基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法与流程

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法。


背景技术：

2.练习硬笔书法，规范美观地书写汉字对一个人的学习、工作都有帮助。目前，对于学生书法练习作业的反馈指导主要依赖授人工，当需要对大量练习作业给予指导时，效率低下任务繁重的问题凸显，因此需要智能化手段及时有效地对学生的书法作业给出针对性的指导意见，提升学生书法练习的效果。
3.对手写汉字每一笔画、笔画间架结构等的规整性给出指导意见，需要准确的辨别出手写汉字的每一个笔画，我们称在手写汉字图像中匹配的连通区为基准汉字笔画的同名笔画。汉字是拓扑结构复杂的连通区组合，人们书写汉字的习惯也不尽相同，因此对手写汉字进行同名笔画提取难度很大，不仅要关注整体字形，更要考虑手写汉字的笔画排布可能与基准汉字的笔画排布存在较大差别。基于此，本发明提出了一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决目前对手写汉字同名笔画的提取未考虑笔画排布，导致手写汉字同名笔画提取的适用性和正确率较低，无法精确到笔画层级指导学生规范书写汉字的问题，本发明提出了一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，该方法包括：s10，获取手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；s20，提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；s30，提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对
应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述骨架分枝点为八邻域中0
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1或1
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0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的；为骨架分枝中的像素点；步骤s40，遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整，包括：步骤s41，初始化基准笔画最优位移集合tmax、当前位移集合tcurr、当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和，所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和的最优值trans_all、当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目cover_max、当前覆盖数目cover_curr；步骤s42，遍历第一图像的分割联通区，若分割联通区被预构建的基准笔画集合cstroke中的基准笔画覆盖，则跳转步骤s46；否则，跳转步骤s43；所述基准笔画集合为包括第二图像中所有基准笔画的集合；步骤s43，在cstroke中选取与分割连通区满足设定分枝方向约束、且与分割联通区邻域矩形区有交集的基准笔画子集cstroke_temp；遍历cstroke_temp，选取cstroke_temp中与分割联通区 最优覆盖面积大于设定面积阈值、且从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域与障碍区域无交集的基准笔画，其余的基准笔画从cstroke_temp中剔除，计算位置a到位置b的相对位移，并统计该基准笔画移动到位置b时，其对应的基准汉字对分割联通区的覆盖数目；步骤s44，判断cstroke_temp是否为空，若为空，则跳转步骤s46，否则跳转步骤s45；步骤s45，选取覆盖分割联通区数目最多、或分割区数目相同但较小的基准笔画作为被移动笔画；并更新tcurr、cover_curr、，将笔画从cstroke集合中剔除；若更新后的cover_curr>cover_max，或者更新后的cover_curr=cover_max且 < trans_all，则更新tmax=更新后的tcurr、cover_max=更新后的cover_curr、trans_all=；步骤s46，令，继续遍历，直至遍历完所有分割联通区；当遍历完所有分割联通区，判断此次循环中基准笔画最优位移集合tmax是否更新或者达到最大循环次数，若tmax未更新或者达到最大循环次数，则结束循环，以最优位移集合调整各基准笔画位置，否则跳转步骤s42；s50，对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区
轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；s60，提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出。
5.在一些优选的实施方式中，步骤s30中“从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合”，其方法为：从第二点集中获取汉字的骨架端点、骨架分枝点；遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点，则将该像素点作为预构建的第一骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，并获取该像素点的邻域点，判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第一骨架分枝集合；从第一骨架分枝集合中提取汉字的骨架拐点；重新遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，则将该像素点作为预构建的第二骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，获取该像素点的邻域点，并判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第二骨架分枝集合。
6.在一些优选的实施方式中，步骤s30中“结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对”，其方法为：对第一点集中的各像素点，若其邻域点集合中包含骨架分枝点、骨架拐点，则取与像素距离最近的一个特征点作为对应点，组成对应点对；若其邻域点集合中不包含骨架分枝点、骨架拐点，则取中与像素距离最近的一个像素点作为的对应点，组成对应点对；所述特征点包括骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点。
7.在一些优选的实施方式中，步骤s41中“当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目”，其计算方法为：设置第二图像中基准汉字覆盖的分割连通区数目，并遍历所有分割连通区；在各基准笔画当前位移状态下，获取与分割联通区相交面积最大的基准笔画，并获取相交面积；若、且分割联通区与基准笔画
满足设定的分枝方向距离约束，则判定分割联通区被覆盖，；其中，为分割联通区的面积，为设定比例系数；分割联通区与基准笔画j'分枝方向距离的计算方法为：的计算方法为：的计算方法为：其中，表示分割联通区的方向，为基准笔画主分枝方向集合中的方向，若则满足设定的分枝方向约束，表示分枝方向距离阈值；基准笔画的主分枝方向集合构建方法为：若基准笔画为单一笔画，则以基准笔画的轮廓点集为对象，求解基准笔画的轮廓点集的pca主方向为基准笔画的主分支方向集合元素；若基准笔画为复合笔画，则将基准笔画分为方向一致性的条状分割区，以各条状分割区轮廓点集为对象，求解各条状分割区轮廓点集的pca主方向为基准笔画的主分支方向集合元素；遍历完成所有手写字分割区后，得到当前位移状态下基准汉字覆盖的分割连通区数目。
8.在一些优选的实施方式中，步骤s41中“当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和”，其计算方法为：其中，为位移集合中基准笔画的横向和纵向位移，为基准笔画数目。
9.在一些优选的实施方式中，步骤s43中“分割联通区邻域矩形区”，其计算方法为：其中，、、、分别为分割联通区外接矩形的左上角点坐标、宽度和高度，、分别为第一图像的宽度和高度，、、、分别为分割联通区邻域矩形区的左上角点坐标、宽度和高度，为预设的系数。
10.在一些优选的实施方式中，基准笔画对分割联通区的最优覆盖面积，其计算方法为：构造与基准笔画的外接矩形大小相同的模板图像，并将基准笔画画在模板图像
上，笔画部分为白色，其余部分为黑色；构造分割联通区的图像；分割联通区的图像为第一图像中手写汉字的分割联通区部分为白色、其余部分为黑色的图像；采用模板匹配的方法得到模板图像在分割联通区的图像中的最佳匹配位置pmatch(x,y)，即位置b；计算最佳匹配位置处模板图像与分割联通区的图像的相交面积，将该相交面积作为基准笔画对分割联通区的最优覆盖面积。
11.在一些优选的实施方式中，基准笔画从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域以及基准笔画的障碍区域，其获取方法为：基准笔画从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域，其获取过程为：获取位置a时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置b时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置a时基准笔画的各轮廓点到位置b时对应轮廓点的连线，位置a时基准笔画的轮廓、位置b时基准笔画的轮廓以及两轮廓间各对应轮廓点的连线三者包围的内部区域即为路径区域；基准笔画的障碍区域，其获取过程为：获取基准笔画的相离笔画；所有相离笔画在各自当前位移状态下覆盖的区域作为基准笔画的障碍区域。
12.在一些优选的实施方式中，所述相对位移，其计算方法为：其中，表示位置a，表示位置b。
13.在一些优选的实施方式中，步骤s46 中“以最优位移集合调整各基准笔画位置”，其方法为：其方法为：其中，为基准笔画的第m个轮廓点的坐标，为最优位移集合tmax中基准笔画的横向位移和纵向位移。
14.本发明的有益效果：本发明解决手写汉字同名笔画提取既要关注整体字形又要考虑笔画排布的问题，提高手写汉字同名笔画提取的适用性和正确率，进而实现精确到笔画层级指导学生规范书写汉字。
15.本发明在满足各笔画相对位置约束下、最小移动笔画、覆盖最多手写字分割区数目为求解目标，将笔画间相对位置保持这一非解析约束转化为平面内推移二维形状滑过区与障碍区的相交问题，求解过程兼顾了全局与局部视野，提升了对基本规整的硬笔书法手写汉字同名笔画提取的适用性和正确率。
附图说明
16.通过阅读参照以下附图所做的对非限制性实施例所做的详细描述，本技术的其他特征、目的和优点将会变得更明显。
17.图1 是本发明一种实施例的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法的流程示意图；图2为本发明一种实施例的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取系统的框架示意图；图3是本发明一种实施例的基准汉字属性知识数据库树形结构图；图4 是本发明一种实施例的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法简略流程图；图5是本发明一种实施例的基准笔画位置调整方法流程图；图6是本发明一种实施例的基准笔画从当前位置a平移到位置b滑过的路径区域示例图；图7是本发明一种实施例的样图示例：(a)手写汉字图像；(b)基准汉字图像；(c)初始手写汉字与基准汉字叠加显示图；(d)调整基准笔画位置后手写汉字与基准汉字叠加显示图；图8是本发明一种实施例的适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
18.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
19.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
20.本发明第一实施例的一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：s10，获取手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；s20，提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；s30，提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点
集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述骨架分枝点为八邻域中0
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0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的；为骨架分枝中的像素点；步骤s40，遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整，包括：步骤s41，初始化基准笔画最优位移集合tmax、当前位移集合tcurr、当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和，所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和的最优值trans_all、当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目cover_max、当前覆盖数目cover_curr；步骤s42，遍历第一图像的分割联通区，若分割联通区被预构建的基准笔画集合cstroke中的基准笔画覆盖，则跳转步骤s46；否则，跳转步骤s43；所述基准笔画集合为包括第二图像中所有基准笔画的集合；步骤s43，在cstroke中选取与分割连通区满足设定分枝方向约束、且与分割联通区邻域矩形区有交集的基准笔画子集cstroke_temp；遍历cstroke_temp，选取cstroke_temp中与分割联通区 最优覆盖面积大于设定面积阈值、且从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域与障碍区域无交集的基准笔画，其余的基准笔画从cstroke_temp中剔除，计算位置a到位置b的相对位移，并统计该基准笔画移动到位置b时，其对应的基准汉字对分割联通区的覆盖数目；步骤s44，判断cstroke_temp是否为空，若为空，则跳转步骤s46，否则跳转步骤s45；步骤s45，选取覆盖分割联通区数目最多、或分割区数目相同但较小的基准笔画作为被移动笔画；并更新tcurr、cover_curr、，将笔画从cstroke集合中剔除；若更新后的cover_curr>cover_max，或者更新后的cover_curr=cover_max且 < trans_all，则更新tmax=更新后的tcurr、cover_max=更新后的cover_curr、trans_all=；步骤s46，令，继续遍历，直至遍历完所有分割联通区；当遍历完所有分割联通区，判断此次循环中基准笔画最优位移集合tmax是否更新或者达到最大循环次数，若tmax未更新或者达到最大循环次数，则结束循环，以最优位移集合调整各基准笔画位置，
否则跳转步骤s42；s50，对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；s60，提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出。
21.为了更清晰地对本发明基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法进行说明，下面结合附图1、4、5，对本发明方法一种实施例中各步骤进行展开详述。
22.s10，获取手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；在本实例中，先获取手写汉字图像，手写汉字图像的原始图像由相机拍摄或扫描得到，对手写汉字图像进行预处理，使汉字区域为白色，其余部分为黑色，预处理（本发明中优选为二值化处理）后的图像作为本发明方法的手写汉字图像；基准汉字与手写汉字为同一汉字，基准汉字数据保存为有序笔画的矢量轮廓，由矢量轮廓可得到笔画轮廓点，将笔画绘制在图像上得到基准汉字图像，其中汉字部分为白色前景，其余部分为黑色背景，如图4所示。
23.s20，提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；在本实例中，计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例的过程，如公式（1）所示：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）其中，、为第一矩形的宽、高，、为第二矩形的宽、高，表示缩放比例。
24.根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅构建
的空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始手写汉字图像替换为第一图像，将原始基准汉字图像替换为第二图像。进而实现手写汉字图像、基准汉字图像的对齐，对齐结果如图5所示。
25.s30，提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述骨架分枝点为八邻域中0
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1或1
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0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的；为骨架分枝中的像素点；在本实例中，对第一图像进行区域分割及区域特征要素计算，具体为：s31，提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；s32，结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；具体为：对第一点集中的像素点，构建邻域点集合以及与第一图像大小相同的删除标记图像，初始标记图像中与第一图像中前景区覆盖的像素点（即汉字部分）对应的位置标记为不删除，其余部分标记为删除；使用细化算法检验标记图像中每个像素，将符合删除条件的像素标记为待删除；对第一点集中的每个像素点的邻域点集合中的每个邻域点，若被标记为待删除，则依次遍历的八邻域像素点，将八邻域点中标记为不删除、且不在集合中的像素点添加入，然后在中删除；将标记图像中标记为待删除的像素点标记为删除；重复上述“标记图像检验
→
第一点集中像素点邻域集合更新
→
标记图像更新”的步骤，直到标记图像中不再有像素点被标记为待删除，将得到的邻域点集合作为第二点集，第二点集中的点简称为骨架点；其中，集合的初始元素为像素点。骨架点的提取过程具体可参考文献：“rafaelc.gonzalez, richarde.woods. 数字图像处理(第三版). 电子工业出版社, 2011.”第11.1.7节，此处不再详述。
26.s33，从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合。具体如下：本发明中，先从第二点集中获取汉字的骨架端点、骨架分枝点，其中，骨架端点定义为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的估计点；骨架分枝点定义为，八邻域中0
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0变化次数大于4且为偶数的骨架点，即对第二点集中的某一像素点，在其八邻域内，若邻居点是第二点集中的像素点，则该邻居点标记为1，否则标记为0；按照下表中从
小到大的数字顺序访问八邻域，统计邻域中0
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1或1
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0变化次数。
27.表1表1中1
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8的八个数字对应的区域表示八邻域。
28.遍历第二点集中的每个像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点，以该像素点为种子像素点进行图像生长，直到遇到某一像素点为骨架端点或骨架分枝点或某一像素点不属于第二点集，则停止生长，提取生长的像素段，作为一个骨架分枝；将该骨架分枝覆盖的像素点中不是骨架分枝点的像素点在第二点集中删除；重复上述步骤，直到第二像素点集中的点全部为骨架分枝点。即遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点，则将该像素点作为预构建的第一骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，并获取该像素点的邻域点，判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第一骨架分枝集合。
29.从第一骨架分枝集合中提取汉字的骨架拐点，骨架拐点的定义为：对每一个骨架分枝中的像素点，若距离索引距离为设定距离的两个像素点、，计算与两个像素点组成的张角，若张角小于设定阈值，则为骨架拐点；计算过程如公式（2）所示：
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（2）在本发明的一个实施例中，对齐后的第一图像和第二图像大小为340x310，优选配置为11，优选配置为140
°
。
30.重新遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，则将该像素点作为预构建的第二骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，获取该像素点的邻域点，并判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第二骨架分枝集合。
31.s34，重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对；具体为：
对第一点集中的各像素点，若其邻域点集合中包含骨架分枝点、骨架拐点，则取与像素距离最近的一个特征点作为对应点，组成对应点对；若其邻域点集合中不包含骨架分枝点、骨架拐点，则取中与像素距离最近的一个像素点作为的对应点，组成对应点对；所述特征点包括骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点。
32.s35，遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向。具体为：遍历第二骨架分枝集合，对于每一个骨架分枝上的像素点，提取第一点集中对应点为该点的像素点集合，对中属于同一第一图像连通区轮廓的点按轮廓索引排序，得到一个或多个子轮廓；若子轮廓多于一个，则对子轮廓插入排序，其实现方法为，对于子轮廓和已经排序的子轮廓集合，计算距离与邻居子轮廓距离最小的位置作为子轮廓的插入位置，其中与邻域子轮廓距离的计算方法为，若插入、之间，则计算如下两个距离
‑
的第一个像素点与的最后一个像素点的像素距离与的最后一个像素点与的第一个像素点的像素距离之和，的最后一个像素点与的最后一个像素点的像素距离与的第一个像素点与的第一个像素点的像素距离之和，，若将插入、之间的是所有插入位置中距离最小的，则将插入、之间，若则将中的像素点倒序排列后再插入；子轮廓集合中最后一个子轮廓的后一个邻居子轮廓为第一个子轮廓；排序完成后子轮廓集合中所有像素点构成的闭合轮廓为手写汉字图像的一个分割连通区。第一图像中连通区域的分割结果如图6所示。
33.计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向，作为分割联通区的特征要素，其中各分割连通区对应的主方向、次方向，其判断方法为：采用pca主成分分析法对每一个分割连通区外轮廓对应的点集求取协方差矩阵的两个特征值和特征向量；计算两个特征向量与x轴的夹角，以两个特征值中大的特征值对应的特征向量与x轴的夹角为分割连通区的主方向，另一个特征向量与x轴的夹角为次方向。
34.步骤s40，遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整，包括：步骤s41，初始化基准笔画最优位移集合tmax、当前位移集合tcurr、当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和，所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和的最优值trans_all、当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目cover_max、当前覆盖数目cover_curr；步骤s42，遍历第一图像的分割联通区，若分割联通区被预构建的基准笔画集合cstroke中的基准笔画覆盖，则跳转步骤s46；否则，跳转步骤s43；所述基准笔画集合为包括
第二图像中所有基准笔画的集合；步骤s43，在cstroke中选取与分割连通区满足设定分枝方向约束、且与分割联通区邻域矩形区有交集的基准笔画子集cstroke_temp；遍历cstroke_temp，选取cstroke_temp中与分割联通区 最优覆盖面积大于设定面积阈值、且从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域与障碍区域无交集的基准笔画，其余的基准笔画从cstroke_temp中剔除，计算位置a到位置b的相对位移，并统计该基准笔画移动到位置b时，其对应的基准汉字对分割联通区的覆盖数目；步骤s44，判断cstroke_temp是否为空，若为空，则跳转步骤s46，否则跳转步骤s45；步骤s45，选取覆盖分割联通区数目最多、或分割区数目相同但较小的基准笔画作为被移动笔画；并更新tcurr、cover_curr、，将笔画从cstroke集合中剔除；若更新后的cover_curr>cover_max，或者更新后的cover_curr=cover_max且 < trans_all，则更新tmax=更新后的tcurr、cover_max=更新后的cover_curr、trans_all=；步骤s46，令，继续遍历，直至遍历完所有分割联通区；当遍历完所有分割联通区，判断此次循环中基准笔画最优位移集合tmax是否更新或者达到最大循环次数，若tmax未更新或者达到最大循环次数，则结束循环，以最优位移集合调整各基准笔画位置，否则跳转步骤s42；在本实施例中，调整基准笔画的位置，最大化所有基准汉字笔画构成的图像区域覆盖的手写汉字分割区数目，同时保持各基准笔画之间的相对位置关系不产生冲突，其中第二图像与第一图像对齐后的基准笔画位置为各笔画的原始位置，调整基准笔画位置即平移基准笔画离开原始位置。如图5所示，具体处理过程如下：步骤s41，初始化基准笔画最优位移集合tmax、当前位移集合tcurr、当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和，所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和的最优值trans_all、当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目cover_max、当前覆盖数目cover_curr；其中tmax={p1(x,y),
…
,p
m
(x,y)}，p
j
(x,y)为基准笔画j相对于其原始位置的横向位移x和纵向位移y，m为基准笔画数目，tmax、tcurr初始为零位移，trans_all初始为零；cover_max的计算方法为：设置第二图像中基准汉字覆盖的分割连通区数目，并遍历所有分割连通区；在各基准笔画当前位移状态下，获取与分割联通区相交面积最大的基准笔画，并获取相交面积；若、且分割联通区与基准笔画满足设定的分枝方向距离约束，则判定分割联通区被覆盖，；其中，为分割联通区的面积，为设定比例系数；
分割联通区与基准笔画j'分枝方向距离的计算方法为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（3）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（4）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（5）其中，表示分割联通区的方向，为基准笔画主分枝方向集合中的方向，若则满足设定的分枝方向约束，表示分枝方向距离阈值，分枝方向是角度，范围为[0,180)单位是度；基准笔画的主分枝方向集合构建方法为：若基准笔画为单一笔画，则以基准笔画的轮廓点集为对象，求解基准笔画的轮廓点集的pca主方向为基准笔画的主分支方向集合元素；若基准笔画为复合笔画，则将基准笔画分为方向一致性的条状分割区，以各条状分割区轮廓点集为对象，求解各条状分割区轮廓点集的pca主方向为基准笔画的主分支方向集合元素；遍历完成所有手写字分割区后，得到当前位移状态下基准汉字覆盖的分割连通区数目，初始时cover_max=cover_curr。
[0035]
的计算方法为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（6）其中，为位移集合中基准笔画的横向和纵向位移，为基准笔画数目。
[0036]
步骤s42，初始化基准笔画集合cstroke，一次循环开始时cstroke包含所有基准笔画，遍历第一图像的分割联通区，若分割联通区被预构建的基准笔画集合cstroke中的基准笔画覆盖，则跳转步骤s46；否则，跳转步骤s43；步骤s43，在cstroke中选择与分割连通区满足分枝方向约束、且与分割联通区邻域矩形区有交集的基准笔画子集cstroke_temp；遍历子集cstroke_temp中的基准笔画：求cstroke_temp中的基准笔画k对分割连通区的最优覆盖面积area及最优覆盖时平移到的位置b，若area<面积设定阈值（计算方法为：，其中为分割联通区的面积，为设定比例系数，0<），则将k剔除子集；否则，求基准笔画k从当前位置a平移到位置b滑过的路径区域slip_zone以及基准笔画k的障碍区obs_zone，若slip_zone与obs_zone有交集，则将k剔除子集；否则，求基准笔画k移动到位置b、及其他笔画在各自当前位移状态下构成的基准字体（或字形）对分割连通区的覆盖数目；计算位置a到位置b的相对位移；“分割联通区邻域矩形区”，其计算方法为：
ꢀꢀ
（7）其中，、、、分别为分割联通区外接矩形的左上角点坐标、宽度和高度，、分别为第一图像的宽度和高度，、、、分别为分割联通区邻域矩形区的左上角点坐标、宽度和高度，为预设的系数。
[0037]
基准笔画对分割联通区的最优覆盖面积，其计算方法为：构造与基准笔画的外接矩形大小相同的模板图像，并将基准笔画画在模板图像上，笔画部分为白色，其余部分为黑色；构造分割联通区的图像；分割联通区的图像为第一图像中手写汉字的分割联通区部分为白色、其余部分为黑色的图像；采用模板匹配的方法得到模板图像在分割联通区的图像中的最佳匹配位置pmatch(x,y)，即位置b；计算最佳匹配位置处模板图像与分割联通区的图像的相交面积，将该相交面积作为基准笔画对分割联通区的最优覆盖面积。
[0038]
基准笔画从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域以及基准笔画的障碍区域，其获取方法为：基准笔画从当前位置a移动到最优覆盖时的位置b时路径区域，其获取过程为：获取位置a时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置b时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置a时基准笔画的各轮廓点到位置b时对应轮廓点的连线，位置a时基准笔画的轮廓、位置b时基准笔画的轮廓以及两轮廓间各对应轮廓点的连线三者包围的内部区域即为路径区域；如图6所示。
[0039]
基准笔画的障碍区域，其获取过程为：获取基准笔画的相离笔画；所有相离笔画在各自当前位移状态下覆盖的区域作为基准笔画的障碍区域。
[0040]
相对位移trans
k
，其计算方法为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（8）其中，表示位置a，表示位置b。
[0041]
步骤s44，判断cstroke_temp是否为空，若为空，则跳转步骤s46，否则跳转步骤s45；步骤s45，选取覆盖分割联通区数目最多、或分割区数目相同但较小的基准笔画作为被移动笔画；并更新tcurr、cover_curr、，将笔
画从cstroke集合中剔除；若更新后的cover_curr>cover_max，或者更新后的cover_curr=cover_max且 < trans_all，则更新tmax=更新后的tcurr、cover_max=更新后的cover_curr、trans_all=；步骤s46，令，继续遍历，直至遍历完所有分割联通区；当遍历完所有分割联通区，判断此次循环中基准笔画最优位移集合tmax是否更新或者达到最大循环次数，若tmax未更新或者达到最大循环次数，则结束循环，以最优位移集合调整各基准笔画位置，否则跳转步骤s42；其中，“以最优位移集合调整各基准笔画位置”，其方法为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（9）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（10）其中，为基准笔画的第m个轮廓点的坐标，为最优位移集合tmax中基准笔画的横向位移和纵向位移。
[0042]
调整基准笔画位置后手写汉字与基准汉字叠加显示图，如图7所示。
[0043]
s50，对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；提取的结果如图7所示。
[0044]
在本实例中，两分割连通区的主方向的距离，其计算方法为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（11）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（12）其中，表示主方向的距离，、表示两分割连通区的主方向，主方向距离阈值优选设置为。
[0045]
s60，提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出。
[0046]
在本实例中，输出手写汉字图像中的同名笔画连通区以及其外轮廓对应的点集，为后续评价手写汉字、指导书写规范提供数据基础。
[0047]
另外，为了进一步提升本发明基于位置约束的手写汉字同名笔画提取的效率以及质量，在执行本发明方法前先构建一个基准汉字属性知识数据库，构建过程如下：基准汉字以图像的形式显示，其知识数据采用图像基元和图像处理的方法构建。
一个基准汉字包含一个或多个笔画，其属性知识包含的元素以树形结构表示，根节点为汉字，第二层节点为笔画，第三层节点为笔画描述；笔画描述包括：笔画名称、复合属性、外接矩形、主分支方向集合、相离笔画集合、相离笔画集合；具体如下：笔画名称，本发明优选“gb13000.1字符集汉字折笔规范”（以下简称为“gb13000.1”）定义的32种笔画名称，如横、竖等；复合属性，指笔画为单一笔画或复合笔画，“gb13000.1”中规定的6种基本笔画为单一笔画，其余26种派生笔画为复合笔画；外接矩形，指包围笔画轮廓的边框矩形；主分支方向集合，指基准笔画的主要分枝方向，在图像坐标系中分枝方向的值区间为[0
°
,180
°
)，单一笔画的主分支方向集合包含一个元素，复合笔画的主分支方向集合包含多个元素；相离笔画集合，指在当前汉字中，除当前笔画外的其余笔画中不与该笔画相交的笔画索引集合；笔画轮廓点集，指当前笔画在图像中的轮廓点集。
[0048]
基于构建好的基准汉字属性知识库后，采集手写汉字图像，结合基准汉字属性知识库中的基准汉字图像以及基准汉字图像的笔画名称、复合属性、外接矩形、主分支方向集合、相离笔画集合、相离笔画集合，通过基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法进行手写汉字同名笔画提取。
[0049]
本发明第二实施例的一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取系统，如图2所示，包括：图像获取模块100、图像对齐模块200、区域分割模块300、位置调整模块400、同名笔画连通区域提取模块500、提取结果输出模块600；所述图像获取模块100，配置为获取手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；所述图像对齐模块200，配置为提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；所述区域分割模块300，配置为提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述
骨架分枝点为八邻域中0
‑
1或1
‑
0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的；为骨架分枝中的像素点；所述位置调整模块400，配置为遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整；所述同名笔画连通区域提取模块500，配置为对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；所述提取结果输出模块600，配置为提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出。
[0050]
所述技术领域的技术人员可以清楚的了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体的工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0051]
需要说明的是，上述实施例提供的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
[0052]
本发明第三实施例的一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取装置，包括：采集设备、中央处理设备；所述采集设备，包括摄像机、照相机、扫描机，用于采集手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；所述中央处理设备，包括gpu，配置为提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分
枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点；构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述骨架分枝点为八邻域中0
‑
1或1
‑
0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的；为骨架分枝中的像素点；遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整；对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出本发明第四实施例的一种电子设备，至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求上述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法。
[0053]
本发明第五实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现权利要求上述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法。
[0054]
所述技术领域的技术人员可以清楚的了解到，未描述的方便和简洁，上述描述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取装置、电子设备、计算机可读存储介质的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实例中的对应过程，在此不再赘述。
[0055]
下面参考图8，其示出了适于用来实现本技术系统、方法、设备实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。图8示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0056]
如图8所示，计算机系统包括中央处理单元（cpu，central processing unit）801，其可以根据存储在只读存储器（rom，read only memory）802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器（ram，random access memory）803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram803中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu801、rom 802以及ram803通过总线804彼此相连。输入/输出（i/o，input/output）接口805也连接至总线804。
[0057]
以下部件连接至i/o接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射
线管、液晶显示器等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通讯部分809。通讯部分809经由诸如因特网的网络执行通讯处理。驱动器810也根据需要连接至i/o接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
[0058]
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通讯部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被cpu801执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本技术上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、ram、rom、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd
‑
rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆等等，或者上述的任意合适的组合。
[0059]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言，如c语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网或广域网连接到用户计算机，或者可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
[0060]
附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的
组合来实现。
[0061]
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
[0062]
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
[0063]
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。