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申请/专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的图像轮廓提取方法及相关设备，包括：响应于轮廓提取指令，将待处理图像输入至OpenCV中进行图像处理；获取所述OpenCV输出的黑白灰色阶图像及获取所述黑白灰色阶图像的像素矩阵；计算所述像素矩阵中需要排序的最短子数组；确定所述最短子数组在所述像素矩阵中对应的目标像素；根据所述目标像素提取所述黑白灰色阶图像的轮廓，得到目标图像。本发明能够准确的提取出图像中的轮廓。
主权项：1.一种基于人工智能的图像轮廓提取方法，其特征在于，所述方法包括：响应于轮廓提取指令，将待处理图像输入至OpenCV中进行图像处理；获取所述OpenCV输出的黑白灰色阶图像及获取所述黑白灰色阶图像的像素矩阵；计算所述像素矩阵中需要排序的最短子数组，包括：初始化第一变量及第二变量；将所述像素矩阵排列为像素向量；从右往左遍历所述像素向量并将遍历到的第一个像素值存储为第一极小值，继续向左遍历所述像素向量，若当前遍历的像素值小于所述第一极小值，则将所述当前遍历的像素值更新为所述第一极小值，若当前遍历的像素值大于所述第一极小值，则更新所述第一变量为所述第一极小值在所述像素向量中的第一索引位置；从左往右遍历所述像素向量并将遍历到的第一个像素值存储为第一极大值，继续向右遍历所述像素向量，若当前遍历的像素值大于所述第一极大值，则将所述当前遍历的像素值更新为所述第一极大值，若当前遍历的像素值小于所述第一极大值，则更新所述第二变量为所述第一极大值在所述像素向量中的第二索引位置；根据更新后的第一变量及第二变量确定所述最短子数组；确定所述最短子数组在所述像素矩阵中对应的目标像素；根据所述目标像素提取所述黑白灰色阶图像的轮廓，得到目标图像。
全文数据：
权利要求：
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