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一种可识别视力验光单的图像分析方法

阅读：509发布：2020-07-12

专利汇可以提供一种可识别视力验光单的图像分析方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供了一种可识别视力验光单的图像分析方法，包括：获取视力验光单的待检测图像；确定待检测图像的预设边界，并基于预设边界获取对应的矩形区域；基于矩形区域形成待矫正图像，并对待矫正图像进行矫正处理，获得待处理图像；对待处理图像进行图像处理，获得待识别图像；通过对待识别图像上的待识别信息进行识别，获得视力验光单上的文字信息，通过对视力验光单进行图像分析，便于获得验光单上的文字信息。，下面是一种可识别视力验光单的图像分析方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种可识别视力验光单的图像分析方法，其特征在于，包括如下步骤A1-A5：
步骤A1：获取所述视力验光单的待检测图像，所述待检测图像包括：待识别信息；
步骤A2：确定所述待检测图像的预设边界，并基于所述预设边界获取对应的矩形区域；
其中，所述矩形区域中包括：所述待检测图像中的所有待识别信息；
所述矩形区域包括：所述待检测图像的预设边界；
步骤A3：基于所述矩形区域形成待矫正图像，并对所述待矫正图像进行矫正处理，获得待处理图像；
步骤A4：对所述待处理图像进行图像处理，获得待识别图像；
步骤A5：通过对所述待识别图像上的待识别信息进行识别，获得所述视力验光单上的文字信息。
2.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
所述获取所述视力验光单的待检测图像的步骤包括A11-A12：
步骤A11：通过光学防抖设备，采集所述视力验光单的图像；
步骤A12：通过采用防抖算法，获取所述光学防抖设备所采集的视力验光单的图像，并生成待检测图像。
3.如权利要求2所述的图像分析方法，其特征在于，
所述防抖算法，是基于由单帧拍摄分拆成多帧拍摄来完成对所述视力验光单的图像的拍摄，进而获得所述待检测图像。
4.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
所述确定所述待检测图像的预设边界的步骤包括A21-A22：
步骤A21：选取所述待检测图像的边缘识别度阈值；
步骤A22：根据所述边缘识别度阈值，对所述待检测图像进行边缘识别，获得相应的预设边界。
5.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
所述基于所述矩形区域形成待矫正图像，并对所述待矫正图像进行矫正处理，其中，对所述待矫正图像进行矫正处理的步骤包括A31-A33：
A31：计算所述待矫正图像的扭转方向、及所述扭转方向对应的扭转角度；
A32：判断所述扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值是否大于或等于预设差值；
若否，执行步骤A33；
若是，将所述待矫正图像的扭转方向、及所述扭转方向对应的扭转角度基于所述水平方向进行矫正；
矫正完成后，再次执行步骤步骤A31-A32，直至所述扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值小于预设差值，执行步骤A33；
步骤A33：结束对所述待矫正图像的矫正。
6.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
对所述待处理图像进行图像处理，获得待识别图像，是通过采用开源库opencv对所述待处理图像进行图像处理获得的，其步骤包括A41-A43：
步骤A41：对所述待处理图像进行降噪处理，获得第一图像；
步骤A42：对所述第一图像进行灰度处理和二值化处理，获得第二图像；
步骤A43：对所述第二图像进行阈值分割，提取出目标区域，并获得所述待识别图像；
其中，所述目标区域为所述视力验光单上的文字信息对应的区域。
7.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
通过对所述待识别图像上的待识别信息进行识别，获得所述视力验光单上的文字信息，所述待识别图像是由若干个目标区域构成的，其中，获取所述视力验光单上的文字信息的步骤包括A51-A53：
步骤A51：分别获取所述待识别图像中的若干个目标区域；
步骤A52：通过开源库tesseract对每个所述目标区域上的待识别信息进行识别；
步骤A53：根据所识别的每个所述目标区域上的待识别信息的识别结果，获得所述视力验光单上的文字信息。
8.如权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，
所述视力验光单上的文字信息包括：左右眼近视或远视度数、左右眼散光度数、左右眼散光方向、左右眼矫正视力、左右眼两者瞳孔的间距。

说明书全文

一种可识别视力验光单的图像分析方法

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种可识别视力验光单的图像分析方法。

背景技术

[0002] 视力验光单是一种较为常见的视力信息表，囊括有各种测量指标，一般由医生在纸质版的验光单上对测量数据进行填写，当需要对填写数据的验光单进行保存的时候，通过是对其拍照，将其上传，并进行保存；但是如果想要对眼光单上的测量数据进行再次利用，并对其测量数据进行再次编辑时，需要对验光单上的测量数据进行识别获取，方便编辑使用。因此，对验光单上的测量数据进行识别获取就显得尤为重要。

发明内容

[0003] 本发明提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，用以通过对视力验光单进行图像分析，便于获得验光单上的文字信息。

[0004] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，包括如下步骤A1-A5：

[0005] 步骤A1：获取所述视力验光单的待检测图像，所述待检测图像包括：待识别信息；

[0006] 步骤A2：确定所述待检测图像的预设边界，并基于所述预设边界获取对应的矩形区域；

[0007] 其中，所述矩形区域中包括：所述待检测图像中的所有待识别信息；

[0008] 所述矩形区域包括：所述待检测图像的预设边界；

[0009] 步骤A3：基于所述矩形区域形成待矫正图像，并对所述待矫正图像进行矫正处理，获得待处理图像；

[0010] 步骤A4：对所述待处理图像进行图像处理，获得待识别图像；

[0011] 步骤A5：通过对所述待识别图像上的待识别信息进行识别，获得所述视力验光单上的文字信息。

[0012] 在一种可能实现的方式中，

[0013] 所述获取所述视力验光单的待检测图像的步骤包括A11-A12：

[0014] 步骤A11：通过光学防抖设备，采集所述视力验光单的图像；

[0015] 步骤A12：通过采用防抖算法，获取所述光学防抖设备所采集的视力验光单的图像，并生成待检测图像。

[0016] 在一种可能实现的方式中，

[0017] 所述防抖算法，是基于由单帧拍摄分拆成多帧拍摄来完成对所述视力验光单的图像的拍摄，进而获得所述待检测图像。

[0018] 在一种可能实现的方式中，

[0019] 所述确定所述待检测图像的预设边界的步骤包括A21-A22：

[0020] 步骤A21：选取所述待检测图像的边缘识别度阈值；

[0021] 步骤A22：根据所述边缘识别度阈值，对所述待检测图像进行边缘识别，获得相应的预设边界。

[0022] 在一种可能实现的方式中，

[0023] 所述基于所述矩形区域形成待矫正图像，并对所述待矫正图像进行矫正处理，其中，对所述待矫正图像进行矫正处理的步骤包括A31-A33：

[0024] A31：计算所述待矫正图像的扭转方向、及所述扭转方向对应的扭转角度；

[0025] A32：判断所述扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值是否大于或等于预设差值；

[0026] 若否，执行步骤A33；

[0027] 若是，将所述待矫正图像的扭转方向、及所述扭转方向对应的扭转角度基于所述水平方向进行矫正；

[0028] 矫正完成后，再次执行步骤步骤A31-A32，直至所述扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值小于预设差值，执行步骤A33；

[0029] 步骤A33：结束对所述待矫正图像的矫正。

[0030] 在一种可能实现的方式中，

[0031] 对所述待处理图像进行图像处理，获得待识别图像，是通过采用开源库opencv对所述待处理图像进行图像处理获得的，其步骤包括A41-A43：

[0032] 步骤A41：对所述待处理图像进行降噪处理，获得第一图像；

[0033] 步骤A42：对所述第一图像进行灰度处理和二值化处理，获得第二图像；

[0034] 步骤A43：对所述第二图像进行阈值分割，提取出目标区域，并获得所述待识别图像；

[0035] 其中，所述目标区域为所述视力验光单上的文字信息对应的区域。

[0036] 在一种可能实现的方式中，

[0037] 通过对所述待识别图像上的待识别信息进行识别，获得所述视力验光单上的文字信息，所述待识别图像是由若干个目标区域构成的，其中，获取所述视力验光单上的文字信息的步骤包括A51-A53：

[0038] 步骤A51：分别获取所述待识别图像中的若干个目标区域；

[0039] 步骤A52：通过开源库tesseract对每个所述目标区域上的待识别信息进行识别；

[0040] 步骤A53：根据所识别的每个所述目标区域上的待识别信息的识别结果，获得所述视力验光单上的文字信息。

[0041] 在一种可能实现的方式中，

[0042] 所述视力验光单上的文字信息包括：左右眼近视或远视度数、左右眼散光度数、左右眼散光方向、左右眼矫正视力、左右眼两者瞳孔的间距。

[0043] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

[0044] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

[0045] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

[0046] 图1为本发明实施例中一种可识别视力验光单的图像分析方法的流程图；

[0047] 图2为本发明实施例中矫正处理的流程图。

具体实施方式

[0048] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

[0049] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，如图1所示，包括如下步骤A1-A5：

[0050] 步骤A1：获取视力验光单的待检测图像，待检测图像包括：待识别信息；

[0051] 其中，待检测图像包括视力验光单上的所有视力信息；

[0052] 且视力信息与文字信息相同，包括：左右眼近视或远视度数、左右眼散光度数、左右眼散光方向、左右眼矫正视力、左右眼两者瞳孔的间距。

[0053] 步骤A2：确定待检测图像的预设边界，并基于预设边界获取对应的矩形区域；

[0054] 其中，矩形区域中包括：待检测图像中的所有待识别信息；

[0055] 矩形区域包括：待检测图像的预设边界；

[0056] 其中，矩形区域包括待检测图像的预设边界，实际上是为了确保视力验光单上的所有视力信息，都在矩形区域内，确保信息的完整性。

[0057] 步骤A3：基于矩形区域形成待矫正图像，并对待矫正图像进行矫正处理，获得待处理图像；

[0058] 其中，矫正处理包括对待矫正图像进行图像扭转方向和扭转角度的调整，是为了确保矫正后的待矫正图像处于水平方向。

[0059] 步骤A4：对待处理图像进行图像处理，获得待识别图像；

[0060] 其中，图像处理包括对待处理图像进行相应的降噪、滤波、及灰度处理和二值化处理、图像分割。

[0061] 步骤A5：通过对待识别图像上的待识别信息进行识别，获得视力验光单上的文字信息。

[0062] 其中，对待识别信息进行识别是基于开源库tesseract进行文字信息进行识别的。

[0063] 上述技术方案的有益效果是：通过对视力验光单进行图像分析，便于获得验光单上的文字信息。

[0064] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，

[0065] 获取视力验光单的待检测图像的步骤包括A11-A12：

[0066] 步骤A11：通过光学防抖设备，采集视力验光单的图像；

[0067] 步骤A12：通过采用防抖算法，获取光学防抖设备所采集的视力验光单的图像，并生成待检测图像。

[0068] 上述光学防抖设备，例如可以是手机、镜头等；

[0069] 上述防抖算法，例如可以是以软件为载体保存在可读介质上，其指用于保存可存取数据的任何存储装置。其可读介质包括：磁盘、存储芯片、光盘等。

[0070] 上述技术方案的有益效果是：采用光学防抖设备和防抖算法，是为了确保获得的待检测图像的质量。

[0071] 其中，防抖算法，是基于由单帧拍摄分拆成多帧拍摄来完成对视力验光单的图像的拍摄，进而获得待检测图像。

[0072] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，

[0073] 确定待检测图像的预设边界的步骤包括A21-A22：

[0074] 步骤A21：选取待检测图像的边缘识别度阈值；

[0075] 步骤A22：根据边缘识别度阈值，对待检测图像进行边缘识别，获得相应的预设边界。

[0076] 上述选取边缘识别度阈值，是为了保证不丢失待检测图像的边缘。

[0077] 上述预设边界是对待检测图像长度和宽度的进行限定。

[0078] 上述技术方案的有益效果是：可有效的保证待检测图像上视觉信息的完整性。

[0079] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，

[0080] 基于矩形区域形成待矫正图像，并对待矫正图像进行矫正处理，其中，对待矫正图像进行矫正处理的步骤，如图2所示，包括A31-A33：

[0081] A31：计算待矫正图像的扭转方向、及扭转方向对应的扭转角度；

[0082] A32：判断扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值是否大于或等于预设差值；

[0083] 若否，执行步骤A33；

[0084] 若是，将待矫正图像的扭转方向、及扭转方向对应的扭转角度基于水平方向进行矫正；

[0085] 矫正完成后，再次执行步骤步骤A31-A32，直至扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值小于预设差值，执行步骤A33；

[0086] 步骤A33：结束对待矫正图像的矫正。

[0087] 上述预设差值可以是人为设定的。

[0088] 例如设定预设差值为0.2°，则当扭转方向与水平方向之间的角度差值绝对值为0.1°时，结束对待矫正图像的矫正。

[0089] 上述技术方案的有益效果是：对待处理图像进行矫正，使其始终处于水平方向，提高了对文字信息的识别率。

[0090] 本发明实施例提供一种可识别视力验光单的图像分析方法，

[0091] 对待处理图像进行图像处理，获得待识别图像，是通过采用开源库opencv对待处理图像进行图像处理获得的，其步骤包括A41-A43：

[0092] 步骤A41：对待处理图像进行降噪处理，获得第一图像；

[0093] 步骤A42：对第一图像进行灰度处理和二值化处理，获得第二图像；

[0094] 步骤A43：对第二图像进行阈值分割，提取出目标区域，并获得待识别图像；

[0095] 其中，目标区域为视力验光单上的文字信息对应的区域。

[0096] 上述对待处理图像进行降噪处理，是为了提高待处理图像的图像质量；

[0097] 上述对第一图像进行灰度处理以及二值化处理,是为了提高文字信息对应的目标区域与空白区别的反差；

[0098] 上述对第二图像进行阈值分割，是为了将其相应的目标区域精确划分。

[0099] 上述文字信息对应的区域由至少一个目标区域构成。

[0100] 上述技术方案的有益效果是：提高获取文字信息的精确度。

[0101] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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