到所述关键节点与所述关键节点相邻的关键节点之间的线段的距离大于第一预设阈值的节点；S4、将所述当前节点对应的所有子节点依次压入栈区，而后依次出栈，根据最后出栈的节点继续S1-S3的遍历过程，直到所有节点遍历完成，最终得到骨骼图像的形状信息，所述形状信息包括遍历到的关键节点和拐点以及各个关键节点和拐点的先后顺序关系，所述子节点是节点的邻域中的带值像素点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从骨骼图像对应的轨迹树的根节点开始遍历之前，还包括：扫描骨骼图像获取至少一棵轨迹树；所述从骨骼图像对应的轨迹树的根节点开始遍历，包括：按照轨迹树的生成顺序从每一棵轨迹树的根节点开始遍历。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据树杈节点对应的第一预设条件确定所述树杈节点是否是关键节点，包括：确定从所述树杈节点延伸出的长度超过第二预设阈值的树枝是否超过2个，是则确定所述树杈节点为关键节点。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据叶节点对应的第二预设条件确定所述叶节点是否是关键节点，包括：确定所述叶节点的叶深度是否超过第三预设阈值，是则确定所述叶节点为关键节点；否则确定所述叶节点到前一个相邻关键节点的距离是否大于第四预设阈值，是则寻找所述叶节点所在的树杈节点，若所述叶节点到所述树杈节点的距离是所述树杈节点的所有树枝长度中最大的，则确定所述叶节点为关键节点，其中，所述叶深度是从叶节点向上回溯直到遇到树杈节点之间所经过的距离，所述树枝长度是从树枝所在树杈节点到所述树枝上所有叶节点的最大距离，所述树枝是从树杈节点上延伸出的各个节点组成的线。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所有节点遍历完成后，按照遍历的先后顺序提取遍历到的关键节点和拐点。6.一种提取骨骼图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡建强，侯文学，胡文海，邢少鹏，
申请(专利权)人：北京大豪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11