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申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本发明涉及一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的商标图像分卡方法包括：获取待分卡的商标图像；将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡；使用所述文本区域的背景颜色填充包围所述文本区域的最小矩形，得到所述文本区域对应的文字分卡。本发明所述的商标图像分卡方法，结合文本检测算法实现商标图像的分卡，解决多个特征区域的影响，提升商标检索的效果。

主权项：1.一种商标图像分卡方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分卡的商标图像；将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；所述文本区域以多个坐标点表示；其中，所述文本检测模型采用TextBPN算法，包括特征提取层、边界提议层和自适应边界变形层；所述特征提取层包括顺次连接的多个卷积层、双向特征金字塔BiFPN层和可形变卷积DCN；所述边界提议层包括分类场图、方向场图、距离场图和缩小文本区域图；所述自适应边界变形层包括由transformer、GCN和1*1Conv构成的编码器和以三个全连接层构成的解码器，所述三个全连接层分别为128、64和2个通道数；所述包含文字信息的文本区域的获取包括以下子步骤：对所述商标图像进行label制作，分别获得所述商标图像的分类图、缩小文本区域图、方向场图和距离场图；将所述商标图像输入所述文本检测模型的特征提取层，得到Fs特征图；使用所述边界提议层处理所述分类场图、所述方向场图和所述距离场图，得到Fp特征；融合所述Fs特征图和所述Fp特征，得到最终特征F；根据所述缩小文本区域图和所述分类图，得到含有20个坐标点粗文本边框；对特征F按点采样获得自适应边界变形层的输入特征；将所述自适应边界变形层的输入特征输入所述自适应边界变形层，得到多个坐标点x，y表示的文本区域；接着，针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；其具体包括以下子步骤：对于每一个文本区域，使用Opencv算法获得所述文本区域的边界点；根据所述边界点，计算所述文本区域的周长；根据所述文本区域的周长，均匀选取多个取样点；以取样点为中心，构成一个背景筛选区域，统计得到文本区域的背景颜色；接着，根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；且获取所述商标图像的边缘图；以2*2区域遍历，遇到对角线分布，使用单点像素进行填充，完成边缘续接，得到每一个图形的轮廓counter，每一个轮廓都构成一个闭合区域；计算每一个闭合区域的面积；对大于设定面积阈值的图形轮廓进行霍夫圆形检测；当检测到圆形的存在，分别计算图形轮廓面积、圆形面积和相交面积，使用以下公式，计算图形轮廓区域、圆形区域两者的相交面积和图形轮廓区域、圆形区域两者的相并面积的重叠度； 其中，IOU为重叠度；Areacounter为图形轮廓面积，Areacircle为圆形面积；对于上述计算得到的重叠度大于第二阈值的图形轮廓，认定为当前轮廓为圆形边界，将所述圆形边界的轮廓去除；接着，将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡；使用所述文本区域的背景颜色填充包围所述文本区域的最小矩形，得到所述文本区域对应的文字分卡。

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权利要求：

百度查询： 华南师范大学 一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质