[发明专利]填充模型的建立方法、图形填充方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种填充模型的建立方法，其特征在于，包括：

获取待填充的水刀图形中多边形的点线面信息；其中，所述多边形的数量为多个；

根据所述点线面信息得到各个所述多边形的特征；

根据各个所述多边形的特征对多个所述多边形进行分类，根据分类结果对多个所述多边形进行标记；

基于标记的多个所述多边形对预设的SVM模型进行训练，直至得到训练成功的SVM模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待填充的水刀图形中多边形的点线面信息的步骤，包括：

对待填充的水刀图形按照预设方式进行解析，得到多边形的点线面信息，其中，所述预设方式包括以下至少之一：删除重叠线、求交点打断线段和寻找封闭多边形。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点线面信息得到各个所述多边形的特征的步骤，包括：

根据所述点线面信息对各个所述多边形进行离散化处理，得到有序点信息；

根据OpenCV算法对所述有序点信息进行解析，得到各个所述多边形的特征，其中，所述多边形的特征包括以下至少之一：多边形面积、多边形周长、多边形轮廓和多边形最小外接矩形的长宽。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述多边形的特征对多个所述多边形进行分类的步骤，包括：

根据各个所述多边形的特征对多个所述多边形进行两两对比，将每两个相同的所述多边形标记为第一类多边形，每两个不相同的所述多边形标记为第二类多边形。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于标记的多个所述多边形对预设的SVM模型进行训练，直至得到训练成功的SVM模型的步骤，包括：

对得到所述分类结果的多个所述多边形按照预设比例分为训练样本和测试样本；

根据所述训练样本对预设的SVM模型进行训练，得到训练后的SVM模型；

根据所述测试样本对所述训练后的SVM模型进行测试；

判断所述测试样本对所述训练后的SVM模型的测试结果是否合格；

如果是，得到训练成功的SVM模型；

如果否，重新采用所述训练样本对所述SVM模型进行训练。

6.一种图形填充方法，其特征在于，包括：

获取待填充图形中的目标多边形；

在所述待填充图形中查找所述目标多边形的对称位置处的多边形，将查找到的所述多边形作为对称多边形；所述对称位置包括以下至少之一：轴对称位置、中心对称位置、角点45度轴对称位置和旋转90度对称位置；

基于填充模型对所述目标多边形与所述对称多边形逐一进行比较，得到比较结果；其中，所述填充模型为权利要求1至5任一项所述的方法建立得到的，所述比较结果包括多边形相同结果或者多边形相异结果；

为具有多边形相同结果的所述对称多边形和所述目标多边形填充相同颜色。

7.一种填充模型的建立装置，其特征在于，包括：

获取信息单元，用于获取待填充的水刀图形中多边形的点线面信息；其中，所述多边形的数量为多个；

处理单元，用于根据所述点线面信息得到各个所述多边形的特征；

分类单元，用于根据各个所述多边形的特征对多个所述多边形进行分类，根据分类结果对多个所述多边形进行标记；

建立模型单元，用于基于标记的多个所述多边形对预设的SVM模型进行训练，直至得到训练成功的SVM模型，直至得到训练成功的SVM模型。