图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备，涉及图像处理的技术领域，所述方法包括：获取图例标准库对应的参数文件，其中，所述图例标准库对应的参数文件包括至少两种标准图例及每种标准图例对应的图元参数；根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数；将所述图例标准库中的全部标准图例按照复杂度系数由大到小依次排序，得到标准图例复杂度序列。本发明专利技术提供的技术方案可以对复杂图例进行有针对性地识别，有效避免了复杂图例被错误识别，从而使得识别结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备。
技术介绍
电力设计中，计算机对电力设计图纸进行分析识别时，需要将标准库图库包含的多类标准图例与图纸中的可能图例进行匹配。在可能图例与标准图例匹配识别的过程中，存在部分复杂图例基础图元的构成完全包含简单图例中所有基础图元的情况。这种情况下，容易出现复杂图例被识别为多个简单图例，而无法对复杂图例进行有针对性地识别，从而使得识别结果不符合实际需要。因此，为了避免复杂图例被错误识别，亟需一种优化的图例匹配识别方法。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备，具体方案如下：第一方面，本公开实施例提供了一种图例复杂度排序方法，所述方法包括：获取图例标准库对应的参数文件，其中，所述图例标准库对应的参数文件包括至少两种标准图例及每种标准图例对应的图元参数；根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数；将所述图例标准库中的全部标准图例按照复杂度系数由大到小依次排序，得到标准图例复杂度序列。根据本公开的一种具体实施方式，所述图元参数包括每种图元对应的加权系数和类型枚举值。根据本公开的一种具体实施方式，所述根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数的步骤，包括：提取所述标准图例包含的每种图元的特征信息，其中，所述特征信息包括图元的类型及数量、图元间的位置关系和图元中的角度数据；根据全部图元的特征信息，获取标准图例复杂度数值；根据全部所述特征信息对所述标准图例复杂度数值进行加权平均，得到所述标准图例对应的标准图例复杂度系数。根据本公开的一种具体实施方式，所述根据全部图元的特征信息，获取标准图例复杂度数值的步骤，包括：对每种图元的特征信息进行赋值，得到所述加权系数和所述类型枚举值，所述加权系数包括第一加权系数、第二加权系数、第三加权系数、第四加权系数和第五加权系数；将每个图元对应的所述类型枚举值与对应的所述第一加权系数相乘，得到每个所述图元的第一复杂度数值；将全部所述第一复杂度数值累加后与所述第二加权系数相乘，得到第二复杂度数值；将全部图元间的交点个数与所述第三加权系数相乘，得到第三复杂度数值；将全部图元间包含的相同角度的组数与所述第四加权系数相乘，得到第四复杂度数值；将图例中闭合图元个数与所述第五加权系数相乘，得到第五复杂度数值；将所述第二复杂度数值、所述第三复杂度数值、所述第四复杂度数值和所述第五复杂度数值相加的和，作为所述标准图例复杂度数值。根据本公开的一种具体实施方式，所述根据全部所述特征信息对所述标准图例复杂度数值进行加权平均，得到所述标准图例对应的标准图例复杂度系数的步骤，包括：将所述第一加权系数、第二加权系数、第三加权系数、第四加权系数和第五加权系数相加，得到加权系数和；将所述标准图例复杂度数值，除以所述加权系数和，得到所述标准图例复杂度系数。第二方面，本公开实施例还提供了一种图例匹配方法，应用第一方面任一项所述的图例复杂度排序方法得到的标准图例复杂度序列，所述方法包括：提取出图纸中包含的全部待识别图例，其中，每个待识别图例至少包括一个图元；根据标准图库中的标准图例复杂度序列，按照复杂度由大到小的顺序，将每个标准图例依次与全部所述待识别图例进行匹配；确定每个所述待识别图例匹配的标准图例。第三方面，本公开实施例还提供了一种图例复杂度排序装置，所述装置包括：获取模块，用于获取图例标准库对应的参数文件，其中，所述图例标准库对应的参数文件包括至少两种标准图例及每种标准图例对应的图元参数；计算模块，用于根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数；排序模块，用于将所述图例标准库中的全部标准图例按照复杂度系数由大到小依次排序，得到标准图例复杂度序列。第四方面，本公开实施例还提供了一种图例匹配装置，所述装置包括：提取模块，用于提取出图纸中包含的全部待识别图例，其中，每个待识别图例至少包括一个图元；匹配模块，用于根据标准图库中的标准图例复杂度序列，按照复杂度由大到小的顺序，将每个标准图例依次与全部所述待识别图例进行匹配；确定模块，用于确定每个所述待识别图例匹配的标准图例。第五方面，本公开实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器以及处理器，所述存储器均与所述处理器连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行第一方面所述的图例复杂度排序方法或第二方面所述的图例匹配方法。第六方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有第五方面所述的计算机设备中所用的计算机程序。本公开实施例提供的图例复杂度排序方法、图例匹配方法、装置及计算机设备，主要通过获取图例标准库对应的参数文件，根据标准库图例包含的全部图元的图元参数，计算出每个标准图例的复杂度数值；再根据图元参数对标准图例复杂度数值进行加权平均，求出标准图例复杂度系数；最后将各标准图例的复杂度系数由大到小进行排列，得到标准图例复杂度序列。这样，可以通过对标准图例按照复杂度进行排序的方案，保证复杂图例优先被匹配识别，有效避免复杂图例被错误识别为简单图例，提高了图例识别的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对本专利技术保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。图1示出了本公开实施例提供的一种图例复杂度排序方法的流程示意图；图2示出了本公开一种实施方式提供的一种图例复杂度排序方法的部分流程示意图；图3示出了本公开实施例提供的一种图例匹配方法的流程示意图；图4示出了本公开实施例提供的一种图例复杂度排序装置的模块框图；图5示出了本公开实施例提供的一种图例匹配装置的模块框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在下文中，可在本专利技术的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图例复杂度排序方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取图例标准库对应的参数文件，其中，所述图例标准库对应的参数文件包括至少两种标准图例及每种标准图例对应的图元参数；/n根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数；/n将所述图例标准库中的全部标准图例按照复杂度系数由大到小依次排序，得到标准图例复杂度序列。/n

【技术特征摘要】
1.一种图例复杂度排序方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图例标准库对应的参数文件，其中，所述图例标准库对应的参数文件包括至少两种标准图例及每种标准图例对应的图元参数；
根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数；
将所述图例标准库中的全部标准图例按照复杂度系数由大到小依次排序，得到标准图例复杂度序列。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图元参数包括每种图元对应的加权系数和类型枚举值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每种标准图例包含的全部图元的图元参数，计算每种标准图例对应的复杂度系数的步骤，包括：
提取所述标准图例包含的每种图元的特征信息，其中，所述特征信息包括图元的类型及数量、图元间的位置关系和图元中的角度数据；
根据全部图元的特征信息，获取标准图例复杂度数值；
根据全部所述特征信息对所述标准图例复杂度数值进行加权平均，得到所述标准图例对应的标准图例复杂度系数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据全部图元的特征信息，获取标准图例复杂度数值的步骤，包括：
对每种图元的特征信息进行赋值，得到所述加权系数和所述类型枚举值，所述加权系数包括第一加权系数、第二加权系数、第三加权系数、第四加权系数和第五加权系数；
将每个图元对应的所述类型枚举值与对应的所述第一加权系数相乘，得到每个所述图元的第一复杂度数值；
将全部所述第一复杂度数值累加后与所述第二加权系数相乘，得到第二复杂度数值；
将全部图元间的交点个数与所述第三加权系数相乘，得到第三复杂度数值；
将全部图元间包含的相同角度的组数与所述第四加权系数相乘，得到第四复杂度数值；
将图例中闭合图元个数与所述第五加权系数相乘，得到第五复杂度数值；
将所述第二复杂度数值、所述第三复杂度数值、所述第四复杂度数值和所述第五复杂度数值相加的和，作为所述标准图例复杂度数值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据全部所述特征信...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勃，黄云峰，黄倜，李婷，向毅，
申请(专利权)人：湖南特能博世科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43