一种样本数据生成方法、装置和电子设备与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种样本数据生成方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.在日常应用中，用户会有对获得的思维导图、流程图等结构图的图像进行编辑的需求，由于获取的结构图只是普通图像，无法进行编辑，因此需要通过已训练的模型从无法进行编辑的结构图图像中重建出可编辑的结构图图像，再由用户进行编辑修改。
3.模型的训练需要大量多样化的样本数据，以使训练得到的模型的准确度也会越高。目前，样本数据的采集通常是从网页中抓取，或者人工进行绘制，然而，前者抓取的结构图图像无法获知图像中的标注数据，后者人工绘制结构图图像效率低，并且样本数据的生成成本比较高。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种样本数据生成方法，以实现提高样本数据的生成效率，降低了样本数据生成成本。
5.相应地，本发明实施例还提供了一种样本数据生成装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种样本数据生成方法，具体包括：
7.随机设定结构图的样式参数；
8.基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像；
9.基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据；
10.将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
11.可选地，所述样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种。
12.可选地，所述基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像，包括：
13.基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件；
14.将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
15.可选地，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
16.将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
17.可选地，所述标注数据包括节点的位置信息；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
18.将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；
19.通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
20.可选地，还包括：
21.基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中
22.所述样本数据组包括对应的分组标识；
23.根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；
24.将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
25.本发明实施例还公开了一种样本数据生成装置，包括：
26.参数设定模块，用于随机设定结构图的样式参数；
27.图像生成模块，用于基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像；
28.数据生成模块，用于基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据；
29.数据组合模块，用于将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
30.可选地，所述样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种。
31.可选地，所述图像生成模块，包括：
32.文件生成子模块，用于基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件；
33.图像生成子模块，用于将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
34.可选地，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述数据生成模块，包括：
35.掩膜图像生成子模块，用于将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
36.可选地，所述标注数据包括节点的位置信息；所述数据生成模块，包括：
37.节点图像生成子模块，用于将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；
38.信息获取子模块，用于通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
39.可选地，还包括：
40.数据分组模块，用于基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中，所述样本数据组包括对应的分组标识；
41.数据采样模块，用于根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；
42.模型训练模块，用于将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
43.本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备
的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的样本数据生成方法。
44.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行如本发明实施例任一所述的样本数据生成方法。
45.本发明实施例包括以下优点：
46.本发明实施例中，随机设定结构图的样式参数，基于样式参数生成样式参数对应的结构图图像，基于结构图图像生成结构图图像对应的标注数据，将结构图图像和标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。应用本发明实施例，可以根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据作为样本数据，提高样本数据的生成效率，降低了样本数据生成成本，有效解决了样本数据难以获取的问题，对于模型训练效果有良好的辅助作用。
47.此外，根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据还可以用于算法验证和测试，为结构图结构还原提供数据基础。
附图说明
48.图1是本发明的一种样本数据生成方法实施例的步骤流程图；
49.图2是本发明的另一种样本数据生成方法实施例的步骤流程图；
50.图3是本发明的一种结构图图像生成实施例的示意图；
51.图4是本发明的一种联系线掩膜图像生成实施例的示意图；
52.图5是本发明的一种节点图像生成实施例的示意图；
53.图6是本发明的一种样本数据生成装置实施例的结构框图；
54.图7根据一示例性实施例示出的一种用于样本数据生成的电子设备的结构框图；
55.图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于样本数据生成的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
56.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
57.参照图1，示出了本发明的一种样本数据生成方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
58.步骤102、随机设定结构图的样式参数。
59.其中，样式参数主题可以是指所有与结构图相关的参数，可以包括多种，如结构图的排版样式(圆图、泡泡图、树图、流程图、桥图等)、联系线的样式参数、节点的样式参数、文本的样式参数、背景的样式参数等等，本发明实施例对此不作限制；联系线又可称为导引线、连接线或关联线，用于对结构图中节点之间进行连接，或者建立节点之间的某种联系；节点主要用于强调突出节点中的文本(中心主题、分支主题、关键词和概括的内容等)，因节点中内容的不同导致节点的类型不同，致使节点与节点之间具备层级关系(例如父节点和子节点的关系、或一级节点和二级节点的关系等)，节点框形状可以为方框、圆框、半框、概
括线等。
60.具体地，在生成结构图图像之前，需要随机设定结构图的样式参数。
61.步骤104、基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像。
62.具体地，在随机设定结构图的样式参数之后，根据该样式参数生成对应的结构图图像，比如基于结构图的样式参数，通过可视化引擎进行渲染，生成该样式参数对应的结构图图像。其中，一种样式参数生成一张结构图图像。
63.步骤106、基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据。
64.其中，标注数据可以是指结构图图像中联系线信息和节点信息等。例如结构图图像中联系线的所在区域，和节点在结构图图像中的位置等，本发明实施例对此不作限制。
65.具体地，在基于样式参数生成对应的结构图图像后，由于该结构图图像为可编辑的图像，因此可以改变结构图图像中的样式参数，生成该结构图图像对应的标注数据。
66.步骤108、将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
67.具体地，将结构图图像和对应的标注数据组合为一样本数据，用于进行待训练模型的训练。
68.在本发明实施例中，可以根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据作为样本数据，提高样本数据的生成效率，降低了样本数据生成成本，有效解决了样本数据难以获取的问题，对于模型训练效果有良好的辅助作用。
69.此外，根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据还可以用于算法验证和测试，为结构图结构还原提供数据基础。
70.参照图2，示出了本发明的另一种样本数据生成方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
71.步骤202、随机设定结构图的样式参数。
72.其中，样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点的层次关系，节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种，通过随机设定结构图的样式参数，可以快速得到大量的不同的样式参数，以便于基于大量的不同的样式参数，生成多种多样的结构图图像。
73.步骤204、基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件。
74.步骤206、将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
75.其中，描述性文件为可视化引擎可加载的文件，例如javascript html文件。具体地，利用样式参数生成结构图的描述性文件，然后将描述性文件传入到可视化引擎(例如g6图可视化引擎)中进行渲染，最终得到结构图图像。
76.参照图3，示出了本发明的一种结构图图像生成实施例的示意图，如图可知，在随机设定结构图的样式参数后，并基于样式参数生成javascript html文件(描述性文件)，然后将描述性文件传入到可视化引擎中进行渲染，最终得到结构图图像，其中，在基于样式参数生成javascript html文件后，开始循环，继续随机设定结构图的样式参数，从而得到大量不同的样式参数，以生成大量不同的结构图图像。
77.步骤208、基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据。
78.在本发明一实施例中，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述基于所述结构图
图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
79.其中，掩膜(mask)图像为二值掩膜图像，二值掩膜图像是指根据图像的像素值，对目标区域进行分割后获得的二值图像，在掩膜图像中，目标区域的像素值与其他区域的像素值不同，从而可以区分出掩膜图像中的目标区域。
80.具体地，将结构图图像中背景的像素值调整为第一像素值，联系线的像素值调整为第二像素值，文本设置为空，节点设置为空，生成联系线掩膜图像，联系线掩膜图像中联系线的像素值与其他区域的像素值不同，用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。例如，参照图4，示出了本发明的一种联系线掩膜图像生成实施例的示意图，在将原结构图图像(a)中背景的像素值调整为0(黑色)，联系线的像素值调整为255(白色)，文本设置为空，节点设置为空，可以得到联系线掩膜图像(b)。此外，还可以将背景的对应的像素值调整为255(白色)，而联系线的像素值调整为0(黑色)，在此不做限定。
81.在本发明一实施例中，所述标注数据包括节点的位置信息；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
82.其中，连通域分析(connected component analysis-labeling)算法，是一种在图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的算法，可以将图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域找出并标记。
83.具体地，将结构图图像的背景设置为空，联系线设置为空，文本设置为空，节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像。例如，参照图5，示出了本发明的一种节点图像生成实施例的示意图，在将原结构图图像(a)中背景设置为空，联系线设置为空，文本设置为空，节点的像素值调整为0(黑色)，可以得到节点图像(b)，节点图像中的节点可以为框或下划线等。
84.得到的节点图像中仅包含节点，且节点的像素值相同，因此可以采用连通域分析算法对节点图像进行分析，得到各节点在结构图图像中的位置信息。
85.步骤210、将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
86.在本发明一实施例中，还包括：基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中所述样本数据组包括对应的分组标识；根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
87.具体地，排版样式具体包括圆图、泡泡图、树图、流程图、桥图等多种样式，可以基于排版样式对样本数据进行分组，以得到多个样本数据组，且样本数据组包括对应的分组标识，例如将排版样式为圆图的结构图对应的样本数据分为一组，排版样式为泡泡图的结构图对应的样本数据分为一组等，需要说明的是，除了基于排版样式对样本数据进行分组，还可以基于其他的采样参数对样本数据进行分组，例如可以基于联系线样式、节点样式或
背景样式对样本数据进行分组，本发明实施例中对此不加以限制。
88.在对样本数据进行分组后，根据分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据，比如，按照一定的比例从各样本数据组中随机采集样本数据并作为目标样本数据，然后将目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
89.在本发明实施例中，可以根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据作为样本数据，提高样本数据的生成效率，降低了样本数据生成成本，有效解决了样本数据难以获取的问题，对于模型训练效果有良好的辅助作用。
90.此外，根据随机设定的样式参数，生成多种多样的结构图图像和对应的标注数据还可以用于算法验证和测试，为结构图结构还原提供数据基础。
91.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
92.参照图6，示出了本发明的一种样本数据生成装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
93.参数设定模块602，用于随机设定结构图的样式参数；
94.图像生成模块604，用于基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像；
95.数据生成模块606，用于基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据；
96.数据组合模块608，用于将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
97.在本发明一实施例中，所述样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种。
98.在本发明一实施例中，所述图像生成模块604，包括：
99.文件生成子模块，用于基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件；
100.图像生成子模块，用于将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
101.在本发明一实施例中，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述数据生成模块606，包括：
102.掩膜图像生成子模块，用于将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
103.在本发明一实施例中，所述标注数据包括节点的位置信息；所述数据生成模块606，包括：
104.节点图像生成子模块，用于将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；
105.信息获取子模块，用于通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
106.在本发明一实施例中，还包括：
107.数据分组模块，用于基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中，所述样本数据组包括对应的分组标识；
108.数据采样模块，用于根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；
109.模型训练模块，用于将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
110.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
111.图7是根据一示例性实施例示出的一种用于样本数据生成的电子设备700的结构框图。例如，电子设备700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理、智能穿戴设备等。
112.参照图7，电子设备700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(i/o)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
113.处理组件702通常控制电子设备700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理部件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
114.存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图像，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
115.电力组件706为电子设备700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备700生成、管理和分配电力相关联的组件。
116.多媒体组件708包括在所述电子设备700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
117.音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(mic)，当电子设备700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风
被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
118.i/o接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
119.传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为电子设备700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测电子设备700或电子设备700一个组件的位置改变，用户与电子设备700接触的存在或不存在，电子设备700方位或加速/减速和电子设备700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
120.通信组件716被配置为便于电子设备700和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备700可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件714经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件714还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
121.在示例性实施例中，电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
122.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由电子设备700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
123.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种样本数据生成方法，所述方法包括：
124.随机设定结构图的样式参数；
125.基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像；
126.基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据；
127.将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
128.可选地，所述样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种。
129.可选地，所述基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像，包括：
130.基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件；
131.将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
132.可选地，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
133.将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
134.可选地，所述标注数据包括节点的位置信息；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
135.将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；
136.通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
137.可选地，还包括：
138.基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中
139.所述样本数据组包括对应的分组标识；
140.根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；
141.将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
142.图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于样本数据生成的电子设备800的结构示意图。该电子设备800可以是服务器，该服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，cpu)822(例如，一个或一个以上处理器)和存储器832，一个或一个以上存储应用程序842或数据844的存储介质830(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器832和存储介质830可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质830的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器822可以设置为与存储介质830通信，在服务器上执行存储介质830中的一系列指令操作。
143.服务器还可以包括一个或一个以上电源826，一个或一个以上有线或无线网络接口850，一个或一个以上输入输出接口858，一个或一个以上键盘856，和/或，一个或一个以上操作系统841，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。
144.一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
145.随机设定结构图的样式参数；
146.基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像；
147.基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据；
148.将所述结构图图像和所述标注数据组合为用于进行待训练模型训练的样本数据。
149.可选地，所述样式参数至少包括排版样式、联系线类型、联系线粗细、联系线颜色、文本、字体大小、节点类型、节点框形状、节点框的粗细、节点颜色、图像背景中的一种。
150.可选地，所述基于所述样式参数生成所述样式参数对应的结构图图像，包括：
151.基于所述样式参数生成所述结构图的描述性文件；
152.将所述描述性文件带入可视化引擎进行渲染，得到结构图图像。
153.可选地，所述标注数据包括联系线掩膜图像；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
154.将所述结构图图像中的背景的像素值调整为第一像素值，所述联系线的像素值调整为第二像素值，所述文本设置为空，所述节点设置为空，生成联系线掩膜图像；其中，所述第一像素值不等于所述第二像素值，所述联系线掩膜图像用于指示结构图图像中所述联系线所在的区域。
155.可选地，所述标注数据包括节点的位置信息；所述基于所述结构图图像生成所述结构图图像对应的标注数据，包括：
156.将所述结构图图像的背景设置为空，所述联系线设置为空，所述文本设置为空，所述节点的像素值调整为第三像素值，生成节点图像；
157.通过连通域分析算法对所述节点图像进行分析，得到所述结构图中节点的位置信息。
158.可选地，还包括：
159.基于所述排版样式对所述样本数据进行分组，以得到样本数据组；其中
160.所述样本数据组包括对应的分组标识；
161.根据所述分组标识在对应的样本数据组中进行样本数据的采样，以得到目标样本数据；
162.将所述目标样本数据输入至待训练模型中进行训练。
163.此外，需要说明的是：本技术实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或者计算机程序可以包括计算机指令，该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器可以执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前文图1和图2所对应实施例中对样本数据生成方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机程序产品或者计算机程序实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。
164.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
165.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
166.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
167.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得
在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
168.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
169.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意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、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
170.以上对本发明所提供的一种样本数据生成方法、一种样本数据生成装置和一种电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。