常用字体汉字笔画拆解方法、系统、装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体涉及一种常用字体汉字笔画拆解方法、系统、装置，旨在解决机器人无法实现同一汉字不同字体的笔画拆解的问题。本发明专利技术方法包括：获取汉字的目标字形以及模板字形，并绘制在图像上，得到目标字形图像、模板字形图像；提取目标字形各联通区域外轮廓上的像素点并降采样，得到目标字形外轮廓稀疏点集；以稀疏点集中的像素点为顶点，对目标字形图像中的目标字形进行三角形分割、重排序、凸多边形分割，得到凸多边形集合；对模板字形在绘制过程中各联通区域外轮廓上的像素点，进行位置调整；调整后，获取凸多边形集合中各最小凸外接多边形的笔画类别，并根据笔画类别进行笔画拆解。本发明专利技术实现同一汉字不同字体的笔画拆解。

【技术实现步骤摘要】
常用字体汉字笔画拆解方法、系统、装置
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种常用字体汉字笔画拆解方法、系统、装置。
技术介绍
书法机器人是具备自主书写汉字能力的机器人，它将先进的人工智能技术以普通民众可以理解的形式呈现，既起到了普及科学知识的作用，又丰富了人们的日常谈资。如果想通过书法机器人展示流畅的书写过程和作品，除了要采用灵活的机械结构，掌握字体形态的走笔等运笔技巧也至关重要，实现这一目的的基础是掌握将要书写的汉字的每一个笔画及其先后顺序。汉字的呈现样式有多种字体，比如楷书、宋体等等，人们书写汉字往往是一笔一画有顺序的完成，而不同字体库一般只会给出每个汉字的整体字形，鲜少提供汉字的顺序笔画。学习过汉字知识的自然人可以容易地拆解汉字笔画，但对于机器人的算法实现却存在困难，尤其对于笔画有交叠的汉字字形，而且不同字体、同一汉字的形态间存在差异也给通过算法拆解汉字笔画提出挑战。目前，在公开的资料中有一个汉字教学项目“MakeMeaHanzi”，该项目采用“文鼎中楷”作为示例字体，并公开了该字体样式下的汉字笔画数据包，除此之外不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种常用字体汉字笔画拆解方法，其特征在于，该方法包括：/nS10，获取汉字的目标字形以及模板字形，并绘制在图像上，得到目标字形图像、模板字形图像；所述目标字形为待笔画拆解的字体形状；所述模板字形为已知笔画及书写顺序的其他字体形状；/nS20，提取目标字形图像中目标字形各联通区域外轮廓上的像素点，构建目标字形外轮廓稠密点集，作为第一点集；对所述第一点集中的像素点降采样，得到目标字形外轮廓稀疏点集，作为第二点集；/nS30，以所述第二点集中的像素点为顶点，对目标字形图像中的目标字形进行三角形分割，并以三个顶角中张角最小的角度为三角形的排序属性进行三角形重排序，并依次取重排序后的三角形的顶点构建...

【技术特征摘要】
1.一种常用字体汉字笔画拆解方法，其特征在于，该方法包括：
S10，获取汉字的目标字形以及模板字形，并绘制在图像上，得到目标字形图像、模板字形图像；所述目标字形为待笔画拆解的字体形状；所述模板字形为已知笔画及书写顺序的其他字体形状；
S20，提取目标字形图像中目标字形各联通区域外轮廓上的像素点，构建目标字形外轮廓稠密点集，作为第一点集；对所述第一点集中的像素点降采样，得到目标字形外轮廓稀疏点集，作为第二点集；
S30，以所述第二点集中的像素点为顶点，对目标字形图像中的目标字形进行三角形分割，并以三个顶角中张角最小的角度为三角形的排序属性进行三角形重排序，并依次取重排序后的三角形的顶点构建第三点集；对所述第三点集中的像素点进行凸多边形分割，得到凸多边形区域集合；
S40，求解源点集到所述第一点集的旋转、平移矩阵，并对所述源点集中各像素点进行
位置调整；位置调整后，将第一点集中与源点集中梯度方向距离小于设定阈值，且像素距离最近的两个像素点，作为对应点对；将所有对应点对中第一点集
的像素点构建的点集，作为目标点集，计算所述源点集到所述目标点集的旋转、平移矩阵，
并对所述对象点对中源点集的像素点进行位置调整；所述源点集为模板字形在绘制过程中
各联通区域外轮廓上的像素点构建的稠密点集；
S50，获取所述源点集中各像素点的笔画类别，并其作为对应点对中第一点集的像素点的笔画类别；统计所述凸多边形区域集合中各凸多边形覆盖所述第一点集中像素点的笔画类别数目，并将笔画类别数目最多的类别作为凸多边形的笔画类别；
S60，新建累计笔画图像、单一笔画图像，并按照模板字形的笔画及书写顺序，将同一笔画类别的所有凸多边形绘制在单一笔画图像上，比较累计笔画图像与单一笔画图像的重叠区域，若单一笔画图像删除重叠区后仍为单一联通区，则在单一笔画图像中将重叠区去除，并将单一笔画图像添加到累计笔画图像上；将绘制后的各单一笔画图像顺序输出，作为目标字形顺序笔画拆解结果。


2.根据权利要求1所述的常用字体汉字笔画拆解方法，其特征在于，步骤S30中“对所述第一点集中的像素点降采样”，其方法为：
对于所述第一点集中连续的三个像素点，，，以为角顶点，以点指向点的线段和点指向点的线段为角的两条边，若张角大于设定阈值且、两点之间的像素距离小于设定阈值，则删除点。


3.根据权利要求2所述的常用字体汉字笔画拆解方法，其特征在于，所述张角，其计算方法为：



其中，表示张角，表示向量点乘函数。


4.根据权利要求1所述的常用字体汉字笔画拆解方法，其特征在于，步骤S30中“对所述第三点集中的像素点进行凸多边形分割”，其方法为：
S331，初始设置第三点集中每个像素点的访问状态为未访问；
S332，对所述第三点集中的任一像素点，若该像素点的访问状态为未访问，则在其邻
域内取连续的三个点作为初始点，构建初始点集；获取初始点集
所有像素点的最小外接凸多边形；
S333，统计步骤S332获取的最小外接凸多边形内包含的目标字形图像背景区域的像素
数，若该像素数小于设定阈值，则将访问状态标记为已访问，并
跳转S334；否则令，跳转步骤S332；
S334，对所述第三点集中的像素点，若该像素点的访问状态为未访问，则将增
入初始点集中，并获取初始点集所有像素点的最小外接凸多边形；
S335，统计步骤S334获取的最小外接凸多边形内包含的目标字形图像背景区域的像素
数，若该像素数小于设定阈值，则将访问状态标记为已访问，
并令，跳转S334，直到第三点集中所有像素点遍历完毕，否则将从初始点集

【专利技术属性】
技术研发人员：陈艳红，王彦情，崔晓光，温大勇，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11