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申请/专利权人：杭州中房信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于opencv的户型图识别方法、存储介质及设备，属于图像处理领域。本发明基于opencv实现了户型图墙体提取、户型图房屋外轮廓提取、图片像素投影、房屋分区识别、房屋轮廓提取，最终完成了户型图四面开窗识别和户型图房间方正度缺陷识别。本发明应用图像处理与提取技术，实现不需要人工参与，快速识别出户型图四面开窗数量与房间方正度缺陷，为房屋户型判断提供客观度量结果，降低时间成本和人力成本，避免人工识别带来的主观性。本发明为购房人员和非专业人员判断房屋户型提供了数值计算结果，降低了其判读房屋户型图的门槛与难度。

主权项：1.一种基于OpenCV的户型图识别方法，其特征在于，用于从彩色户型图中提取四面开窗信息和有方正度缺陷的房间信息，所述识别方法如下：S1、对待识别的彩色户型图进行图像灰度化处理，输出灰度图；S2、对所述灰度图进行二值化得到房屋二值图，再对房屋二值图进行图像处理，去除图像中除墙体之外的其余房屋背景和干扰物品，获得房屋墙体图；S3、应用户型图外围空间填充策略对所述灰度图中房屋内外空间进行二值化，得到房屋空间图，再对所述房屋空间图进行轮廓提取，获得房屋外轮廓图；S4、对所述房屋墙体图和所述房屋外轮廓图进行逻辑运算，将存在于房屋外轮廓中但不存在于房屋墙体中的像素提取为房屋外轮廓门窗，获得房屋外轮廓门窗位置图；S5、对所述房屋墙体图和所述房屋外轮廓门窗位置图进行逻辑运算，分别提取属于房屋墙体和房屋外轮廓门窗的两类像素，获得门窗墙体图；S6、应用开窗方向识别方法，对所述门窗墙体图进行不同方向的投影从而识别四个朝向上的门或窗的开口位置，再进一步应用门窗类别判断方法，根据门和窗在户型图中的纹理或直方图差异区分每个开口属于门还是窗，最终统计出户型图在四个朝向上各自的开窗数量和开窗位置；S7、将待识别的彩色户型图转为HSV色彩图像，通过色彩分布差异分别从图像中提取出待识别房间区域和室内干扰物品区域；S8、对彩色户型图应用房间墙体结构提取算法，将彩色户型图二值化后形成房屋内各空间保持独立性的二值化图，再从二值化图中进一步去除所述室内干扰物品区域，得到仅保留房间墙体和门窗结构的房屋结构图；S9、利用所述的房屋结构图，通过连通域检测算法对不同的屋内空间进行标记，并利用房间方正度缺陷判别算法对比每个屋内空间的标记区域和其外接矩形，根据每个屋内空间的外接矩形四个角点是否与标记区域重合，来判断每个屋内空间是否存在方正度缺陷，进而提取出有方正度缺陷的屋内空间区域；若存在有方正度缺陷的屋内空间区域，则将其分别与S7中得到的待识别房间区域进行区域重合度判断，去除不需要识别的空间后，其余为有方正度缺陷的房间；所述的S6中采用的开窗方向识别方法如下：S61、使用图像像素方向投影方法，将S16得到的门窗墙体图分别向东南西北四个方向进行投影，形成四个投影方向各自对应的一维投影序列；所述门窗墙体图中的房屋墙体、房屋外轮廓门窗分别用第一像素值和第二像素值标记；每个投影方向的一维投影序列长度与垂直该投影方向的门窗墙体图尺寸相同；将门窗墙体图朝任一方向进行投影时，先将图像分解为沿这个方向的一系列一维像素串，然后将每串一维像素串沿着当前投影方向进行压缩，将一维像素串中沿着当前投影方向的最后一个第一像素值或第二像素值赋值给一维投影序列的对应位置，若一维像素串中不存在任何第一像素值和第二像素值，则将一维投影序列中对应位置的序列值记为第三像素值；S62、针对每个投影方向对应的一维投影序列，统计序列中第二像素值连续出现的子序列，子序列的数量即为这个投影方向的开口数量，对子序列进行赋值的像素在门窗墙体图中的位置即为开口位置。

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