基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法与流程

1.本发明涉及图片归档技术领域，具体为基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法。


背景技术：

2.随着5g网络投入商用，移动数据网络已成为天然的大数据存储和流动的载体。移动互联网指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。移动互联网拥有的数据源丰富多样，其中图片的数据量级越来越大，图片中附带的信息量也越来越大。为了能从这些海量图片中提取有用的信息，需要文本图像进行识别，然后转换为半结构化数据归档存入数据中心，用于提供更全面的数据存储和检索服务；
3.现有图片文字识别系统多是对单张图片构建的。进行图片文字识别时，主要采用开源的计算机视觉库opencv对图片进行预处理，然后进行字符识别。上述方法图片识别效果较差；并且，上述方法对图片的质量要求较高，移动互联网中图片质量参差不齐；使得现有方法难以适应对移动互联网中的海量图片进行高效的识别归档，且在图像采样的过程中，需要使用摄像头，来进行采集，因此，需要设置相应的图像采集摄像头所使用的支架固定装置，使其能够对不同尺寸的摄像头进行固定，针对上述问题，发明人提出基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法用于解决上述问题。


技术实现要素：

4.为了解决如何有效的提高图片归档时的整齐度和图片的质量的问题；本发明的目的在于提供基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法。
5.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统，包括以下步骤：
6.步骤1：获取文本图片链接中的图片；
7.步骤2：对获取的图片修正处理；
8.步骤3：修正后的图片进行预处理以及图片重建，得到标准化输出的图片；
9.步骤4：根据表格分割模型将输入图片进行表格的分割，得到单元格的图片；
10.步骤5：根据步骤s2和步骤s3生成的单元格的图片，自动生成ppt文件。
11.基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，包括以下步骤：
12.步骤一、图片边缘修正规则。
13.边缘检测是利用图片灰度突变的特性,而边缘修正主要依据结构信息.由目标的规则性物体的封闭性及光照的可控性,我们可归纳出下述四条修正约束；
14.线性约束:每一条边必可通过直线拟合,给出直线的解析参数c；
15.平行约束t每一条边至少有一条边与之平行；
16.封闭约束:每一顶点必有二条以上相关边；
17.长度约束根据统计规律噪声和阴影通常为短线，小于某一门限值。
18.步骤二、根据所述修正数据处理所述图片。
19.脸部的轮廓包括穿过鼻冀从额头至下颚的竖向轮廓线和穿过鼻冀并与所述竖向轮廓线垂直的横向轮廓线，所述横向轮廓线包括位于鼻翼一侧的第一横向轮廓和位于鼻冀另一侧的第二横向轮廓，第一横向轮廓连接于鼻冀和一个耳朵；
20.根据所述待修正轮廓与所述预设轮廓计算出所述待修正轮廓相对所述预设轮廓的侧转角度；包括:获取所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度:获取所述待修正轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度；计算所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度与所述待修正轮廓的所述第一横向轮郭的长度比以生成第一长度比，以及计算所述预设轮廓的所述竖向轮廓线的长度与所述待修正轮廓的所述竖向轮廓线的长度比以生成第二长度比；根据所述第一长度比和所述第二长度比计算出所述侧转角度
21.优选的，所述识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓之前，所述方法还包括:判断所获取的轮廓扭曲数据是否超过了预设阈值，若未超过预设或值，所述冬片中的待修正脸部保持不变，若超过预设阈值,执行识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓。
22.优选的，所述图片增强作为一种预处理技术，能使处理后的图片比原图片更适合于参数估计、图片分割和目标识别等后续图片分析工作。它不会考虑引起图片质量下降的原因，而是将图片中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征；
23.其主要目的有两个:一是改善图片的视觉效果，提高图片成分的清晰度；二是使图片变得更有利于计算机处理。因此，图片增强技术的研究是图片处理、计算机视觉和模式识别中的一项重要内容。图片增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。空间域方法通常都是先求取图片的灰度直方图，对灰度直方图处理后，求得映射函数，将原图片进行灰度映射。该类方法适用于对灰度级动态范围的控制，计算量较小，其中常用的是直方图均衡方法(he)和平台直方冬均衡方法(pe)，具有一定的自适应性；而变换域方法是在图片的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图片。直方图均衡化算法是图片增强空间域法中最常用的算法；
24.图片直方图均衡化是图片预处理中一种十分重要的分析工具，它能够反映数字冬像的概貌性描述。例如:图片的灰度范围，灰度的分布，整幅图片的平均亮度和阴暗对比度等。直方图均衡化也叫直方图均匀化，就是把给定图片的直方图分布改变成均匀分布的直方图，它是一种比较常用的灰度增强算法。直方图有以下特点:
25.直方图是一幅图片中各像素灰度出现频次的统计结果，它只反映图片中不同灰度值出现的次数，而不反映某一灰度所在的位置。
26.任何一幅图片，都有惟一确定的与它对应的直方图，但不同的图片可能有相同的直方图。
27.由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的，因此，一幅图片各子区的直方图之和就等于该图片全图的直方图。
28.直方图均衡化是把原始图片的直方图变换成均匀分布的形式，是以累计变换函数分布为基础的，从而产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图片。它以概率理论作基础，运用灰度点运算来实现直方图的变换，从而达到图片增强的目的
29.优选地，直方图均衡化算法如下:
30.计算原始图片的所有灰度级sk＝01,l-1:
31.统计原始图片各灰度级的像素数n
32.计算原始图片的直方图:
33.p(s)＝nk(k＝0,1.l-1)
34.n
35.优选地，计算原始图片的累计直方图:
36.t.＝∑p(s,)(k＝0,.,l-1)
37.1-0
38.计算原始图片的累计直方图取整计算:
39.t.im[(n-1)t.+分]
[0040]
定义映射函数:s
→
tk；
[0041]
统计新直方图的各灰度级的像素数；
[0042]
计算新的直方图。
[0043]
在具体应用这种经典的直方图均衡化算法处理后的图片中，有可能存在以下的不足；
[0044]
输出图片的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但其值与理想值一仍有可能n存在较大的差异，并非是最佳值，故只是近似完全均衡。
[0045]
减少图片的灰度级来换取对比度的扩大，而灰度等级的减少比较容易造成终像一些细节信息的丢失。
[0046]
输出图片的实际灰度变化范围很难达到图片格式所允许的最大灰度变化范围。
[0047]
优选地，基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法所使用的装置，包括底座1，所述底座1的顶部安装有用于摄像头固定的夹持机构2，所述底座1的内部安装有用于调节摄像头高度的升降机构3，所述底座1的内部安装有由于摄像头角度调节的转动机构4。
[0048]
优选地，所述夹持机构2包括固定板201，所述固定板201转动安装底座1的顶部，所述固定板201的顶部固定安装有放置板202，所述固定板201的内部固定安装有双头气缸203，所述双头气缸203的两个输出端均固定连接有一个滑动杆204，所述滑动杆204远离双头气缸203的一端固定安装有对称的两个安装座205，两个所述安装座205之间转动连接有一个转动杆206，所述转动杆206的另一端转动连接有连接杆207，所述连接杆207的另一端固定连接有夹持杆208，且夹持杆208滑动设置在放置板202的内部，所述夹持杆208远离连接杆207的一端固定连接有夹持板209，且夹持板209与摄像头接触，所述固定板201的两侧固定安装有对称的两组固定座210，同一组两个所述固定座210与同一侧转动杆206转动连接。
[0049]
优选地，所述升降机构3包括电动伸缩杆301，所述电动伸缩杆301固定安装在底座1的内部，所述底座1的内部固定安装有固定柱302，且电动伸缩杆301的输出端贯穿于固定柱302的内部，所述电动伸缩杆301的输出端固定连接有活动板303，所述活动板303的顶部固定安装有固定盘304，所述固定盘304的顶部转动安装有转动盘305，所述转动盘305的顶部固定安装有连接盘306，且连接盘306与固定板201的底部固定连接。
[0050]
优选地，所述转动机构4包括主齿轮401，所述主齿轮401转动安装在底座1的内部，所述固定柱302的外侧转动安装有转动块403，所述转动块403的外表面固定连接有从齿轮402，且从齿轮402与主齿轮401相啮合，所述从齿轮402的顶部固定安装有对称的两个固定杆405，所述固定杆405的内部滑动设置有活动杆406，且活动杆406的顶端与连接盘306固定连接，所述底座1的内部固定安装有电机404，且电机404的输出端与主齿轮401的底部中央处固定连接。
[0051]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0052]
1、通过采用图片修正，使其所获取的轮廓扭曲数据是否超过了预设阈值，若未超过预设或值，所述冬片中的待修正脸部保持不变，若超过预设阈值,执行识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓，从而提高图片归档时的整齐度；
[0053]
2、通过采用图片预处理技术，提高图片成分的清晰度，并且使图片变得更有利于计算机处理，利用空间域和变换域两大类，使其通过直方图均衡方法(he)和平台直方冬均衡方法(pe)，让其图片的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图片的质量；
[0054]
3、通过设置了转动杆和夹持板，利用两个转动杆同时反方向转动，从而带动两个连接杆同时相互滑动靠近，使其两个夹持杆连接的两个夹持板向放置板中间的摄像头靠近，且能够对摄像头进行夹持固定，从而实现对不同尺寸的摄像头进行固定。
附图说明
[0055]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0056]
图1为本发明系统流程图结构示意图。
[0057]
图2为本发明图片归档系统所使用的固定装置整体结构示意图。
[0058]
图3为本发明图片归档系统所使用的固定装置整体结构示意图。
[0059]
图4为本发明图3中a处结构放大示意图。
[0060]
图5为本发明图3中b处结构放大示意图。
[0061]
图6为本发明图片归档系统所使用的固定装置中连接盘和活动板结构示意图。
[0062]
图7为本发明图片归档系统所使用的固定装置中固定杆和活动杆结构示意图。
[0063]
图中：1、底座；2、夹持机构；201、固定板；202、放置板；203、双头气缸；204、滑动杆；205、安装座；206、转动杆；207、连接杆；208、夹持杆；209、夹持板；210、固定座；3、升降机构；301、电动伸缩杆；302、固定柱；303、活动板；304、固定盘；305、转动盘；306、连接盘；4、转动机构；401、主齿轮；402、从齿轮；403、转动块；404、电机；405、固定杆；406、活动杆。
具体实施方式
[0064]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本发明保护的范围。
[0065]
实施例：如图1所示，本发明提供了基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统，包括以下步骤：
[0066]
步骤1：获取文本图片链接中的图片；
[0067]
步骤2：对获取的图片修正处理；
[0068]
步骤3：修正后的图片进行预处理以及图片重建，得到标准化输出的图片；
[0069]
步骤4：根据表格分割模型将输入图片进行表格的分割，得到单元格的图片；
[0070]
步骤5：根据步骤s2和步骤s3生成的单元格的图片，自动生成ppt文件。
[0071]
基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，包括以下步骤：
[0072]
步骤一、图片边缘修正规则。
[0073]
边缘检测是利用图片灰度突变的特性,而边缘修正主要依据结构信息.由目标的规则性物体的封闭性及光照的可控性,我们可归纳出下述四条修正约束；
[0074]
线性约束:每一条边必可通过直线拟合,给出直线的解析参数c；
[0075]
平行约束t每一条边至少有一条边与之平行；
[0076]
封闭约束:每一顶点必有二条以上相关边；
[0077]
长度约束根据统计规律噪声和阴影通常为短线，小于某一门限值。
[0078]
步骤二、根据所述修正数据处理所述图片。
[0079]
其中，脸部的轮廓包括穿过鼻冀从额头至下颚的竖向轮廓线和穿过鼻冀并与所述竖向轮廓线垂直的横向轮廓线，所述横向轮廓线包括位于鼻翼一侧的第一横向轮廓和位于鼻冀另一侧的第二横向轮廓，第一横向轮廓连接于鼻冀和一个耳朵；
[0080]
根据所述待修正轮廓与所述预设轮廓计算出所述待修正轮廓相对所述预设轮廓的侧转角度；包括:获取所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度:获取所述待修正轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度；计算所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度与所述待修正轮廓的所述第一横向轮郭的长度比以生成第一长度比，以及计算所述预设轮廓的所述竖向轮廓线的长度与所述待修正轮廓的所述竖向轮廓线的长度比以生成第二长度比；根据所述第一长度比和所述第二长度比计算出所述侧转角度。
[0081]
进一步的，所述识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓之前，所述方法还包括:判断所获取的轮廓扭曲数据是否超过了预设阈值，若未超过预设或值，所述冬片中的待修正脸部保持不变，若超过预设阈值,执行识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓。
[0082]
进一步的，所述图片增强作为一种预处理技术，能使处理后的图片比原图片更适合于参数估计、图片分割和目标识别等后续图片分析工作。它不会考虑引起图片质量下降的原因，而是将图片中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征；
[0083]
其主要目的有两个:一是改善图片的视觉效果，提高图片成分的清晰度；二是使图片变得更有利于计算机处理。因此，图片增强技术的研究是图片处理、计算机视觉和模式识别中的一项重要内容。图片增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。空间域方法通常都是先求取图片的灰度直方图，对灰度直方图处理后，求得映射函数，将原图片进行灰度映射。该类方法适用于对灰度级动态范围的控制，计算量较小，其中常用的是直方图均衡方法
(he)和平台直方冬均衡方法(pe)，具有一定的自适应性；而变换域方法是在图片的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图片。直方图均衡化算法是图片增强空间域法中最常用的算法；
[0084]
图片直方图均衡化是图片预处理中一种十分重要的分析工具，它能够反映数字冬像的概貌性描述。例如:图片的灰度范围，灰度的分布，整幅图片的平均亮度和阴暗对比度等。直方图均衡化也叫直方图均匀化，就是把给定图片的直方图分布改变成均匀分布的直方图，它是一种比较常用的灰度增强算法。直方图有以下特点:
[0085]
直方图是一幅图片中各像素灰度出现频次的统计结果，它只反映图片中不同灰度值出现的次数，而不反映某一灰度所在的位置。
[0086]
任何一幅图片，都有惟一确定的与它对应的直方图，但不同的图片可能有相同的直方图。
[0087]
由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的，因此，一幅图片各子区的直方图之和就等于该图片全图的直方图。
[0088]
直方图均衡化是把原始图片的直方图变换成均匀分布的形式，是以累计变换函数分布为基础的，从而产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图片。它以概率理论作基础，运用灰度点运算来实现直方图的变换，从而达到图片增强的目的
[0089]
进一步的，直方图均衡化算法如下:
[0090]
计算原始图片的所有灰度级sk＝01,l-1:
[0091]
统计原始图片各灰度级的像素数n
[0092]
计算原始图片的直方图:
[0093]
p(s)＝nk(k＝0,1.l-1)
[0094]n[0095]
进一步的，计算原始图片的累计直方图:
[0096]
t.＝∑p(s,)(k＝0,.,l-1)
[0097]
1-0
[0098]
计算原始图片的累计直方图取整计算:
[0099]
t.im[(n-1)t.+分]
[0100]
定义映射函数:s
→
tk；
[0101]
统计新直方图的各灰度级的像素数；
[0102]
计算新的直方图。
[0103]
在具体应用这种经典的直方图均衡化算法处理后的图片中，有可能存在以下的不足；
[0104]
输出图片的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但其值与理想值一仍有可能n存在较大的差异，并非是最佳值，故只是近似完全均衡。
[0105]
减少图片的灰度级来换取对比度的扩大，而灰度等级的减少比较容易造成终像一些细节信息的丢失。
[0106]
输出图片的实际灰度变化范围很难达到图片格式所允许的最大灰度变化范围。
[0107]
进一步的，基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法，包括底座1，所述底座1的顶部安装有用于摄像头固定的夹持机构2，所述底座1的内部安装有用于调节摄
像头高度的升降机构3，所述底座1的内部安装有由于摄像头角度调节的转动机构4。
[0108]
进一步的，基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法所使用的装置，包括底座1，所述底座1的顶部安装有用于摄像头固定的夹持机构2，所述底座1的内部安装有用于调节摄像头高度的升降机构3，所述底座1的内部安装有由于摄像头角度调节的转动机构4。
[0109]
进一步的，所述夹持机构2包括固定板201，所述固定板201转动安装底座1的顶部，所述固定板201的顶部固定安装有放置板202，所述固定板201的内部固定安装有双头气缸203，所述双头气缸203的两个输出端均固定连接有一个滑动杆204，所述滑动杆204远离双头气缸203的一端固定安装有对称的两个安装座205，两个所述安装座205之间转动连接有一个转动杆206，所述转动杆206的另一端转动连接有连接杆207，所述连接杆207的另一端固定连接有夹持杆208，且夹持杆208滑动设置在放置板202的内部，所述夹持杆208远离连接杆207的一端固定连接有夹持板209，且夹持板209与摄像头接触，所述固定板201的两侧固定安装有对称的两组固定座210，同一组两个所述固定座210与同一侧转动杆206转动连接。
[0110]
进一步的，所述升降机构3包括电动伸缩杆301，所述电动伸缩杆301固定安装在底座1的内部，所述底座1的内部固定安装有固定柱302，且电动伸缩杆301的输出端贯穿于固定柱302的内部，所述电动伸缩杆301的输出端固定连接有活动板303，所述活动板303的顶部固定安装有固定盘304，所述固定盘304的顶部转动安装有转动盘305，所述转动盘305的顶部固定安装有连接盘306，且连接盘306与固定板201的底部固定连接。
[0111]
进一步的，所述转动机构4包括主齿轮401，所述主齿轮401转动安装在底座1的内部，所述固定柱302的外侧转动安装有转动块403，所述转动块403的外表面固定连接有从齿轮402，且从齿轮402与主齿轮401相啮合，所述从齿轮402的顶部固定安装有对称的两个固定杆405，所述固定杆405的内部滑动设置有活动杆406，且活动杆406的顶端与连接盘306固定连接，所述底座1的内部固定安装有电机404，且电机404的输出端与主齿轮401的底部中央处固定连接。
[0112]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取文本图片链接中的图片；步骤2：对获取的图片修正处理；步骤3：修正后的图片进行预处理以及图片重建，得到标准化输出的图片；步骤4：根据表格分割模型将输入图片进行表格的分割，得到单元格的图片；步骤5：根据步骤s2和步骤s3生成的单元格的图片，自动生成ppt文件。2.根据权利要求1所述基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、图片边缘修正规则。边缘检测是利用图片灰度突变的特性,而边缘修正主要依据结构信息.由目标的规则性物体的封闭性及光照的可控性,我们可归纳出下述四条修正约束；线性约束:每一条边必可通过直线拟合,给出直线的解析参数c；平行约束t每一条边至少有一条边与之平行；封闭约束:每一顶点必有二条以上相关边；长度约束根据统计规律噪声和阴影通常为短线，小于某一门限值。步骤二、根据所述修正数据处理所述图片。脸部的轮廓包括穿过鼻冀从额头至下颚的竖向轮廓线和穿过鼻冀并与所述竖向轮廓线垂直的横向轮廓线，所述横向轮廓线包括位于鼻翼一侧的第一横向轮廓和位于鼻冀另一侧的第二横向轮廓，第一横向轮廓连接于鼻冀和一个耳朵；根据所述待修正轮廓与所述预设轮廓计算出所述待修正轮廓相对所述预设轮廓的侧转角度；包括:获取所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度:获取所述待修正轮廓的所述第一横向轮廓的长度以及所述竖向轮廓线的长度；计算所述预设轮廓的所述第一横向轮廓的长度与所述待修正轮廓的所述第一横向轮郭的长度比以生成第一长度比，以及计算所述预设轮廓的所述竖向轮廓线的长度与所述待修正轮廓的所述竖向轮廓线的长度比以生成第二长度比；根据所述第一长度比和所述第二长度比计算出所述侧转角度。3.根据权利要求2所述基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，其特征在于，所述识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓之前，所述方法还包括:判断所获取的轮廓扭曲数据是否超过了预设阈值，若未超过预设或值，所述冬片中的待修正脸部保持不变，若超过预设阈值,执行识别所述图片中待修正脸部的轮廓以生成待修正轮廓。4.如权利要求2所述的基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，其特征在于，所述图片增强作为一种预处理技术，能使处理后的图片比原图片更适合于参数估计、图片分割和目标识别等后续图片分析工作。它不会考虑引起图片质量下降的原因，而是将图片中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征；其主要目的有两个:一是改善图片的视觉效果，提高图片成分的清晰度；二是使图片变得更有利于计算机处理。因此，图片增强技术的研究是图片处理、计算机视觉和模式识别中的一项重要内容。图片增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。空间域方法通常都是先求取图片的灰度直方图，对灰度直方图处理后，求得映射函数，将原图片进行灰度映射。
该类方法适用于对灰度级动态范围的控制，计算量较小，其中常用的是直方图均衡方法(he)和平台直方冬均衡方法(pe)，具有一定的自适应性；而变换域方法是在图片的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图片。直方图均衡化算法是图片增强空间域法中最常用的算法；图片直方图均衡化是图片预处理中一种十分重要的分析工具，它能够反映数字冬像的概貌性描述。例如:图片的灰度范围，灰度的分布，整幅图片的平均亮度和阴暗对比度等。直方图均衡化也叫直方图均匀化，就是把给定图片的直方图分布改变成均匀分布的直方图，它是一种比较常用的灰度增强算法。直方图有以下特点:直方图是一幅图片中各像素灰度出现频次的统计结果，它只反映图片中不同灰度值出现的次数，而不反映某一灰度所在的位置。任何一幅图片，都有惟一确定的与它对应的直方图，但不同的图片可能有相同的直方图。由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的，因此，一幅图片各子区的直方图之和就等于该图片全图的直方图。直方图均衡化是把原始图片的直方图变换成均匀分布的形式，是以累计变换函数分布为基础的，从而产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图片。它以概率理论作基础，运用灰度点运算来实现直方图的变换，从而达到图片增强的目的。5.根据权利要求4所述的基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，其特征在于，直方图均衡化算法如下:计算原始图片的所有灰度级sk＝01,l-1:统计原始图片各灰度级的像素数n计算原始图片的直方图:p(s)＝nk(k＝0,1.l-1)n6.根据权利要求5所述的基于文本识别的文本图片链接的图片归档系统的归档方法，其特征在于；计算原始图片的累计直方图:t.＝∑p(s,)(k＝0,.,l-1)1-0计算原始图片的累计直方图取整计算:t.im[(n-1)t.+分]定义映射函数:s
→
tk；统计新直方图的各灰度级的像素数；计算新的直方图。在具体应用这种经典的直方图均衡化算法处理后的图片中，有可能存在以下的不足；输出图片的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但其值与理想值一仍有可能n存在较大的差异，并非是最佳值，故只是近似完全均衡。减少图片的灰度级来换取对比度的扩大，而灰度等级的减少比较容易造成终像一些细节信息的丢失。输出图片的实际灰度变化范围很难达到图片格式所允许的最大灰度变化范围。
7.根据权利要求1所述的基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统所使用的装置，包括底座1，其特征在于，所述底座1的顶部安装有用于摄像头固定的夹持机构2，所述底座1的内部安装有用于调节摄像头高度的升降机构3，所述底座1的内部安装有由于摄像头角度调节的转动机构4。8.根据权利要求7所述的基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统所使用的装置，其特征在于，所述夹持机构2包括固定板201，所述固定板201转动安装底座1的顶部，所述固定板201的顶部固定安装有放置板202，所述固定板201的内部固定安装有双头气缸203，所述双头气缸203的两个输出端均固定连接有一个滑动杆204，所述滑动杆204远离双头气缸203的一端固定安装有对称的两个安装座205，两个所述安装座205之间转动连接有一个转动杆206，所述转动杆206的另一端转动连接有连接杆207，所述连接杆207的另一端固定连接有夹持杆208，且夹持杆208滑动设置在放置板202的内部，所述夹持杆208远离连接杆207的一端固定连接有夹持板209，且夹持板209与摄像头接触，所述固定板201的两侧固定安装有对称的两组固定座210，同一组两个所述固定座210与同一侧转动杆206转动连接。9.根据权利要求7所述的基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统所使用的装置，其特征在于，所述升降机构3包括电动伸缩杆301，所述电动伸缩杆301固定安装在底座1的内部，所述底座1的内部固定安装有固定柱302，且电动伸缩杆301的输出端贯穿于固定柱302的内部，所述电动伸缩杆301的输出端固定连接有活动板303，所述活动板303的顶部固定安装有固定盘304，所述固定盘304的顶部转动安装有转动盘305，所述转动盘305的顶部固定安装有连接盘306，且连接盘306与固定板201的底部固定连接。10.根据权利要求7所述的基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统所使用的装置，其特征在于，所述转动机构4包括主齿轮401，所述主齿轮401转动安装在底座1的内部，所述固定柱302的外侧转动安装有转动块403，所述转动块403的外表面固定连接有从齿轮402，且从齿轮402与主齿轮401相啮合，所述从齿轮402的顶部固定安装有对称的两个固定杆405，所述固定杆405的内部滑动设置有活动杆406，且活动杆406的顶端与连接盘306固定连接，所述底座1的内部固定安装有电机404，且电机404的输出端与主齿轮401的底部中央处固定连接。

技术总结
本发明公开了基于文本识别的文本图像链接的图片归档系统及方法，涉及养图片归档技术领域；而本发明包括；获取文本图片链接中的图片，根据待修正轮廓与预设轮廓计算出待修正轮廓相对预设轮廓的侧转角度，从而对获取的图片进行修正；用图片增强作为一种预处理技术，能使处理后的图片比原图片更适合于参数估计、图片分割和目标识别等后续图片分析工作，用直方图均衡化也叫直方图均匀化，就是把给定图片的直方图分布改变成均匀分布的直方图，它是一种比较常用的灰度增强算法，改善图片的视觉效果，提高图片成分的清晰度，二是使图片变得更有利于计算机处理，通过设置了转动杆和夹持板，从而实现对不同尺寸的摄像头进行固定。从而实现对不同尺寸的摄像头进行固定。从而实现对不同尺寸的摄像头进行固定。


技术研发人员：冯斌 沈建华
受保护的技术使用者：杭州晶彩数字科技有限公司
技术研发日：2023.05.09
技术公布日：2023/8/6