[发明专利]对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对待检测视频帧图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行区域检测，得到所述二值化图像中的连通区域；确定所述连通区域中为预设多边形的连通区域，作为预设多边形区域；当在所述预设多边形区域的预设位置存在预设形状和/或预设颜色时，确定所述预设多边形区域为预设对话框类型的对话框。本公开由于在确定预设多边形区域后，通过检测预设形状和预设颜色来检测预设对话框类型的对话框，可以准确检测出具有局部细节的对话框，提高检测的准确性，而且不需要使用深度学习的方法来进行检测，不需要人工标注数据，减少了人力成本。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

图像目标检测是图像处理中一直存在的热点问题，学术上有通用目标检测和特定某类目标检测的若干研究，实际工作中，一般会有针对性的对某类目标进行检测(如人脸，车辆等)。目标检测方法目前主要分为传统方法和深度学习两大块，近几年深度学习方法在目标检测领域取得了很大的成果。基于深度学习等方法的目标检测技术是当前很多检测问题的流行方案，利用大量标注好检测框的训练数据训练一个目标检测网络模型，之后将待检测图像输入目标检测网络模型即可获得目标的目标框坐标信息。

当前很多视频内容中会被人为加上很多对话框，用于辅助描述视频内容或者增加视频内容趣味性和丰富性，但是某些外来搬运视频会使用到非自身应用程序所提供的对话框模版，这就需要将这类特殊的对话框检测出来。这类特殊对话框和应用程序提供的对话框外观差异性很小，如果使用基于深度学习的方法来进行检测，由于深度神经网络中存在的下采样处理，导致该类方法无法很好的区分出检测目标细节上的区别，对这类特殊对话框的检测性能较差，而且需要有大量标注好的训练数据，需要消耗较大的人力成本。

发明内容

本公开提供一种对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中对话框检测准确性差且浪费人力的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种对话框检测方法，包括：

对待检测视频帧图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行区域检测，得到所述二值化图像中的连通区域；

确定所述连通区域中为预设多边形的连通区域，作为预设多边形区域；

当在所述预设多边形区域的预设位置存在预设形状和/或预设颜色时，确定所述预设多边形区域为预设对话框类型的对话框。

可选的，当在所述预设多边形区域的预设位置存在预设形状和/或预设颜色时，确定所述预设多边形区域为预设对话框类型的对话框，包括：

确定所述预设多边形区域中的预设顶点，并基于所述预设顶点提取预设尺寸的矩形区域或正方形区域，作为待检测区域；

基于所述待检测区域的对角线，将所述待检测区域分为第一区域和第二区域，其中，所述第一区域为位于对角线上面的区域，所述第二区域为位于对角线下面的区域；

在所述二值化图像中，确定所述第一区域的像素均值和第二区域的像素均值；

确定所述第一区域的像素均值与第二区域的像素均值的比例值，作为第一比例值；

当所述第一比例值大于判断阈值时，确定所述预设多边形区域为包括三角形状尖角的对话框。

可选的，当所述第一比例值大于判断阈值时，确定所述预设多边形区域为包括三角形状尖角的对话框，包括：

在所述对角线为所述待检测区域的左下角与右上角之间的对角线，且所述第一比例值大于所述判断阈值时，确定所述多边形区域为包括第一种三角形状尖角的对话框；