【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网图像编辑领域，特别是一种自动检测人为指定区域目标线条的方法及其系统。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，人们对于信息交流的要求也日益变高。图像是人们信息交流的重要渠道，同时人们也会根据自己生活所需来对图像进行处理。线条检测对基于图像编辑内容而言，是非常重要的一个环节，通过提取图像中的线条，可以对图像做进一步的处理，线条检测方法具有非常重要的应用价值。现有技术中线条检测方法是对整个图像的全部线条进行检测，少有对指定区域的目标线条进行检测的方法。该线条检测的缺点为在处理指定区域目标线条技术时，存在线条提取不准确和不完整的问题，对于该问题，目前尚未提出有效的解决方案，因此如何提高线条检测的准确度和检测效率是现阶段丞待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种自动检测人为指定区域目标线条的方法及其系统。
2、实现上述目的本专利技术的技术方案为，进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，该自动检测人为指定区域目标线条的方法包括以下步骤：
3、获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离；
4、基于所述直线距离，垂直向所述连接线条的上方及下方延伸20像素，得到线条检测区域；
5、通过改进的ed lines线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条；
6、计算所述连接线条的斜率和距离，对所述初始检测
7、在所述相近检测线条中，选取距离及斜率相近的线条进行线段拟合，在所述线条检测区域中获取一条拟合最优的检测线条，得到目标检测线条。
8、进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，所述获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离，包括：
9、获取系统中的涂抹痕迹，采用亚像素精度定位技术获取所述涂抹痕迹中的起始点和终点；
10、利用两点间的欧氏距离，计算并绘制从起始点到终点的连线，得到连接线条和直线距离。
11、进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，所述通过改进的ed lines线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条，包括：
12、使用edge drawing算法产生像素链，连接生成的各个像素链，合在一起构成图像的边缘。
13、进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，所述使用edgedrawing算法产生像素链，连接生成的各个像素链，合在一起构成图像的边缘，包括：
14、将所述线条检测区域进行灰度化，利用高斯滤波对所述线条检测区域进行去噪和平滑处理，得到平滑线条检测区域；
15、利用edge drawing算法中的梯度算子在所述平滑线条检测区域中计算每个像素的幅度和方向，得到幅度线条检测区域；
16、计算所述幅度线条检测区域中的锚点，梯度算子产生最大值，得到梯度峰值区域图像；
17、连接所述梯度峰值区域图像中的锚点，得到边缘线条，得到线条区域检测图像，细化所述线条区域检测图像中相邻的像素链，得到边缘检测区域。
18、进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，所述计算所述连接线条的斜率和距离，对所述初始检测线条进行筛选，将与所述连接线条的斜率相近和距离接近的初始检测线条进行筛选，得到相近检测线条，包括：
19、对边缘检测区域进行线条检测，得到所述边缘检测区域中的检测线条；
20、计算所述连接线条的斜率和距离，判断所述检测线条与所述连接线条的斜率和距离；
21、若所述检测线条与所述连接线条的斜率角度相差在10°以内，且所述检测线条与所述连接线条的距离相差为8像素，则判断为相近检测线条。
22、进一步，在上述一种自动检测人为指定区域目标线条的方法中，所述在所述相近检测线条中，选取距离及斜率相近的线条进行线段拟合，在所述线条检测区域中获取一条拟合最优的检测线条，得到目标检测线条，包括：
23、获取相近检测线条，扩展所述相近检测线条的某个线条a，当遇到可与所述线条a可拟合的线条b时，从所述线条a的起点开始至可拟合线条b的终点结束进行画线，得到连续线条c；
24、若所述线条a到线条检测区域结束仍未遇到可拟合线条，则保留所述线条a；
25、若所述线条a到线条检测区域结束时已经拟合其他线段d，则利用所述其他线段d代替线条a；
26、在所述线条检测区域中获取一条拟合最优的检测线条，得到目标检测线条。
27、进一步，在一种自动检测人为指定区域目标线条的系统，所述自动检测人为指定区域目标线条的系统包括以下模块：
28、端点获取模块，用于获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离；
29、检测区域生成模块，用于基于所述直线距离，垂直向所述连接线条的上方及下方延伸20像素，得到线条检测区域；
30、线条检测模块，用于通过改进的ed lines线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条；
31、线条筛选模块，用于计算所述连接线条的斜率和距离，对所述初始检测线条进行筛选，将与所述连接线条的斜率相近和距离接近的初始检测线条进行筛选，得到相近检测线条；
32、线条拟合模块，用于在所述相近检测线条中，选取距离及斜率相近的线条进行线段拟合，在所述线条检测区域中获取一条拟合最优的检测线条，得到目标检测线条。
33、进一步，在一种自动检测人为指定区域目标线条的系统中，所述线条检测模块包括以下子模块：
34、平滑处理子模块，用于将所述线条检测区域进行灰度化，利用高斯滤波对所述线条检测区域进行去噪和平滑处理，得到平滑线条检测区域；
35、幅度计算子模块，用于利用梯度算子在所述平滑线条检测区域中计算每个像素的幅度和方向，得到幅度线条检测区域；
36、梯度峰值子模块，用于计算所述幅度线条检测区域中的锚点，梯度算子产生最大值，得到梯度峰值区域图像；
37、锚点连接子模块，用于连接所述梯度峰值区域图像中的锚点，得到边缘线条，得到线条区域检测图像，细化所述线条区域检测图像中相邻的像素链，得到边缘检测区域。
38、其有益效果在于，通过获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离；基于所述直线距离，垂直向所述连接线条的上方及下方延伸20像素，得到线条检测区域；通过改进的ed lines线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条；计算所述连接线条的斜率和距离，对所述初始检测线条进行筛选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离，包括：
3.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述通过改进的ED li nes线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条，包括：
4.根据权利要求3所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述使用Edge Draw i ng算法产生像素链，连接生成的各个像素链，合在一起构成图像的边缘，包括：
5.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述计算所述连接线条的斜率和距离，对所述初始检测线条进行筛选，将与所述连接线条的斜率相近和距离接近的初始检测线条进行筛选，得到相近检测线条，包括：
6.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述在所述相近
7.一种自动检测人为指定区域目标线条的系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：
8.根据权利要求7所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的系统，其特征在于，所述线条检测模块包括以下子模块：
...【技术特征摘要】
1.一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述获取涂抹痕迹的的起始点和终点，将所述起始点和终点进行连线，得到连接线条，获取连接线条的直线距离，包括：
3.根据权利要求1所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述通过改进的ed li nes线条检测算法对所述线条检测区域进行检测，得到初始检测线条，包括：
4.根据权利要求3所述的一种自动检测人为指定区域目标线条的方法，其特征在于，所述使用edge draw i ng算法产生像素链，连接生成的各个像素链，合在一起构成图像的边缘，包括：
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