CN116206325A - 一种户型图的识别***及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种户型图的识别***，包括功能选择模块，用于选择需要进行的***功能；数据储存模块，用于存储户型图数据；调用模块，用于调用数据储存模块内的户型图数据；输入模块，用于扫描输入户型图图像；图像处理模块，对接收到的户型图图像进行清晰度处理；文本识别模块，用于对户型图上标注的文字进行识别提取，并自动分类计算当前户型图的功能区域个数和房屋面积；标签模块，用于标注户型图的类型。本发明可将新的户型图储存到数据库内，且储存过程快捷，能自动识别房屋信息，减少手动添加信息的繁琐性，提高工作效率，同时可在后期调用时，从数据库内快速筛选到符合要求的户型图，为客户提供参考价值。

Description

一种户型图的识别***及其方法
技术领域
本发明涉及户型图技术领域，具体为一种户型图的识别***及其方法。
背景技术
随着房地产行业发展迅速，市场上出现了各式各样的户型，并且人们对装饰设计的需求也越来越高。目前，人们需要装修时，会先找到装修公司，让其为自家量身设计家居装修风格，而在设计过程中，若想要获得满意的装修设计户型图，往往需要设计师和用户充分沟通，多次修改设计方案，才能得到所想要的家居装修方案，其过程费时费力。因此在前期，设计师一般会选择先为客户提供一些户型图模板，与客户确定好大致方向和装修风格，并让客户根据模块提供大致思路，这样在后期设计时，可以节省大量时间，且可以快速的把握到客户的意见。
大部分设计师在前期工作中，自身的素材库不够充足，可为客户提供的户型图模板有限，为了实现设计共享，资源共享，便于团队内部人员查看借鉴已经完成的户型图模板，因此可将画好的户型图保存至***内，但每次保存户型图时还需要手动添加各种信息数据，操作繁琐，浪费时间。
发明内容
本发明的目的在于提供一种户型图的识别***及其方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种户型图的识别***，包括功能选择模块，所述功能选择模块用于选择需要进行的***功能；数据储存模块，所述数据储存模块用于存储户型图数据；调用模块，所述调用模块用于调用所述数据储存模块内的户型图数据；输入模块，所述输入模块用于扫描输入户型图图像；图像处理模块，所述图像处理模块对接收到的户型图图像进行清晰度处理；文本识别模块，所述文本识别模块用于对户型图上标注的文字进行识别提取，并自动分类计算当前户型图的功能区域个数和房屋面积；标签模块，所述标签模块用于标注户型图的类型。
进一步的，所述功能选择模块包括新建单元和筛选单元，所述新建单元用于将新的户型图保存到数据库内，所述筛选单元用于筛选数据库内符合要求的户型图。
进一步的，所述调用模块包括关键词输入单元和输出单元，所述关键词输入单元可输入待搜索的户型图类型，所述输出单元可将搜索到的户型图根据匹配度降序排列。
进一步的，所述输入单元包括摄像机采集单元、图片输入单元和图纸输入单元，所述摄像机采集单元用于直接扫描纸质版的户型图，所述图片输入单元用于输入电子版的户型图图片，所述图纸输入单元用于输入使用绘图软件绘制的户型图图纸。
进一步的，所述图像处理单元包括灰度处理单元、二值化处理单元和边缘检测处理单元，所述灰度处理单元用于将彩色的户型图图像转化为灰度图像，所述二值化处理单元用于将灰度图像处理成黑白图像，所述边缘检测处理单元用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界。
进一步的，所述文本识别模块包括第一识别单元、第二识别单元和计算单元，所述第一识别单元用于识别户型图上代表房屋面积的数字，所述第二识别单元用于识别户型图上的文字，所述计算单元自动对房屋的总面积进行计算。
进一步的，所述标签模块包括户型图类型单元、风格单元和关键词输入单元，所述户型图类型单元用于输入所保存的户型图的类型，所述风格单元用于输入所保存的户型图的风格。
进一步的，所述数据储存模块包括本地储存单元和云端储存单元，所述本地储存单元用于将户型图的信息数据储存在本地储存卡内，所述云端储存单元用于将户型图的信息数据储存在云端上。
进一步的，一种户型图的识别***的使用方法，包括以下步骤：
S1、进入***，可选择功能：一是储存新的户型图，二是筛选相似户型图；
S2、若选择筛选相似户型图功能，则会进行以下步骤：弹出对话框，在对话框内输入筛选条件（例如几室几厅以及房屋面积等），根据输入的条件在数据库内搜索，并按照相似度降序排列；
S3、若选择储存新的户型图功能，则会进行以下步骤：扫描户型图图像；对图像的清晰度进行处理；识别图像上的文字和数字；弹出对话框，显示当前户型图的分布结构（N室M厅X卫）以及户型面积，可修改错误的数据；为当前户型图打上标签；将数据保存到数据库内。
进一步的，所述步骤3中，对图像的清晰度进行处理采用以下步骤：
S31：对采集到的图像进行处理,得到户型灰度图：
S32：对户型灰度图进行二值化处理,以除掉图像背景：
S33：对除掉背景后的图像进行处理得到边缘图像,然后针对边缘图像剪取得到户型布局轮廓图；
S34：采用墙体阈值分割方法对户型布局轮廓图进行处理,并进行房间识别。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明可将新的户型图储存到数据库内，且储存过程快捷，能自动识别房屋信息，减少手动添加信息的繁琐性，提高工作效率，同时可在后期调用时，从数据库内快速筛选到符合要求的户型图，为客户提供参考价值。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的模块示意图；
图2是本发明的流程示意图。
实施方式
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。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种户型图的识别***，包括
功能选择模块，所述功能选择模块用于选择需要进行的***功能；
数据储存模块，所述数据储存模块用于存储户型图数据；
调用模块，所述调用模块用于调用所述数据储存模块内的户型图数据；
输入模块，所述输入模块用于扫描输入户型图图像；
图像处理模块，所述图像处理模块对接收到的户型图图像进行清晰度处理；
文本识别模块，所述文本识别模块用于对户型图上标注的文字进行识别提取，并自动分类计算当前户型图的功能区域个数和房屋面积；
标签模块，所述标签模块用于标注户型图的类型。
所述功能选择模块包括新建单元和筛选单元，所述新建单元用于将新的户型图保存到数据库内，所述筛选单元用于筛选数据库内符合要求的户型图。
所述调用模块包括关键词输入单元和输出单元，所述关键词输入单元可输入待搜索的户型图类型，所述输出单元可将搜索到的户型图根据匹配度降序排列。
所述输入单元包括摄像机采集单元、图片输入单元和图纸输入单元，所述摄像机采集单元用于直接扫描纸质版的户型图，所述图片输入单元用于输入电子版的户型图图片，所述图纸输入单元用于输入使用绘图软件绘制的户型图图纸。
所述图像处理单元包括灰度处理单元、二值化处理单元和边缘检测处理单元，所述灰度处理单元用于将彩色的户型图图像转化为灰度图像，所述二值化处理单元用于将灰度图像处理成黑白图像，所述边缘检测处理单元用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界。
所述文本识别模块包括第一识别单元、第二识别单元和计算单元，所述第一识别单元用于识别户型图上代表房屋面积的数字，所述第二识别单元用于识别户型图上的文字，所述计算单元自动对房屋的总面积进行计算。
具体的，第一识别单元识别户型图上表示面积的数字，即数字后面带有m2的数字，提取出Nm2、N+1m2、M+2m2、、、、、、N+Mm2数据，并自动求和，得出房屋面积S，计算公式如下：
S面积=Nm2+N+1m2+M+2m2+、、、、、、+N+Mm2；
而第二识别单元则会提取户型图上功能区域的名称，如主卧、次卧、卫生间、客厅、厨房等，并自动弹出第一对话框，显示A室B厅C卫D厨（其中A等于主卧个数加侧卧个数），信息正确后，点击下一步，若户型图上还有其它的功能区域，则会再次弹出新的第二对话框，将其它功能区域的名称显示出来，例如建房房、衣帽间、化妆间等，若没有其它的功能区域，则会直接确保保存，由于大部分户型图都是A室B厅C卫D厨，因此第二对话框是在第二识别单元所识别处的文字多于A室B厅C卫D厨后才可弹出，这也可节省时间，提高识别保存户型图的效率。
所述标签模块包括户型图类型单元、风格单元和关键词输入单元，所述户型图类型单元用于输入所保存的户型图的类型，所述风格单元用于输入所保存的户型图的风格。
所述数据储存模块包括本地储存单元和云端储存单元，所述本地储存单元用于将户型图的信息数据储存在本地储存卡内，所述云端储存单元用于将户型图的信息数据储存在云端上。
一种户型图的识别***的使用方法，包括以下步骤：
S1、进入***，可选择功能：一是储存新的户型图，二是筛选相似户型图；
S2、若选择筛选相似户型图功能，则会进行以下步骤：弹出对话框，在对话框内输入筛选条件（例如几室几厅以及房屋面积等），根据输入的条件在数据库内搜索，并按照相似度降序排列；
S3、若选择储存新的户型图功能，则会进行以下步骤：扫描户型图图像；对图像的清晰度进行处理；识别图像上的文字和数字；弹出对话框，显示当前户型图的分布结构（N室M厅X卫）以及户型面积，可修改错误的数据；为当前户型图打上标签；将数据保存到数据库内。
所述步骤3中，对图像的清晰度进行处理采用以下步骤：
S31：用opencv技术对采集到的图像进行处理,得到户型灰度图：
S32：对户型灰度图进行OTSU二值化处理,以除掉图像背景：
S33：对除掉背景后的图像用Sobel算子技术得到边缘图像,然后针对边缘图像剪取得到户型布局轮廓图；
S34：采用墙体阈值分割方法对户型布局轮廓图进行处理,并进行房间识别。
具体实施方式为：使用时，先注册用户信息，登录***，***内包括有两大功能模块，一是储存户型图功能，二是筛选相似户型图功能，若选择筛选相似户型图功能，则会弹出对话框，可在此对话框内输入筛选条件，例如几室几厅、房屋面积以及户型图风格等，确定后可在数据库内进行搜索，并按照相似度降序排列；若选择储存户型图功能，则需对户型图图像进行扫描，可选择利用摄像机直接拍摄户型图，或者导入户型图图片（支持PNG、GIF、JPEG、TIFF、BMP等格式的），或者导入户型图图纸（支持CAD格式的），然后对户型图图像的清晰度进行处理，识别图像上的文字和数字，并提取数据，弹出对话框，可自动显示当前户型图的分布结构，其为N室M厅X卫以及户型面积（N、M、X均为自然数），并可修改错误的数据，点击“是”，可再次弹出新的对话框，此对话框内可选择户型图的对应标签，如户型图类型（户型图类型分为标准户型图和非标户型图）、风格类型（例如简约风、欧美风等）等，为当前户型图打上标签，便于后期可快速查找到，此时点击保存按钮，即可将当前户型图数据保存到数据库内，便于后期进行调用。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种户型图的识别***，其特征在于：包括
功能选择模块，所述功能选择模块用于选择需要进行的***功能；
数据储存模块，所述数据储存模块用于存储户型图数据；
调用模块，所述调用模块用于调用所述数据储存模块内的户型图数据；
输入模块，所述输入模块用于扫描输入户型图图像；
图像处理模块，所述图像处理模块对接收到的户型图图像进行清晰度处理；
文本识别模块，所述文本识别模块用于对户型图上标注的文字进行识别提取，并自动分类计算当前户型图的功能区域个数和房屋面积；
标签模块，所述标签模块用于标注户型图的类型；
其中所述功能选择模块包括新建单元和筛选单元，所述新建单元用于将新的户型图保存到数据库内，所述筛选单元用于筛选数据库内符合要求的户型图；
所述调用模块包括关键词输入单元和输出单元，所述关键词输入单元可输入待搜索的户型图类型，所述输出单元可将搜索到的户型图根据匹配度降序排列。
2.根据权利要求1所述的一种户型图的识别***，其特征在于：所述输入单元包括摄像机采集单元、图片输入单元和图纸输入单元，所述摄像机采集单元用于直接扫描纸质版的户型图，所述图片输入单元用于输入电子版的户型图图片，所述图纸输入单元用于输入使用绘图软件绘制的户型图图纸。
3.根据权利要求1所述的一种户型图的识别***，其特征在于：所述图像处理单元包括灰度处理单元、二值化处理单元和边缘检测处理单元，所述灰度处理单元用于将彩色的户型图图像转化为灰度图像，所述二值化处理单元用于将灰度图像处理成黑白图像，所述边缘检测处理单元用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界。
4.根据权利要求1所述的一种户型图的识别***，其特征在于：所述文本识别模块包括第一识别单元、第二识别单元和计算单元，所述第一识别单元用于识别户型图上代表房屋面积的数字，所述第二识别单元用于识别户型图上的文字，所述计算单元自动对房屋的总面积进行计算。
5.根据权利要求1所述的一种户型图的识别***，其特征在于：所述标签模块包括户型图类型单元、风格单元和关键词输入单元，所述户型图类型单元用于输入所保存的户型图的类型，所述风格单元用于输入所保存的户型图的风格。
6.根据权利要求1所述的一种户型图的识别***，其特征在于：所述数据储存模块包括本地储存单元和云端储存单元，所述本地储存单元用于将户型图的信息数据储存在本地储存卡内，所述云端储存单元用于将户型图的信息数据储存在云端上。
7.根据权利要求1-6任意一条所述的一种户型图的识别***的使用方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、进入***，可选择功能：一是储存新的户型图，二是筛选相似户型图；
S2、若选择筛选相似户型图功能，则会进行以下步骤：弹出对话框，在对话框内输入筛选条件，根据输入的条件在数据库内搜索，并按照相似度降序排列；
S3、若选择储存新的户型图功能，则会进行以下步骤：扫描户型图图像；对图像的清晰度进行处理；识别图像上的文字和数字；弹出对话框，显示当前户型图的分布结构以及户型面积，可修改错误的数据；为当前户型图打上标签；将数据保存到数据库内。
8.根据权利要求7所述的一种户型图的识别***的使用方法，其特征在于：所述步骤3中，对图像的清晰度进行处理采用以下步骤：
S31：对采集到的图像进行处理,得到户型灰度图：
S32：对户型灰度图进行二值化处理,以除掉图像背景：
S33：对除掉背景后的图像进行处理得到边缘图像,然后针对边缘图像剪取得到户型布局轮廓图；
S34：采用墙体阈值分割方法对户型布局轮廓图进行处理,并进行房间识别。
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