曲线的度量及相似度比较的方法、智能终端及存储介质技术

本发明专利技术公开了基于图像处理的曲线的度量及相似度比较的方法，获取待测曲线的图像；在曲线上任选一点，以该点为圆心绘制圆，使得圆与待测曲线只有2个交点，根据2个交点的坐标计算两点之间的直线距离，再计算该点与两个交点的圆弧长度，进而计算该点对应的弯曲度。计算两条由相同个数的点组成的曲线的相似度时，先计算两条曲线的弯曲度，再根据弯曲度计算曲线的相似度。该方法通过在待测曲线图像上进行绘制辅助图形，不受曲线方向不同的影响，能自动、准确度量出曲线上的点对应的弯曲度以及比较曲线的相似度。

【技术实现步骤摘要】
曲线的度量及相似度比较的方法、智能终端及存储介质
本专利技术涉及计算机软件
，具体涉及一种基于图像处理的曲线的度量及相似度比较的方法、智能终端及存储介质。
技术介绍
在现有技术中，计算机图像处理的图像检测、图像识别中边缘、轮廓、纹理的比较涉及曲线的度量和相似度比较，动画制作中物体的运动轨迹的捕捉、比较和复制等方面都涉及到曲线的度量和相似度比较，工业设计中也涉及到曲线的度量及相似度的比较，现有的曲线的度量、相似度比较的方法受曲线方向的影响较大，曲线的方向不同，曲线的度量、相似度比较的结果差别较大，如何能准确度量和比较曲线是急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供的一种基于图像处理的曲线的度量及相似度比较的方法、智能终端及存储介质，不受曲线方向不同的影响，能自动、准确度量出曲线上的点对应的弯曲度以及比较曲线的相似度。第一方面，本专利技术实施例提供的一种基于图像处理的曲线的度量及相似度比较的方法，包括：获取待测第一曲线的图像；在第一曲线上任选一点为第e点；以第e点为圆心，半径为rn绘制第a圆，rn为实数，使得第a圆与第一曲线只有2个交点，令交点为第d1交点和第d2交点，第d1交点的坐标为(x1，y1)，第d2交点的坐标为(x2，y2)，第d1交点和第d2交点之间的直线距离为ge，第e点分别与第d1交点和第d2交点形成的圆弧长度分别为hu1＝arcsin((ge×1/2)/rn)×2×rn,hu2＝2×π×rn-hu1,选取hu1和hu2的最大值为hum，第e点对应的弯曲度为we＝hum/(2×π×rn)；或者，以第e点为圆心，半径为rn绘制第a圆，若第a圆与第一曲线只有1个交点，则第e点对应的弯曲度为0；方法还包括计算两条曲线的相似度，待比较的两条曲线由相同个数的点组成，计算两条曲线的相似度的具体方法包括：分别计算第s曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度{ws0,ws1,ws2,…,wsm}，第t曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度为{wt0,wt1,wt2,…,wtm}，m是大于0的整数,M是集合{0,1,2,…,m},根据第s曲线和第t曲线的各个点对应的坐标计算各个点的弯曲度的符号，所述每个点的弯曲度的符号是一个有2个元素的集合，集合中的元素的取值是+1或者-1，第s曲线以ks0为起始点，ks0的坐标是(x0,y0),ks0的弯曲度符号为{+1,+1},点ks1是点ks0相邻的后面的一个点，点ks1的坐标为(x1,y1)，点ks1的弯曲度符号为{+1,+1}，点ksi是曲线上的一个点，i∈M,点ksi的坐标为(xi,yi),点ksi的相邻的前一个点是点ksi-1，点ksi-1的坐标为(xi-1,yi-1)，x1-x0的值为fx0，y1-y0的值为fy0，xi-xi-1的值为fxi，yi-yi-1的值为fyi，如果fxi×fx0>0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为+1；如果fxi×fx0<0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为-1；如果fx0＝0，fxi>＝0,wsxi取值为+1；如果fx0＝0，fxi<0,wsxi取值为-1；如果fx0不等于0，fxi＝0,则wsxi取值为+1；如果fyi×fy0>0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsyi取值为+1；如果fyi×fy0<0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsyi取值为-1；如果fy0＝0，fyi>＝0,wsyi取值为+1；如果fy0＝0，fyi<0,wsyi取值为-1；如果fy0不等于0，fyi＝0,则wsyi取值为+1；分别求出第s曲线的各个点的弯曲度符号分别为wfs0,wfs1,wfs2,…,wfsm；第t曲线的各个点的弯曲度符号分别为wft0,wft1,wft2,…,wtsm；在第s曲线和第t曲线分别选择序号相同的点，计算该点对应的在第s曲线和第t曲线的弯曲度符号集合，根据弯曲度符号集合求得该点在第s曲线和第t曲线的相似度符号sti，当i取相同的值，第s曲线上对应的点为ksi，第t曲线上对应的点为kti，点ksi的弯曲度符号集合为{wsxi,wsyi}，点kti的弯曲度符号集合为{wtxi,wtyi}，sti表示点ksi和点kti的相似度的符号，如果wsxi＝wtxi且wsyi＝wtyi,则sti＝+1，如果wsxi≠wtxi，或wsyi≠wtyi，则sti＝-1；依次分别求出st0,st1,st2,…,stm；第s曲线和第t曲线的相似度i∈M。第二方面，本专利技术实施例提供的一种基于图像处理的曲线的度量及相似度比较的方法，包括：获取待测第一曲线的图像；计算第一曲线上的任一点对应的弯曲度的方法，所述计算第一曲线上的任一点对应的弯曲度的方法具体包括：在第一曲线上任选一点为第e点；以第e点为中心，边长为hn绘制第f正方形，hn为大于1的奇数，且hn的单位为像素，使得第f正方形与第一曲线只有2个交点，令交点为第p1交点和第p2交点，第f正方形的周长被第p1交点和第p2交点分割成的两部分周长分别为zf1和zf2，zf1和zf2的单位为像素，第f正方形的周长为zf，选取zf1和zf2的最大值为zfm，点pe对应的弯曲度wpe＝zfm/zf；如果以点e为中心，以边长为hn作第f正方形，hn为大于1的奇数，且hn的单位为像素，第f正方形与第一曲线只有1个交点，则点e对应的弯曲度为0；待比较的两条曲线由相同个数的点组成，计算两条曲线的相似度，具体方法包括：计算第s曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度为{ws0,ws1,ws2,…,wsm}，第t曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度为{wt0,wt1,wt2,…,wtm}，m是大于0的整数,M是集合{0,1,2,…,m},根据第s曲线和第t曲线的各个点对应的坐标计算各个点的弯曲度的符号，所述每个点的弯曲度的符号是一个有2个元素的集合，集合中的元素的取值是+1或者-1，第s曲线以ks0为起始点，ks0的坐标是(x0,y0),ks0的弯曲度符号为{+1,+1},点ks1是点ks0相邻的后面的一个点，点ks1的坐标为(x1,y1)，点ks1的弯曲度符号为{+1,+1}，点ksi是曲线上的一个点，i∈M,点ksi的坐标为(xi,yi),点ksi的相邻的前一个点是点ksi-1，点ksi-1的坐标为(xi-1,yi-1)，x1-x0的值为fx0，y1-y0的值为fy0，xi-xi-1的值为fxi，yi-yi-1的值为fyi，如果fxi×fx0>0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为+1；如果fxi×fx0<0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为-1；如果fx0＝0，fxi>＝0,wsxi取值为+1；如果fx0＝0，fx本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的曲线度量及相似度比较的方法，其特征在于，包括：/n获取待测第一曲线的图像；/n在第一曲线上任选一点为第e点；/n以第e点为圆心，半径为r

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的曲线度量及相似度比较的方法，其特征在于，包括：
获取待测第一曲线的图像；
在第一曲线上任选一点为第e点；
以第e点为圆心，半径为rn绘制第a圆，rn为实数，使得第a圆与第一曲线只有2个交点，令交点为第d1交点和第d2交点，第d1交点的坐标为(x1，y1)，第d2交点的坐标为(x2，y2)，第d1交点和第d2交点之间的直线距离为ge，第e点分别与第d1交点和第d2交点形成的圆弧长度分别为hu1＝arcsin((ge×1/2)/rn)×2×rn,hu2＝2×π×rn-hu1,选取hu1和hu2的最大值为hum，第e点对应的弯曲度为we＝hum/(2×π×rn)；
或者，以第e点为圆心，半径为rn绘制第a圆，若第a圆与第一曲线只有1个交点，则第e点对应的弯曲度为0；
方法还包括计算两条曲线的相似度，待比较的两条曲线由相同个数的点组成，所述计算两条曲线的相似度的具体方法包括：
分别计算第s曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度为{ws0,ws1,ws2,…,wsm}，第t曲线上的以某一个端点为起始点的各个点对应的弯曲度为{wt0,wt1,wt2,…,wtm}，m是大于0的整数,M是集合{0,1,2,…,m},
根据第s曲线和第t曲线的各个点对应的坐标计算各个点的弯曲度的符号，所述每个点的弯曲度的符号是一个有2个元素的集合，集合中的元素的取值是+1或者-1，第s曲线以ks0为起始点，ks0的坐标是(x0,y0),ks0的弯曲度符号为{+1,+1},点ks1是点ks0相邻的后面的一个点，点ks1的坐标为(x1,y1)，点ks1的弯曲度符号为{+1,+1}，点ksi是曲线上的一个点，i∈M,点ksi的坐标为(xi,yi),点ksi的相邻的前一个点是点ksi-1，点ksi-1的坐标为(xi-1,yi-1)，x1-x0的值为fx0，y1-y0的值为fy0，xi-xi-1的值为fxi，yi-yi-1的值为fyi，如果fxi×fx0>0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为+1；如果fxi×fx0<0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsxi取值为-1；如果fx0＝0，fxi>＝0,wsxi取值为+1；如果fx0＝0，fxi<0,wsxi取值为-1；如果fx0不等于0，fxi＝0,则wsxi取值为+1；如果fyi×fy0>0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsyi取值为+1；如果fyi×fy0<0,则点ksi的弯曲度符号集合{wsxi,wsyi}中的wsyi取值为-1；如果fy0＝0，fyi>＝0,wsyi取值为+1；如果fy0＝0，fyi<0,wsyi取值为-1；如果fy0不等于0，fyi＝0,则wsyi取值为+1；分别求出第s曲线的各个点的弯曲度符号分别为wfs0,wfs1,wfs2,…,wfsm；第t曲线的各个点的弯曲度符号分别为wft0,wft1,wft2,…,wtsm；
在第s曲线和第t曲线分别选择序号相同的点，根据弯曲度符号集合求得该点在第s曲线和第t曲线的相似度符号sti，当i取相同的值，第s曲线上对应的点为ksi，第t曲线上对应的点为kti，点ksi的弯曲度符号集合为{wsxi,wsyi}，点kti的弯曲度符号集合为{wtxi,wtyi}，sti表示点ksi和点kti的相似度的符号，如果wsxi＝wtxi且wsyi＝wtyi,则sti＝+1，如果wsxi≠wtxi，或wsyi≠wtyi，则sti＝-1；依次分别求出st0,st1,st2,…,stm；
第s曲线和第t曲线的相似度i∈M。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算曲线上的点到曲线端点的距离的方法，
所述计算曲线上的点到曲线端点的距离的方法包括：
设第一曲线的两个端点分别为第一端点和第二端点，以第一端点为圆心，半径为r1绘制第一圆，r1为实数，使得第一圆与第一曲线只有一个交点，令所述交点为第一交点，则第一交点到第一端点的距离为r1；
以第一交点为圆心，以r1为半径绘制第二圆，使得第二圆与第一曲线只有2个交点，其中，令2个交点中不在第一圆内的交点为第二交点，则第二交点到第一端点的距离为2*r1；
以此类推，第n交点为第n圆与第一曲线的2个交点中不在第n-1圆内的交点，n为大于0的正整数，以第n交点为圆心，r1为半径绘制第n+1圆，第n+1圆与第一曲线的2个交点中不在第n圆内的交点为第n+1交点，则第n+1交点到第一端点的距离为(n+1)*r1。


3.一种基于图像处理的曲线度量及相似度比较的方法，其特征在于，包括：
获取待测第一曲线的图像；计算第一曲线上的任一点的弯曲度的方法，
所述计算第一曲线上的任一点的弯曲度的方法具体包括：
在第一曲线上任选一点为第e点；
以第e点为中心，边长为hn绘制...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆丽娜，
申请(专利权)人：陆丽娜，
类型：发明
国别省市：广西;45