基于OpenCV的户型图识别方法、存储介质及设备

专利主权项内容

1.一种基于OpenCV的户型图识别方法，其特征在于，用于从彩色户型图中提取四面开窗信息和有方正度缺陷的房间信息，所述识别方法如下：S1、对待识别的彩色户型图进行图像灰度化处理，输出灰度图；S2、对所述灰度图进行二值化得到房屋二值图，再对房屋二值图进行图像处理，去除图像中除墙体之外的其余房屋背景和干扰物品，获得房屋墙体图；S3、应用户型图外围空间填充策略对所述灰度图中房屋内外空间进行二值化，得到房屋空间图，再对所述房屋空间图进行轮廓提取，获得房屋外轮廓图；S4、对所述房屋墙体图和所述房屋外轮廓图进行逻辑运算，将存在于房屋外轮廓中但不存在于房屋墙体中的像素提取为房屋外轮廓门窗，获得房屋外轮廓门窗位置图；S5、对所述房屋墙体图和所述房屋外轮廓门窗位置图进行逻辑运算，分别提取属于房屋墙体和房屋外轮廓门窗的两类像素，获得门窗墙体图；S6、应用开窗方向识别方法，对所述门窗墙体图进行不同方向的投影从而识别四个朝向上的门或窗的开口位置，再进一步应用门窗类别判断方法，根据门和窗在户型图中的纹理或直方图差异区分每个开口属于门还是窗，最终统计出户型图在四个朝向上各自的开窗数量和开窗位置；S7、将待识别的彩色户型图转为HSV色彩图像，通过色彩分布差异分别从图像中提取出待识别房间区域和室内干扰物品区域；S8、对彩色户型图应用房间墙体结构提取算法，将彩色户型图二值化后形成房屋内各空间保持独立性的二值化图，再从二值化图中进一步去除所述室内干扰物品区域，得到仅保留房间墙体和门窗结构的房屋结构图；S9、利用所述的房屋结构图，通过连通域检测算法对不同的屋内空间进行标记，并利用房间方正度缺陷判别算法对比每个屋内空间的标记区域和其外接矩形，根据每个屋内空间的外接矩形四个角点是否与标记区域重合，来判断每个屋内空间是否存在方正度缺陷，进而提取出有方正度缺陷的屋内空间区域；若存在有方正度缺陷的屋内空间区域，则将其分别与S7中得到的待识别房间区域进行区域重合度判断，去除不需要识别的空间后，其余为有方正度缺陷的房间。