一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质
技术领域：
：1.本发明属于数字填色领域，具体涉及一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.在数字填色类型的游戏中，使用svg（scalablevectorgraphics）文件作为图片载体。对于svg图片中的路径，需要找到适配的矩形，用于放置数字编号。对于svg图片的每一个元素来说，其对应的适配矩形的要求有两个：矩形可完全放置到路径当中，无重叠或超出部分；矩形的尺寸要尽可能大，方便后续填充数字文本。3.填充矩阵现有方案，是使用svg路径元素的最小边框（boundingbox），找到路径的中心点，进行缩放处理；或通过人工标注方式进行处理。这种方案有以下缺点。4.首先，路径的最小边框，中心位置可能不在路径内部（如凹多边形）。对于复杂且不规则路径来说，会出现边框过大，中心位置难以计算的问题。5.其次，使用最小边框方式查找到的中心位置，视觉上可能不居中，无法保证适配矩形完全被放置到路径内部。。6.第三，通过人工标注，中心位置及适配矩形比较合理，但需要花费大量的时间成本进行处理。技术实现要素：7.本发明的目的在于克服
背景技术：
：中存在的技术缺陷，目的在于提供了一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质，通过开发一个svg处理标注系统，并提供一个客户端（如web使用前端），使得只需要在客户端提交相应svg文件，通过调整相应配置参数，即可完成需要的svg中心标注及相应的适配矩形处理，并可将处理后的svg文件下载或存储。8.为了解决技术问题，本发明的技术方案是：一种svg的中心标注方法，所述方法包括：对svg文件进行栅格化处理，得到二值化数据集；对所述二值化数据集进行适配矩形计算，得到最大适配矩形数据；将所述最大适配矩形数据写入svg文件后并进行存储。9.解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。10.常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg图片中的简单元素（rect、circle、ellipse、polygon）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。11.针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。12.进一步，在所述对svg文件进行栅格化处理的步骤之前，所述方法还包括：读取提交的svg文件；基于dom结构对读取后的svg文件进行解析，得到svg文件的元素；所述svg文件的元素包括路径；遍历所有路径，得到svg文件的所有路径信息，获取所述路径的属性信息。13.进一步，所述路径的属性信息包括：起始点信息、移动点信息和闭合点信息。14.进一步，通过栅格化操作，将所述所有路径中的每一个路径转化为二值化数据，得到二值化数据集。15.进一步，所述二值化数据集的分辨率与所述svg文件的分辨率相同。16.进一步，对所述二值化数据集，使用所述svg文件的宽和高进行遍历，在所述svg文件的路径内部获取每个路径对应的最大适配矩形数据。17.进一步，所述获取每个路径对应的最大适配矩形数据具体包括：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息；创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积；通过计算使用所述svg文件的宽和高进行遍历得到的当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于所述创建maxarea变量所记录的最大矩形的面积，得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息；所述符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息即最大适配矩形数据。18.进一步，将所述最大适配矩形数据写入所述svg文件后并进行存储,具体包括：把获取的svg文件中的每个路径对应的最大适配矩形数据，通过文件流写入的方式，将所述最大适配矩形数据，写入svg文件的路径节点的属性中并进行存储。19.一种终端，所述终端至少包括：存储器、通信总线和处理器，其中：所述存储器，用于存储svg的中心标注程序；所述通信总线，用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器，用于执行存储器中存储的svg的中心标注程序，以实现上述的一种svg的中心标注方法的步骤。20.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有调节程序，所述svg的中心标注程序被处理器执行时实现上述的一种svg的中心标注方法的步骤。21.与现有技术相比，本发明的优点在于：一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质，解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg文件中的简单元素（矩形、圆形、椭圆、多边形）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。附图说明22.图1、本发明一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质的具体流程图；图2、本发明一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质的具体系统框图。具体实施方式23.下面结合实施例描述本发明具体实施方式：需要说明的是，本说明书所示意的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。24.同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。25.实施例一：如图1所示，一种svg的中心标注方法，所述方法包括：对svg文件进行栅格化处理，得到二值化数据集；具体地：终端中的svg处理系统103读取svg文件，基于dom（documentobjectmodel）结构对所述svg文件进行解析，从而获取到svg文件的各个元素，如所述元素包括：路径（path），并获取所述路径的具体属性信息，所述路径的具体属性信息包括：（起始点、移动点、闭合点）。遍历所有路径，通过栅格化（rasterization）操作，将每一个路径转化为二值化（binary）数据，栅格化处理后的图片，大小可以和原svg图片相等，比如原图片为宽500，高500，处理后得到的二值化数据，宽高也为500。26.由于svg为矢量图片，可通过调整栅格化参数，得到不同分辨率的二值化数据，该二值化数据在分辨率的宽高比例（ratio）上，和原svg图片保持一致。过高的图片分辨率会导致处理效率低的问题。二值化数据保持以下特性：如像素位置（x,y），在对应路径（path）内部，则该像素位置对应的值为0；对应路径（path）外部，则该像素位置对应的值为1。以500x500尺寸的图片为例，处理后，可得250000个二值化数据，其中像素位置对应的值为0的部分在svg路径（path）内部，像素位置对应的值为1的部分在svg路径（path）外部。这里通过二维数组来存储二值化数据，用n表示图片宽度、m表示图片高度，最终所述二维数组表示为data[n][m]。如果路径不符合规格，当出现内容为空的路径节点，表现在二值化处理后，得到的数组为空，则报错处理。[0027]对所述二值化数据集进行适配矩阵计算，得到最大适配矩形数据：可以理解：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息；创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积；通过计算使用所述svg文件的宽和高进行遍历得到的当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于所述创建maxarea变量所记录的最大矩形的面积，得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息；所述符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息即最大适配矩形数据。[0028]具体的：读取处理后的二值化数据，使用svg文件的宽、高进行遍历，在svg文件的路径内部查找到满足条件的最大适配矩形。在实际应用过程中，通常采用动态规划算法提高查询效率。[0029]这里创建三个空数组ꢀ–ꢀleft、right、height，size为svg图片的宽度，将right数组的元素使用图片宽度（步骤101中的n）初始化，再创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘。初始化完成后，按照图片高度（m）进行逐行遍历，每次遍历中，初始化当前左边缘变量currentleft为0，当前右边缘变量currentright为图片宽度（n），maxarea用于保存最大矩形的面积。逐行遍历中，首先处理高度，如某列元素对应值为1，则将height数组中对应下标的值加一，否则，将height数组中对应下标的值置为0；接下来处理左边缘，如果某列元素对应值为1，判断left数组中对应下标的值和当前保存的左边缘变量currentleft，取较大值，赋值给left数组中对应下标的元素，以此来更新左边缘的值。如某列元素对应值为0，则将left数组中对应下标的值设置为0，且将当前左边缘变量currentleft设置为当前列加一，重新进行计算。[0030]接下来处理右边缘，如某列元素对应值为1，判断right数组中对应下标的值和当前保存的右边缘变量currentright，取较小值，赋值给right数组中对应下标的元素，以此来更新右边缘的值。如某列元素对应值为0，则将right数组中对应下标的值设置为0，且将当前右边缘变量currentright设置为当前列，将right数组中对应下标的元素设置为图片宽度，重新进行计算。[0031]每一行遍历的最后，都需要更新最大矩形区域的数据，当前计算中的矩形面积area使用right数组对应元素减去left数组对应元素后再乘以高度数组对应元素的值得到，如当前计算出的area大于之前保存的maxarea，则更新maxarea的值，同时更新rl、rr、rt、rb的值。最终，使用该方法，可得到填充到任意路径中，且面积最大的矩形。[0032]将所述最大适配矩形数据写入svg文件后并进行存储。[0033]具体的：通过步骤s102，已经将svg图片中的每个路径（path）对应的最大适配矩形数据获取，这里通过文件流写入的方式，将所述路径的最大适配矩形数据，写入路径节点的属性中。这里扩展svg文件中的属性（attributes），使用id字段，写入路径的最大适配矩形数据。[0034]最终形式如下：《pathid=”x_y_width_height”》path_content《/path》。id属性字段中，使用’_’分隔横坐标、纵坐标、宽度、高度信息，便于后续解析使用。[0035]解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。[0036]常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg图片中的简单元素（rect、circle、ellipse、polygon）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。[0037]针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。[0038]进一步，在所述对svg文件进行栅格化处理的步骤之前，所述方法还包括：读取提交的svg文件；基于dom结构对读取后的svg文件进行解析，得到svg文件的元素；所述svg文件的元素包括路径；遍历所有路径，得到svg文件的所有路径信息，获取所述路径的属性信息。[0039]进一步，所述路径的属性信息包括：起始点信息、移动点信息和闭合点信息。[0040]进一步，通过栅格化操作，将所述所有路径中的每一个路径转化为二值化数据，得到二值化数据集。[0041]进一步，所述二值化数据集的分辨率与所述svg文件的分辨率相同。[0042]进一步，对所述二值化数据集，使用所述svg文件的宽和高进行遍历，在所述svg文件的路径内部获取每个路径对应的最大适配矩形数据。[0043]进一步，所述获取每个路径对应的最大适配矩形数据具体包括：s1：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息。[0044]s2:创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积。[0045]s3:通过计算当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于之前的maxarea所记录的面积。从而得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息。[0046]s4:通过修改svg文件中的id属性字段，将最终的矩形信息写入svg文件中，形式为：《pathid=”x_y_width_height”》path_content《/path》。其中，使用下划线’_’来分隔最大适配矩形的横坐标、纵坐标、宽、高的信息，便于解析。[0047]进一步，将所述最大适配矩形数据写入所述svg文件后并进行存储具体包括：把获取的svg文件中的每个路径对应的最大适配矩形数据，通过文件流写入的方式，将所述最大适配矩形数据，写入svg文件的路径节点的属性中并进行存储。[0048]实施例二：svg文件的量级较大，为了达到显示效果，多数svg文件路径及结构复杂，使用常规最小边框（boundingbox）或人工标注方式，最终效果或处理时间都无法满足要求。[0049]svg是一种用xml定义的语言，用来描述二维矢量及矢量/栅格图形。[0050]鉴于上述问题，本发明通过开发一个终端及计算机可读存储介质，并提供一个客户端（如web使用前端），使得只需要在客户端提交相应svg文件，通过调整相应配置参数，即可完成需要的svg中心标注及相应的适配矩形处理，并可将处理后的svg文件下载或存储。[0051]本实施例提供的svg处理标注方法可用于图2所示的系统。参考图2所示，需要处理的svg文件可以是用户通过客户端（如web使用前端）提交到系统（终端）。提交到系统（终端）的文件需要按照要求生成，并且符合w3cscalablevectorgraphics(svg)标准，可以被正常解析。[0052]客户端101用于获取用户提交的svg文件。可提供一个便于操作的web页面，或api接口。提交的svg文件通过格式验证，确保符合scalablevectorgraphics（svg）2标准，为合法的svg文件，避免不符合标准的文件上传到终端中的svg处理系统103，导致无效计算。[0053]终端中的svg处理系统103在收到处理请求后，读取svg文件，基于svg2标准，对文件进行解析处理。svg处理系统103对于实现载体没有特定要求，一般可通过云服务厂商（如阿里云）提供的云服务器或函数计算服务器来部署，也可通过自建服务器来实现。[0054]经过svg处理系统103处理过后的文件可通过架构102提供的存储解决方案，进行存储。该架构可以是阿里云oss对象存储或者aws云s3桶；也可以通过http协议直接提供下载方式，供用户进行本地化存储。[0055]终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字tv、台式计算机等固定终端。[0056]上面对本发明优选实施方式作了详细说明，但是本发明不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。[0057]不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解，本发明不限于特定的实施方式，本发明的范围由所附权利要求限定。当前第1页12当前第1页12
技术领域：
：1.本发明属于数字填色领域，具体涉及一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.在数字填色类型的游戏中，使用svg（scalablevectorgraphics）文件作为图片载体。对于svg图片中的路径，需要找到适配的矩形，用于放置数字编号。对于svg图片的每一个元素来说，其对应的适配矩形的要求有两个：矩形可完全放置到路径当中，无重叠或超出部分；矩形的尺寸要尽可能大，方便后续填充数字文本。3.填充矩阵现有方案，是使用svg路径元素的最小边框（boundingbox），找到路径的中心点，进行缩放处理；或通过人工标注方式进行处理。这种方案有以下缺点。4.首先，路径的最小边框，中心位置可能不在路径内部（如凹多边形）。对于复杂且不规则路径来说，会出现边框过大，中心位置难以计算的问题。5.其次，使用最小边框方式查找到的中心位置，视觉上可能不居中，无法保证适配矩形完全被放置到路径内部。。6.第三，通过人工标注，中心位置及适配矩形比较合理，但需要花费大量的时间成本进行处理。技术实现要素：7.本发明的目的在于克服
背景技术：
：中存在的技术缺陷，目的在于提供了一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质，通过开发一个svg处理标注系统，并提供一个客户端（如web使用前端），使得只需要在客户端提交相应svg文件，通过调整相应配置参数，即可完成需要的svg中心标注及相应的适配矩形处理，并可将处理后的svg文件下载或存储。8.为了解决技术问题，本发明的技术方案是：一种svg的中心标注方法，所述方法包括：对svg文件进行栅格化处理，得到二值化数据集；对所述二值化数据集进行适配矩形计算，得到最大适配矩形数据；将所述最大适配矩形数据写入svg文件后并进行存储。9.解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。10.常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg图片中的简单元素（rect、circle、ellipse、polygon）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。11.针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。12.进一步，在所述对svg文件进行栅格化处理的步骤之前，所述方法还包括：读取提交的svg文件；基于dom结构对读取后的svg文件进行解析，得到svg文件的元素；所述svg文件的元素包括路径；遍历所有路径，得到svg文件的所有路径信息，获取所述路径的属性信息。13.进一步，所述路径的属性信息包括：起始点信息、移动点信息和闭合点信息。14.进一步，通过栅格化操作，将所述所有路径中的每一个路径转化为二值化数据，得到二值化数据集。15.进一步，所述二值化数据集的分辨率与所述svg文件的分辨率相同。16.进一步，对所述二值化数据集，使用所述svg文件的宽和高进行遍历，在所述svg文件的路径内部获取每个路径对应的最大适配矩形数据。17.进一步，所述获取每个路径对应的最大适配矩形数据具体包括：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息；创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积；通过计算使用所述svg文件的宽和高进行遍历得到的当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于所述创建maxarea变量所记录的最大矩形的面积，得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息；所述符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息即最大适配矩形数据。18.进一步，将所述最大适配矩形数据写入所述svg文件后并进行存储,具体包括：把获取的svg文件中的每个路径对应的最大适配矩形数据，通过文件流写入的方式，将所述最大适配矩形数据，写入svg文件的路径节点的属性中并进行存储。19.一种终端，所述终端至少包括：存储器、通信总线和处理器，其中：所述存储器，用于存储svg的中心标注程序；所述通信总线，用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器，用于执行存储器中存储的svg的中心标注程序，以实现上述的一种svg的中心标注方法的步骤。20.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有调节程序，所述svg的中心标注程序被处理器执行时实现上述的一种svg的中心标注方法的步骤。21.与现有技术相比，本发明的优点在于：一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质，解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg文件中的简单元素（矩形、圆形、椭圆、多边形）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。附图说明22.图1、本发明一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质的具体流程图；图2、本发明一种svg文件的中心标注方法、终端及计算机可读存储介质的具体系统框图。具体实施方式23.下面结合实施例描述本发明具体实施方式：需要说明的是，本说明书所示意的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。24.同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。25.实施例一：如图1所示，一种svg的中心标注方法，所述方法包括：对svg文件进行栅格化处理，得到二值化数据集；具体地：终端中的svg处理系统103读取svg文件，基于dom（documentobjectmodel）结构对所述svg文件进行解析，从而获取到svg文件的各个元素，如所述元素包括：路径（path），并获取所述路径的具体属性信息，所述路径的具体属性信息包括：（起始点、移动点、闭合点）。遍历所有路径，通过栅格化（rasterization）操作，将每一个路径转化为二值化（binary）数据，栅格化处理后的图片，大小可以和原svg图片相等，比如原图片为宽500，高500，处理后得到的二值化数据，宽高也为500。26.由于svg为矢量图片，可通过调整栅格化参数，得到不同分辨率的二值化数据，该二值化数据在分辨率的宽高比例（ratio）上，和原svg图片保持一致。过高的图片分辨率会导致处理效率低的问题。二值化数据保持以下特性：如像素位置（x,y），在对应路径（path）内部，则该像素位置对应的值为0；对应路径（path）外部，则该像素位置对应的值为1。以500x500尺寸的图片为例，处理后，可得250000个二值化数据，其中像素位置对应的值为0的部分在svg路径（path）内部，像素位置对应的值为1的部分在svg路径（path）外部。这里通过二维数组来存储二值化数据，用n表示图片宽度、m表示图片高度，最终所述二维数组表示为data[n][m]。如果路径不符合规格，当出现内容为空的路径节点，表现在二值化处理后，得到的数组为空，则报错处理。[0027]对所述二值化数据集进行适配矩阵计算，得到最大适配矩形数据：可以理解：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息；创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积；通过计算使用所述svg文件的宽和高进行遍历得到的当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于所述创建maxarea变量所记录的最大矩形的面积，得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息；所述符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息即最大适配矩形数据。[0028]具体的：读取处理后的二值化数据，使用svg文件的宽、高进行遍历，在svg文件的路径内部查找到满足条件的最大适配矩形。在实际应用过程中，通常采用动态规划算法提高查询效率。[0029]这里创建三个空数组ꢀ–ꢀleft、right、height，size为svg图片的宽度，将right数组的元素使用图片宽度（步骤101中的n）初始化，再创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘。初始化完成后，按照图片高度（m）进行逐行遍历，每次遍历中，初始化当前左边缘变量currentleft为0，当前右边缘变量currentright为图片宽度（n），maxarea用于保存最大矩形的面积。逐行遍历中，首先处理高度，如某列元素对应值为1，则将height数组中对应下标的值加一，否则，将height数组中对应下标的值置为0；接下来处理左边缘，如果某列元素对应值为1，判断left数组中对应下标的值和当前保存的左边缘变量currentleft，取较大值，赋值给left数组中对应下标的元素，以此来更新左边缘的值。如某列元素对应值为0，则将left数组中对应下标的值设置为0，且将当前左边缘变量currentleft设置为当前列加一，重新进行计算。[0030]接下来处理右边缘，如某列元素对应值为1，判断right数组中对应下标的值和当前保存的右边缘变量currentright，取较小值，赋值给right数组中对应下标的元素，以此来更新右边缘的值。如某列元素对应值为0，则将right数组中对应下标的值设置为0，且将当前右边缘变量currentright设置为当前列，将right数组中对应下标的元素设置为图片宽度，重新进行计算。[0031]每一行遍历的最后，都需要更新最大矩形区域的数据，当前计算中的矩形面积area使用right数组对应元素减去left数组对应元素后再乘以高度数组对应元素的值得到，如当前计算出的area大于之前保存的maxarea，则更新maxarea的值，同时更新rl、rr、rt、rb的值。最终，使用该方法，可得到填充到任意路径中，且面积最大的矩形。[0032]将所述最大适配矩形数据写入svg文件后并进行存储。[0033]具体的：通过步骤s102，已经将svg图片中的每个路径（path）对应的最大适配矩形数据获取，这里通过文件流写入的方式，将所述路径的最大适配矩形数据，写入路径节点的属性中。这里扩展svg文件中的属性（attributes），使用id字段，写入路径的最大适配矩形数据。[0034]最终形式如下：《pathid=”x_y_width_height”》path_content《/path》。id属性字段中，使用’_’分隔横坐标、纵坐标、宽度、高度信息，便于后续解析使用。[0035]解决svg文件路径解析的问题，用户可通过简单的配置，调整图片解析度。[0036]常规svg处理过程中，中心位置较难处理，对于复杂且不规则的路径，路径的最小边界框（boundingbox）的中心，可能不在路径的内部，视觉上也不居中。使用常规最小边界框方法，仅可获取简单路径的中心；如使用人工标注方式，可解决问题，但是时间成本较大。svg图片中的简单元素（rect、circle、ellipse、polygon）以及复杂元素（path）均可进行快速的解析及中心点定位。[0037]针对svg文件中的路径，通过本方法可以快速查找中心位置，并且找到适配的矩形，该矩形可放置到路径内部，且尺寸最大。[0038]进一步，在所述对svg文件进行栅格化处理的步骤之前，所述方法还包括：读取提交的svg文件；基于dom结构对读取后的svg文件进行解析，得到svg文件的元素；所述svg文件的元素包括路径；遍历所有路径，得到svg文件的所有路径信息，获取所述路径的属性信息。[0039]进一步，所述路径的属性信息包括：起始点信息、移动点信息和闭合点信息。[0040]进一步，通过栅格化操作，将所述所有路径中的每一个路径转化为二值化数据，得到二值化数据集。[0041]进一步，所述二值化数据集的分辨率与所述svg文件的分辨率相同。[0042]进一步，对所述二值化数据集，使用所述svg文件的宽和高进行遍历，在所述svg文件的路径内部获取每个路径对应的最大适配矩形数据。[0043]进一步，所述获取每个路径对应的最大适配矩形数据具体包括：s1：创建rl、rr、rt、rb用来保存最终矩形的左、右、上、下边缘位置信息。[0044]s2:创建maxarea变量用来记录最大矩形的面积。[0045]s3:通过计算当前遍历的边缘信息，判断当前遍历矩形的面积是否大于之前的maxarea所记录的面积。从而得到符合最大矩形条件的左、右、上、下边缘信息。[0046]s4:通过修改svg文件中的id属性字段，将最终的矩形信息写入svg文件中，形式为：《pathid=”x_y_width_height”》path_content《/path》。其中，使用下划线’_’来分隔最大适配矩形的横坐标、纵坐标、宽、高的信息，便于解析。[0047]进一步，将所述最大适配矩形数据写入所述svg文件后并进行存储具体包括：把获取的svg文件中的每个路径对应的最大适配矩形数据，通过文件流写入的方式，将所述最大适配矩形数据，写入svg文件的路径节点的属性中并进行存储。[0048]实施例二：svg文件的量级较大，为了达到显示效果，多数svg文件路径及结构复杂，使用常规最小边框（boundingbox）或人工标注方式，最终效果或处理时间都无法满足要求。[0049]svg是一种用xml定义的语言，用来描述二维矢量及矢量/栅格图形。[0050]鉴于上述问题，本发明通过开发一个终端及计算机可读存储介质，并提供一个客户端（如web使用前端），使得只需要在客户端提交相应svg文件，通过调整相应配置参数，即可完成需要的svg中心标注及相应的适配矩形处理，并可将处理后的svg文件下载或存储。[0051]本实施例提供的svg处理标注方法可用于图2所示的系统。参考图2所示，需要处理的svg文件可以是用户通过客户端（如web使用前端）提交到系统（终端）。提交到系统（终端）的文件需要按照要求生成，并且符合w3cscalablevectorgraphics(svg)标准，可以被正常解析。[0052]客户端101用于获取用户提交的svg文件。可提供一个便于操作的web页面，或api接口。提交的svg文件通过格式验证，确保符合scalablevectorgraphics（svg）2标准，为合法的svg文件，避免不符合标准的文件上传到终端中的svg处理系统103，导致无效计算。[0053]终端中的svg处理系统103在收到处理请求后，读取svg文件，基于svg2标准，对文件进行解析处理。svg处理系统103对于实现载体没有特定要求，一般可通过云服务厂商（如阿里云）提供的云服务器或函数计算服务器来部署，也可通过自建服务器来实现。[0054]经过svg处理系统103处理过后的文件可通过架构102提供的存储解决方案，进行存储。该架构可以是阿里云oss对象存储或者aws云s3桶；也可以通过http协议直接提供下载方式，供用户进行本地化存储。[0055]终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字tv、台式计算机等固定终端。[0056]上面对本发明优选实施方式作了详细说明，但是本发明不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。[0057]不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解，本发明不限于特定的实施方式，本发明的范围由所附权利要求限定。当前第1页12当前第1页12
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