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圖片處理方法和裝置.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510634690.0

申請日:

2015.09.29

公開號:

CN105260428A

公開日:

2016.01.20

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20150929|||公開
IPC分類號: G06F17/30 主分類號: G06F17/30
申請人: 北京奇藝世紀科技有限公司
發明人: 朱柏濤
地址: 100080北京市海淀區北一街2號鴻城拓展大廈10、11層
優先權:
專利代理機構: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319 代理人: 蘇培華
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510634690.0

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2016.02.17|||2016.01.20

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本發明實施例提供了一種圖片處理方法和裝置,其中,所述方法包括:確定圖片中的文本候選區域,并從所述文本候選區域中提取得到文本區域;其中,所述文本區域中包含有文本信息;對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;其中,所述文本信息包括至少一條文本;根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。通過本發明實施例解決了目前圖片難以識別和查找的問題。

權利要求書

1.一種圖片處理方法,其特征在于,包括:
確定圖片中的文本候選區域,并從所述文本候選區域中提取得到文本區
域;其中,所述文本區域中包含有文本信息;
對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;其中,
所述文本信息包括至少一條文本;
根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定圖片中的文本
候選區域,包括:
對所述圖片進行第一邊緣檢測,得到第一邊緣圖像;
根據所述第一邊緣圖像確定所述文本候選區域。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述圖片進行第
一邊緣檢測,得到第一邊緣圖像,包括:
分別獲取所述圖片中各像素點對應的三原色R、G、B的邊緣值;
根據獲取的圖片中各像素點對應的三原色R、G、B的邊緣值,確定所
述圖片中各像素點的邊緣值;
根據確定的所述圖片中各像素點的邊緣值確定所述圖片對應的第一邊
緣圖像。
4.根據權利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一
邊緣圖像確定所述文本候選區域,包括:
通過對所述第一邊緣圖像中的文字的非邊緣區域填充,連接所述邊緣圖
像中的斷裂文字和/或相鄰文字;
按照設定規則依次查找并標記連通域;其中,所述連通域包括:斷裂文
字和/或相鄰文字的連接區域;
將所述連通域的標記結果確定為所述文本候選區域。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從所述文本候選區
域中提取得到文本區域,包括:
對所述文本候選區域進行邊緣檢測,得到第二邊緣圖像;
根據所述第二邊緣圖像中的各像素點的梯度方向,確定各像素點的筆畫
寬度值;
將所述各像素點的筆畫寬度值分別與預置參數進行比較,得到比較結
果;其中,所述預置參數包括:設定長寬比、設定字符大小和設定區域面積
中的至少一種;
根據所述比較結果從所述第二邊緣圖像中提取得到所述文本區域。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述文本區域進
行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息,包括:
對所述文本區域進行預處理,根據預處理的處理結果確定所述文本區域
下的各個字符區域;其中,所述預處理包括:中值濾波處理和/或二值化處理;
分別獲取所述各個字符區域中的文本字符;
根據設定重組規則,將獲取的文本字符進行重組,得到所述文本信息。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述分別獲取所述各個
字符區域中的文本字符,包括:
分別對確定的各個字符區域中的字符進行切分,得到多個獨立字符;
分別提取各個獨立字符的特征值,并將提取得到的各個獨立字符的特征
值分別與預置特征值進行匹配;
將與所述預置特征值相匹配的獨立字符確定為所述文本字符。
8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述至少一條
文本對所述圖片進行命名,包括:
加載并顯示用于顯示所述至少一條文本的提示頁面,并根據通過所述提
示頁面確定的文本對所述圖片進行命名;
或,
從所述至少一條文本中篩選得到與默認配置信息相匹配的文本,并根據
篩選得到的與默認配置信息相匹配的文本對所述圖片進行命名。
9.一種圖片處理裝置,其特征在于,包括:
確定模塊,用于確定圖片中的文本候選區域;
提取模塊,用于從所述文本候選區域中提取得到文本區域;其中,所述
文本區域中包含有文本信息;
解析模塊,用于對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的
文本信息;其中,所述文本信息包括至少一條文本;
命名模塊,用于根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。
10.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述確定模塊,包括:
第一邊緣檢測子模塊,用于對所述圖片進行第一邊緣檢測,得到第一邊
緣圖像;
區域確定子模塊,用于根據所述第一邊緣圖像確定所述文本候選區域。
11.根據權利要求10所述的裝置,其特征在于,所述第一邊緣檢測子
模塊,包括:
邊緣值獲取子單元,用于分別獲取所述圖片中各像素點對應的三原色R、
G、B的邊緣值;
邊緣值確定子單元,用于根據獲取的圖片中各像素點對應的三原色R、
G、B的邊緣值,確定所述圖片中各像素點的邊緣值;
邊緣圖像確定子單元,用于根據確定的所述圖片中各像素點的邊緣值確
定所述圖片對應的第一邊緣圖像。
12.根據權利要求10或11所述的裝置,其特征在于,所述區域確定子
模塊,包括:
填充子單元,用于通過對所述第一邊緣圖像中的文字的非邊緣區域填
充,連接所述邊緣圖像中的斷裂文字和/或相鄰文字;
標記子單元,用于按照設定規則依次查找并標記連通域;其中,所述連
通域包括:斷裂文字和/或相鄰文字的連接區域;
區域確定子單元,用于將所述連通域的標記結果確定為所述文本候選區
域。
13.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述提取模塊,包括:
第二邊緣檢測子模塊,用于對所述文本候選區域進行邊緣檢測,得到第
二邊緣圖像;
寬度值確定子模塊,用于根據所述第二邊緣圖像中的各像素點的梯度方
向,確定各像素點的筆畫寬度值;
比較子模塊,用于將所述各像素點的筆畫寬度值分別與預置參數進行比
較,得到比較結果;其中,所述預置參數包括:設定長寬比、設定字符大小
和設定區域面積中的至少一種;
提取子模塊,根據所述比較結果從所述第二邊緣圖像中提取得到所述文
本區域。
14.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述解析模塊,包括:
預處理子模塊,用于對所述文本區域進行預處理,根據預處理的處理結
果確定所述文本區域下的各個字符區域;其中,所述預處理包括:中值濾波
處理和/或二值化處理;
字符獲取子模塊,用于分別獲取所述各個字符區域中的文本字符;
重組子模塊,用于根據設定重組規則,將獲取的文本字符進行重組,得
到所述文本信息。
15.根據權利要求14所述的裝置,其特征在于,所述字符獲取子模塊,
包括:
字符切分子單元,用于分別對確定的各個字符區域中的字符進行切分,
得到多個獨立字符;
特征值提取子單元,用于分別提取各個獨立字符的特征值,并將提取得
到的各個獨立字符的特征值分別與預置特征值進行匹配;
字符確定子單元,用于將與所述預置特征值相匹配的獨立字符確定為所
述文本字符。
16.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述命名模塊,包括:
第一命名子模塊,用于加載并顯示用于顯示所述至少一條文本的提示頁
面,并根據通過所述提示頁面確定的文本對所述圖片進行命名;
或,
第二命名子模塊,用于從所述至少一條文本中篩選得到與默認配置信息
相匹配的文本,并根據篩選得到的與默認配置信息相匹配的文本對所述圖片
進行命名。

說明書

圖片處理方法和裝置

技術領域

本發明涉及圖片處理技術領域,具體涉及一種圖片處理方法和裝置。

背景技術

隨著技術的發展,越來越多的終端設備都具備拍照功能,拍攝的照片
也不僅限于通過膠卷呈現,電子相片(照片)被越來越多的應用。

電子相片可以以圖片的形式進行傳輸或儲存,并且用戶通過終端設備可
以實現對拍攝的圖片進行預覽、編輯、修改、美化等處理,方便用戶對拍攝
的圖片進行處理,提高了圖片的質量以及圖片最終的顯示效果。而且,隨著
終端設備存儲容量的不斷提升,終端設備中可以存儲的圖片數量也隨之不斷
增長。為了實現對終端設備中不同圖片的區分,終端設備會給不同的圖片分
配一個名稱。例如,目前通常采用的一種對圖片進行命名的方案是:終端設
備根據拍攝圖片時的時間對終端設備中存儲的圖片進行自動命名,同時,還
可以按照圖片的拍攝時間對圖片進行排序。

然而,按照時間對圖片進行命名會存在較多問題:圖片的名稱(時間信
息)并不能準確、清晰的反應出圖片的特征,換而言之,用戶根據圖片的名
稱(時間信息)很難實現對不同圖片的區分和識別,如,用戶根據兩個圖片
的名稱“2015-01-01”和“2015-01-02”無法直觀準確地區分(識別)出兩
張圖片的不同。特別是當用戶需要在多張圖片中查找一張特定的圖片時,由
于時間信息并不能表征圖片的特征(屬性),用戶也就無法根據圖片的名稱
(時間信息)進行快速搜索,而是只能依次打開每張圖片去觀察,進而確定
自己所需要的特定圖片,操作繁瑣、查找效率低;而且,依次打開圖片也增
加了終端設備的負擔。

發明內容

本發明實施例提供一種圖片處理方法和裝置,以解決目前圖片難以識別
和查找的問題。

為了解決上述問題,本發明公開了一種圖片處理方法,包括:

確定圖片中的文本候選區域,并從所述文本候選區域中提取得到文本區
域;其中,所述文本區域中包含有文本信息;

對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;其中,
所述文本信息包括至少一條文本;

根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

相應地,本發明還公開了一種圖片處理裝置,包括:

確定模塊,用于確定圖片中的文本候選區域;

提取模塊,用于從所述文本候選區域中提取得到文本區域;其中,所述
文本區域中包含有文本信息;

解析模塊,用于對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的
文本信息;其中,所述文本信息包括至少一條文本;

命名模塊,用于根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

與現有技術相比,本發明實施例至少包括以下優點:本發明實施例公開
的圖片處理方案,可以對圖片本身直接進行處理,確定圖片中的文本候選區
域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本區域,并對所述文本區域進行
解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;最后,通過包含在文本信息中
的文本對所述圖片進行命名。可見,在本發明實施例中,可以直接將圖片中
的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的文本對圖片進行命名,因
此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便于與其他圖片區分開來,
得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以通過輸入關鍵字,可以直
接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接獲取搜索得到的圖片名稱
對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

附圖說明

圖1是本發明實施例一中一種圖片處理方法的步驟流程圖;

圖2是本發明實施例二中一中圖片處理方法的步驟流程圖;

圖3是本發明實施例三中一種圖片的自動命名方法的步驟流程圖;

圖4是本發明實施例三中一種連通域的標記示意圖;

圖5是本發明實施例四中一種圖片處理裝置的結構示意圖;

圖6是本發明實施例五中一種圖片處理裝置的結構示意圖。

具體實施方式

為使本發明的上述目的、特征和優點能夠更加明顯易懂,下面結合附圖
和具體實施方式對本發明作進一步詳細的說明。

實施例一

參照圖1,示出了本發明實施例一中一種圖片處理方法的步驟流程圖。
在本實施例中,所述圖片處理方法可以包括:

步驟102,確定圖片中的文本候選區域,并從所述文本候選區域中提取
得到文本區域。

在日常的拍攝中,用戶拍攝的圖片中可能包括有文本信息(如,漢字、
拼音、英文、日文等),用戶通過人工識別可以直接快速并準確的將圖片中
的文本信息識別出來,而在本實施例中,則是基于機器識別的方式來確定圖
片中的文本信息,與人工識別方式不同的是,機器識別的方式往往難以準確
的直接識別出圖片中的文本信息,為了提高機器識別方式識別的準確性,在
本實施例中,可以先通過模糊搜索匹配的方式確定出圖片中的文本候選區
域,其中,所述文本候選區域中可以包括所有疑似或可能是包含文本信息的
多個模糊區域;然后,在從確定的多個模糊區域中篩選出文本區域,其中,
所述文本區域中包含有文本信息,所述文本區域也即:圖片中文字信息所在
的區域。可見,通過本實施例所述的二次獲取方式(先獲取文本候選區域再
獲取文本區域)提高了對圖片中的文本信息識別的準確性和完整性,避免了
文本信息被漏識別的概率。

步驟104,對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本
信息。

在本實施例中,所述文本信息包括至少一條文本。其中,各條文本可以
但不僅限于由至少一個漢字和/或單詞組成,優選地,可以基于任意一種可行
的方式確定所述文本信息包含的文本,如,可以但不僅限于基于如下任意一
種規則來確定文本信息包含的文本:上下文的語義、標點符號和標準斷句規
則等。例如,可以確定所述解析得到的文本信息中包括兩條文
本:文本1“天安門”,文本2“tiananmen”。

步驟106,根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

如前所述,可以從至少一條文本任意選擇一條對所述圖片進行命名,如,
使用上述的文本1“天安門”直接對圖片進行命名,或,使用上述的文本2
“tiananmen”。

綜上所述,本實施例所述的圖片處理方法,可以對圖片本身直接進行處
理,確定圖片中的文本候選區域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本
區域,并對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;
最后,通過包含在文本信息中的文本對所述圖片進行命名。可見,在本實施
例中,可以直接將圖片中的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的
文本對圖片進行命名,因此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便
于與其他圖片區分開來,得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以
通過輸入關鍵字,可以直接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接
獲取搜索得到的圖片名稱對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

實施例二

參照圖2,示出了本發明實施例二中一中圖片處理方法的步驟流程圖。
在本實施例中,用于實現所述圖片處理方法的可以是一個特定的圖片處理裝
置,所述的特定的圖片處理裝置可以是一個單獨的裝置,也可以是設置拍攝
設備(如,移動終端或數碼相機等)中配合拍攝功能使用的裝置,以直接對
拍攝設備拍攝的圖片進行自動命名。當然,實現所述圖片處理方法的也可以
是一個軟件程序,所述軟件程序可以基于上述的特定的圖片處理裝置來呈
現,本實施例對此不作限制。

其中,所述圖片處理方法具體可以包括:

步驟202,圖片處理裝置確定圖片中的文本候選區域。

在本實施例中,所述文本區域中包含有文本信息。其中,所述步驟202
具體可以包括:

子步驟2022,圖片處理裝置對所述圖片進行第一邊緣檢測,得到第一邊
緣圖像。

在本實施例中,可以但不僅限于采用如下所述的一種可行的方式來得到
所述第一邊緣圖像:圖片處理裝置分別獲取所述圖片中各像素點對應的三原
色R、G、B的邊緣值;然后,根據獲取的圖片中各像素點對應的三原色R、
G、B的邊緣值,確定所述圖片中各像素點的邊緣值;最后,根據確定的所
述圖片中各像素點的邊緣值確定所述圖片對應的第一邊緣圖像。

其中,R、G、B分別代表紅、綠、藍三個通道的顏色,是一種常用的
顏色標準,通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們
相互之間的疊加可以得到各式各樣的顏色。

子步驟2024,圖片處理裝置根據所述第一邊緣圖像確定所述文本候選區
域。

在本實施例中,可以但不僅限于采用如下所述的一種可行的方式來確定
所述文本候選區域:圖片處理裝置通過對所述第一邊緣圖像中的文字的非邊
緣區域填充,連接所述邊緣圖像中的斷裂文字和/或相鄰文字;然后,按照設
定規則依次查找并標記連通域,其中,所述連通域包括:斷裂文字和/或相鄰
文字的連接區域;最后,將所述連通域的標記結果確定為所述文本候選區域。

步驟204,圖片處理裝置從所述文本候選區域中提取得到文本區域。

在本實施例中,所述步驟204具體可以包括:

子步驟2042,圖片處理裝置對所述文本候選區域進行邊緣檢測,得到第
二邊緣圖像。

子步驟2044,圖片處理裝置根據所述第二邊緣圖像中的各像素點的梯度
方向,確定各像素點的筆畫寬度值。

子步驟2046,圖片處理裝置將所述各像素點的筆畫寬度值分別與預置參
數進行比較,得到比較結果。

其中,所述預置參數可以包括但不僅限于:設定長寬比、設定字符大小
和設定區域面積中的至少一種。

子步驟2048,圖片處理裝置根據所述比較結果從所述第二邊緣圖像中提
取得到所述文本區域。

步驟206,圖片處理裝置對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域
中包含的文本信息。

在本實施例中,所述步驟206具體可以包括:

步驟2062,圖片處理裝置對所述文本區域進行預處理,根據預處理的處
理結果確定所述文本區域下的各個字符區域。

在本實施例中,所述預處理包括但不限于:中值濾波處理和/或二值化處
理。

步驟2064,圖片處理裝置分別獲取所述各個字符區域中的文本字符。

在本實施例中,圖片處理裝置可以通過如下一種可行的方式來獲取文本
字符:圖片處理裝置分別對確定的各個字符區域中的字符進行切分,得到多
個獨立字符;然后,分別提取各個獨立字符的特征值,并將提取得到的各個
獨立字符的特征值分別與預置特征值進行匹配;最后,將與所述預置特征值
相匹配的獨立字符確定為所述文本字符。

步驟2066,圖片處理裝置根據設定重組規則,將獲取的文本字符進行重
組,得到所述文本信息。

在本實施例中,所述設定重組規則可以包括但不僅限于:語義順序規則、
邏輯順序規則、上下文釋義規則、標點符號規則和換行符規則等任意至少一
種。圖片處理裝置可以根據設定重組規則對獲取的文本字符進行重組,得到
至少一條文本,其中,可以將所述文本成視為是所述文本區域中包含的文本
信息。

步驟208,圖片處理裝置根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

在本實施例中,圖片處理裝置可以根據用戶預先設置的命名規則,自動
為圖片進行命名,如,以上述實施例一中所述的文本1“天安門”和文本2
“tiananmen”為例,若用戶預先設置的命名規則是:使用不超過3個字符
的漢字對圖片進行命名,則,可以直接使用文本1“天安門”對所述圖片進
行命名。

當然,圖片處理裝置也可以通過提示頁面來請求對圖片進行命名:圖片
處理裝置加載并顯示用于顯示所述至少一條文本的提示頁面,并根據通過所
述提示頁面確定的文本對所述圖片進行命名。仍以上述實施例一中所述的文
本1“天安門”和文本2“tiananmen”為例,圖片處理裝置可以加載并顯示
提示頁面,其中,所述提示頁面可以提供至少兩個提示選項給用戶,其中,
提示選項1中包括“天安門”,提示選項2中包括“tiananmen”,圖片處理
裝置可以根據用戶對所述提示頁面中顯示的提示選項的選擇操作確定用于
對圖片進行命名的文本。當然,本領域技術人員應當明了的是,所述提示頁
面中并不僅限于包含文本的提示選項,還可以包括用于提示用戶手動命名的
提示選項A、提示用戶使用拍攝時間進行命名的提示選項B等。

綜上所述,本實施例所述的圖片處理方法,可以對圖片本身直接進行處
理,確定圖片中的文本候選區域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本
區域,并對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;
最后,通過包含在文本信息中的文本對所述圖片進行命名。可見,在本實施
例中,可以直接將圖片中的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的
文本對圖片進行命名,因此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便
于與其他圖片區分開來,得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以
通過輸入關鍵字,可以直接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接
獲取搜索得到的圖片名稱對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

此外,在對圖片進行命名時,既可以根據默認配置自動進行命名,減少
用戶操作。也可以顯示用于提示命名的提示信息,以便于用戶選擇適當的名
稱進行命名,多種命名方式協同作業,使得圖片命名的方式更加多元化,滿
足不同用戶的需求。

實施例三

基于上述實施例,本實施例以圖片的自動命名方法為例進行說明,在不
矛盾的情況下,該方法可以和上述實施例中的方法相結合。下面對本實施例
所述的方法進行具體說明。

參照圖3,示出了本發明實施例三中一種圖片的自動命名方法的步驟流
程圖。在本實施例中,所述圖片的自動命名方法可以包括:

步驟302,圖片處理裝置對輸入的圖片進行粗檢測,得到文本候選區域。

在本實施例中,圖片處理裝置具體可以采用邊緣檢測算法中的彩色邊緣
檢測算法對所述圖片進行第一邊緣檢測以得到第一邊緣圖像,基于得到的第
一邊緣圖像得到文本候選區。

需要說明的是,彩色邊緣檢測算法對彩色圖像有較好的處理效果,而且
檢測出的邊緣線條較粗,利于后續對文本候選區域的確定。

其中,所述彩色邊緣檢測算法基于漢字的橫、豎、撇、捺四種筆畫構成
進行計算,所述四種筆畫在圖像中可以表現為0、π/4、π/2、π3/4四種方
向的邊緣信息,具體算法可以如下:

在3x3鄰域內分別對圖片的當前像素點的R、G、B三個分量求邊緣,
取四個方向中的最大值作為當前分量的邊緣值,得到R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)
三個彩色分量的邊緣值,也即所述當前像素點的邊緣值。采用上述步驟依次
得到圖片中全部像素點的邊緣值,然后對得到的全部像素點的邊緣值進行二
值化處理,最終得到第一邊緣圖像。

需要說明的是,經過邊緣處理得到的第一邊緣圖像中的部分文字的邊緣
圖像可能會出現斷裂現象。在本實施例中,可以對所述第一邊緣圖像進行形
態學分析,以使所述第一邊緣圖像中斷裂的文字以及相鄰的文字連接,從而
更有利于后面的基于邊緣的文本候選區域的確定。

其中,所述形態學分析的具體實現可以如下:對所述第一邊緣圖進行膨
脹和閉運算,以使第一邊緣圖像中的文字的非邊緣區域完成填充,分開的文
字部件和斷裂的文字筆畫完成連接。例如,可以分別在所述第一邊緣圖像的
垂直方向和水平方向進行3個像素的膨脹運算,再分別在所述第一邊緣圖像
的垂直方向和水平方向分別進行3個像素的閉運算,即可完成對第一邊緣圖
像的形態學分析。

更優選地,在完成對所述第一邊緣圖像的形態學分析之后,還可以對完
成形態學分析的第一邊緣圖像進行連通域的標記:

首先,按照設定規則依次查找并標記連通域。

其中,參照圖4,示出了本發明實施例三中一種連通域的標記示意圖。
在本實施例中,所述設定規則可以是:在查找連通域時,可以將當前點記為
P,所述當前點P領域的四個領域點分別按照如下規則進行標記:當前點P
左上角的點記為LU,當前點P右上角的點記為RU,當前點P左邊的點記
為L,當前點P上面的點記為U。其中,若所述當前點P的四個領域點都為
前景點,則可以將所述當前點P的四個領域點作為一個連通域,并標定序號。
按這種方法,在所述完成形態學分析的第一邊緣圖像中依次尋找連通域,直
到尋找并標定完所有的連通域為止。

需要說明的是,連通域標記的結果就是對輸入的圖片進行粗檢測后的結
果。圖片中有一些不是文字的區域也會被檢測到。因此,通過粗檢測得到的
區域(連通域)僅僅是文本的候選區,也即,文本候選區域。下面還需要對
文本候選區域進行進一步地篩選,以得到更準確的檢測結果。

步驟304,圖片處理裝置從所述文本候選區域中提取得到文本區域。

在本實施例中,還需要對通過上述步驟302得到文本候選區域進行過濾
篩選得到最終的文本區域。由于常見的圖片中相鄰文字一般是筆畫大小相等
的,所以可以利用文本候選區域的筆畫寬度,尺寸,長寬比例和字體大小等
來進行篩選,最終得到文本區域。

在本實施例中,根據自然場景中文字筆畫傾向于固定寬度的特點,提出
了一種基于SWT(筆畫寬度變換)的文本候選區域的篩選方法。所述文本
候選區域的篩選方法主要可以分為四個步驟:二次邊緣檢測、筆畫寬度變換、
文本候選區域篩選、文本區域檢測輸出:

二次邊緣檢測:對所述文本候選區域進行邊緣檢測,得到第二邊緣圖像。

首先,對所述文本候選區域對應的圖像進行灰度化處理,得到灰度圖像。
然后,對得到的所述灰度圖像進行高斯濾波,在通過一階偏導的有限方差來
計算梯度的幅值和方向,并對梯度幅值進行非極大值抑制,也即,尋找像素
點局部最大值將非極大值點所對應的灰度值置為0,以細化梯度幅值。具體
的流程可以為:首先,沿著當前像素點的梯度方向,對其8領域內的像素點
進行插值,然后讓當前像素點與其沿梯度方向的兩個插值進行比較。如果當
前像素點的灰度值小于這兩個點中的任一個,則說明當前像素點不是局部極
大值,則可以排除當前像素點為邊緣,并將它的值置為0。優選地,可以選
擇兩個數值不同的閾值,根據高閾值(數值較大的閾值)得到一個邊緣圖像
AA,所述邊緣圖像AA含有很少的假邊緣,但是由于閾值較高,產生的圖
像邊緣可能不閉合,此時可以通過另外一個低閾值(數值較小的閾值)來解
決這一問題:在高閾值圖像中把邊緣連接成輪廓,當到達輪廓的端點時,在
斷點的8鄰域點中尋找滿足所述低閾值的點,再根據尋找到的滿足所述低閾
值的點收集新的邊緣,直到整個圖像邊緣閉合,最終得到第二邊緣圖像。

筆畫寬度變換:筆畫寬度變換是一種局部的圖像操作,該操作是將計算
每個像素的顏色值變換成每一個像素最有可能的筆畫寬度值,其核心問題就
是計算圖像中每一個像素的筆畫寬度值。在上一步二次邊緣檢測的計算中,
得到每一個像素點都具有一個方向梯度值,記錄下這些梯度值。假設P是一
個邊緣像素點,dp是其梯度方向,按照dp方向沿著路線r尋找另一個邊緣
像素點q,dq為其梯度方向,dq與dp方向相反。如果p沒有相匹配的像素
點,則該路線就被廢棄,重新選擇新的邊緣像素點p并且找到與之相對的邊
緣像素點q。如果找到相匹配的像素點q,則對應于這條線路上的每個像素
點將被指定對應的筆畫寬度值|p-q|,|p-q|為像素點p與像素點q之間的歐氏
距離。

文本候選區域篩選:經過筆畫寬度變換后,下面利用得到的兩幅筆畫寬
度圖來進行文本候選區域的篩選。因為在自然場景中有很多類似文字的場景
元素的存在,如欄桿、門窗、燈柱、樹葉網孔等,而且這些非文字元素在形
狀和顏色上與文字是一致的,所以按照粗檢測的方法,不可避免會存在得到
一些非文本區域,因此需要對粗檢測得到的文本候選區域進行篩選,實現最
終檢測文本的目的。為了排除干擾區域,主要根據文本候選區域的筆畫寬度
變化、尺寸、長寬比例和字符大小等消除一些不可能是文本的區域,在整個
過程中利用一些約束條件進行篩選,具體篩選步驟可以如下:

步驟a、文本候選區域的長寬比。文本候選區域的長寬比是存在一定范
圍的,一般在0.1到10之間,將滿足該條件的一些長寬比例過大或過小的
字符區域剔除。

步驟b、文本候選區域內字符的大小。文本候選區域內的字符不應過大,
也不應過小,一般地,字符的寬度應在W/20和W個像素之間,高度在H/20
和H之間,其中W和H分別表示圖像的寬度和高度。將不滿足該條件的字
符區域剔除。

步驟c、文本候選區域的面積。若文本候選區域面積過小,則可以判定
其為非文本區域。優選地,可以將面積小于20像素的候選文本區域剔除。

文本區域檢測輸出:可以將通過上述二次邊緣檢測、筆畫寬度變換、文
本候選區域篩選步驟處理后篩選得到的區域確定為文本區域,并輸出上述文
本區域。

步驟306,圖片處理裝置對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域
中包含的文本信息。其中,所述文本信息包括至少一條文本。

在本實施例中,圖片處理裝置可以對輸入的文本區域進行二值化處理,
并進行字符的切分,得到單個的字符,然后提取各個單個字符的特征,
最后進行字符的特征的匹配和識別。

在對文本進行識別之前,所述文本區域對應的圖像是一塊塊的灰度圖,
是不能直接被識別的。因此首先需要對所述文本區域進行預處理,其中,所
述預處理可以包括:中值濾波、二值化、字符切分等多個處理步驟,將整塊
的文本區域變為單個的字符,然后再分別對每個字符區域進行特征提取和識
別。其中,

中值濾波是一種非線性的平滑技術,可以將每一個像素點的灰度值設置
為該點的某鄰域窗口內所有像素點灰度值的中值,讓周圍的像素值接近真實
值,從而消除孤立的噪聲點。中值濾波法對去除圖像脈沖噪聲、掃描噪聲等
非常有效。具體的實現方法可以如下:利用二維滑動模板,將模板內的像素
按照像素值的大小進行排序,生成單調上升(或下降)的二維數據序列,再
用這組的中值替換模板內每個像素的值,然后輸出。

圖像的二值化,基于最大類間方差法,選擇一個閾值T將一幅灰度圖像
劃分為前景和背景兩大類。其中,最大類間方差法的原理是:不斷調整閾值
T讓兩類間的方差最大,使用此時的閾值T來分割背景和前景。如果有部
分背景錯分為前景或部分前景錯分為背景,兩類間的方差就會變小。所以,
使用最大類間方差法意味著背景和前景錯分的概率最小。

進一步地,檢測出來的文本區域一般會包含多個字符,所以需要對文本
區域中的字符進行切分,然后才能進行后續的單個字符的識別。自然場景圖
片中的文字一般都是印刷體,雖然其字號、字體可能不同,但是在印刷體文
字的排版中,大多數的文字之間是按照一定的空白間隙分隔開的。因此,可
以采用邊緣投影分析的方法,找到文字間的空白區,從而據此對文字進行分
割。其中,在進行切分前需要獲取文本的邊緣圖像,然后對邊緣圖像進行投
影切分。一個文本區域可能是包含多行的,也可能是包含多列的,因此在進
行切分時,需要進行行切分和列切分,具體算法的步驟如下:

行切分:行切分額可以根據文本圖像每行之間的空白間隙是否大于某一
設定閾值來提取文本區域的行結構信息。按照從上到下的順序,對預處理后
的文本區域對應的圖像的每一行進行橫向統計,得到每一條橫向掃描線上黑
點的個數h(j),當h(j+3)、h(j+2)、h(j+1)、h(i)、h(i-1)、h(i-2)和h(i-3)同時
小于閾值4時,則說明j是一條行切分線;當j與上一條行切分線之間的
距離大于6,則確定j是行切分線。

列切分:對文本區域進行行切分后,可以繼續對文本區域進行列切分。
首先,對預處理后的文本區域對應的圖像進行垂直方向投影,得到v(i),當
v(i+3)、v(i+2)、v(i+1)、v(i)、v(i-1)、v(i-2)和v(i-3)同時小于閾值3時,則說
明i是列切分線。假如i與上一條列切分線之間的距離大于5,則確定j是行
切分線;假如得到的切分區域的寬度與高度比大于1.7,則說明該切分區域
還可以進一步進行列切分,仍采用相似的方法進行切分,直至把切分的閾值
降低至滿足條件。

通過上述行切分和列切分之后可以得到多個獨立(單獨)的字符,進一
步地,可以提前各個獨立字符的字符特征。

在本實施例中,考慮到Gabor特征對漢字結構細節的區分度較好,因此
選擇使用Gabor濾波器進行字符的特征提取。其中,Gabor濾波器是一種基
于多分辨率、多通道分析算法的典型代表,能在頻域和時域都達到較好的分
辨率,具有明顯的頻率選擇性和方向選擇性。特征提取的具體流程可以如下:

設置漢字的Gabor濾波器。根據對多個(3755個)大小為40X40的常
用漢字分析發現,漢字主要的幾種筆畫寬度分別為3、5、8。因此在設置漢
字的的Gabor濾波器時,可以將濾波器的寬度設置為6、10、16。漢字的筆
畫分布主要有橫、豎、撇、捺四個方向,分別對應0、45、90和135。把40X40
的漢字圖像劃分為64個5X5的均勻網格,把每一個網格的中心像素點作為
采樣點,使每一幅漢字圖像有64個采樣點。對每一個采樣點進行離散Gabor
變換,最后得到一個特征向量,也即字符對應的Gabor特征向量。

通過Gabor濾波器可以提取得到各個字符的Gabor特征值,將提取得到
的字符的Gabor特征值分別與預置特征值進行匹配,識別找出匹配字符,將
匹配字符作為所述文本字符。

進一步地,文本被切分成單個字符之后是完全無序的,這種情況下,識
別出來的前后漢字之間缺乏關聯,不存在組詞的可能性,而盲目的詞匯聯想
只會惡化識別結果,所以,在漢字識別之前需要對匹配得到的多個獨立的字
符進行排序、重組。

在本實施例中,可以采用一種聯想處理法對多個獨立的字符進行排序、
重組。自然場景下的文本以表達某種信息為主要目的,很少出現一些晦澀難
懂的詞語,通常由一個或者多個關鍵詞語組成,簡單明了,并且“雙字詞語”
占據絕大部分。舉例來說,以“家”字為例,可以采用聯想處理法對“家”
進行處理,其中,所述聯想處理既可以包括“家庭”、“家務”、“家鄉”等后
向詞語,又可以包括“商家”、“專家”、“國家”等前向詞語。需要說明的是,
所述聯想處理法可以基于預置詞庫實現,預置詞庫中包括了多個漢字的后向
詞語以及前向詞語。

以識別出的“國、家、電、網”四個獨立的漢字為例,采用聯想處理法
對所述“國、家、電、網”四個獨立的漢字進行排序、重組。如,對“國”、
“家”兩字采用聯想處理法分別得到排序前十的十個候選識別結果:園圈國
固圍囤畫因圖回:家索象氛隸窺紊察素穿。然后,對“家”字進行前向搜索:
對于“家”字的每一個候選識別結果,在聯想詞庫中定位對應的“F”標記
位置,即所有前向詞語的起始位置,然后將這些前向詞語與“國”字(當前
漢字“家”的前一個位置)的候選識別結果進行一一比較,存在匹配項“國”,
而且由于“國”字的候選位置是3,“家”字的候選位置是1,識別可靠性都
比較高,所以需要修正原始識別結果,將“國”提高至第一候選位置。假設
聯想啟動漢字的候選識別位置為a,被聯想到漢字的候選位置為b。單漢字
識別的候選結果中,通常第一候選位置處(a=1或b=1)識別準確率最高,
高于其它候選位置:而候選位置越靠后,其位置上的準確率越低。由此可以
總結,聯想詞語的加權可靠性n計算公式為:n=1/a+1/b;其中,a為聯想啟
動漢字的候選識別位置,b為被聯想到漢字的候選位置。當n大于閥值時允
許修正原始的識別結果,否則拒絕修正。按照上述算法規則,得到“國、家、
電、網”四個獨立的漢字的正確排序,并根據確定的正確順序得到重組結果:
文本“國家電網”。

步驟308,圖片處理裝置根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

在本實施例中,從一張圖片中提取出的文本信息中可能包括多條文本,
圖片處理裝置可以向用戶發送提示信息,其中,所述提示信息中可以列出所
提取出的所有文本供用戶選擇,用戶可以選擇想要的文本給圖片命名。當然,
在默認情況下,考慮到用戶體驗,也可以不彈出提示用戶是否保存的提示信
息,而直接使用識別出的第一條文本進行保存。

綜上所述,本實施例所述的圖片處理方法,可以對圖片本身直接進行處
理,確定圖片中的文本候選區域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本
區域,并對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;
最后,通過包含在文本信息中的文本對所述圖片進行命名。可見,在本實施
例中,可以直接將圖片中的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的
文本對圖片進行命名,因此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便
于與其他圖片區分開來,得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以
通過輸入關鍵字,可以直接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接
獲取搜索得到的圖片名稱對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

需要說明的是,對于方法實施例,為了簡單描述,故將其都表述為一系
列的動作組合,但是本領域技術人員應該知悉,本發明實施例并不受所描述
的動作順序的限制,因為依據本發明實施例,某些步驟可以采用其他順序或
者同時進行。其次,本領域技術人員也應該知悉,說明書中所描述的實施例
均屬于優選實施例,所涉及的動作并不一定是本發明實施例所必須的。

實施例四

在上述實施例的基礎上,本實施例還提供了一種圖片處理裝置。參照圖
5,示出了本發明實施例四中一種圖片處理裝置的結構示意圖。在本實施例
中,所述圖片處理裝置可以包括:

確定模塊502,用于確定圖片中的文本候選區域。

提取模塊504,用于從所述文本候選區域中提取得到文本區域。

其中,所述文本區域中包含有文本信息。

解析模塊506,用于對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包
含的文本信息。

其中,所述文本信息包括至少一條文本。

命名模塊508,用于根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

綜上所述,本實施例所述的圖片處理裝置,可以對圖片本身直接進行處
理,確定圖片中的文本候選區域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本
區域,并對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;
最后,通過包含在文本信息中的文本對所述圖片進行命名。可見,在本實施
例中,可以直接將圖片中的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的
文本對圖片進行命名,因此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便
于與其他圖片區分開來,得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以
通過輸入關鍵字,可以直接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接
獲取搜索得到的圖片名稱對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

實施例五

參照圖6,示出了本發明實施例五中一種圖片處理裝置的結構示意圖。
在本實施例中,所述圖片處理裝置可以包括:

確定模塊602,用于確定圖片中的文本候選區域。

優選地,所述確定模塊602可以包括:第一邊緣檢測子模塊6022,用于
對所述圖片進行第一邊緣檢測,得到第一邊緣圖像。區域確定子模塊6024,
用于根據所述第一邊緣圖像確定所述文本候選區域。

其中,所述第一邊緣檢測子模塊6022可以包括:邊緣值獲取子單元,
用于分別獲取所述圖片中各像素點對應的三原色R、G、B的邊緣值;邊緣
值確定子單元,用于根據獲取的圖片中各像素點對應的三原色R、G、B的
邊緣值,確定所述圖片中各像素點的邊緣值;邊緣圖像確定子單元,用于根
據確定的所述圖片中各像素點的邊緣值確定所述圖片對應的第一邊緣圖像。
進一步地,所述區域確定子模塊6024可以包括:填充子單元,用于通過對
所述第一邊緣圖像中的文字的非邊緣區域填充,連接所述邊緣圖像中的斷裂
文字和/或相鄰文字;標記子單元,用于按照設定規則依次查找并標記連通域;
其中,所述連通域包括:斷裂文字和/或相鄰文字的連接區域;區域確定子單
元,用于將所述連通域的標記結果確定為所述文本候選區域。

提取模塊604,用于從所述文本候選區域中提取得到文本區域。

在本實施例中,所述文本區域中包含有文本信息。其中,所述提取模塊
604可以包括:第二邊緣檢測子模塊6042,用于對所述文本候選區域進行邊
緣檢測,得到第二邊緣圖像。寬度值確定子模塊6044,用于根據所述第二邊
緣圖像中的各像素點的梯度方向,確定各像素點的筆畫寬度值。比較子模塊
6046,用于將所述各像素點的筆畫寬度值分別與預置參數進行比較,得到比
較結果。其中,所述預置參數包括:設定長寬比、設定字符大小和設定區域
面積中的至少一種。提取子模塊6048,根據所述比較結果從所述第二邊緣圖
像中提取得到所述文本區域。

解析模塊606,用于對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包
含的文本信息。

在本實施例中,所述文本信息包括至少一條文本。其中,所述解析模塊
606可以包括:預處理子模塊6062,用于對所述文本區域進行預處理,根據
預處理的處理結果確定所述文本區域下的各個字符區域;其中,所述預處理
包括:中值濾波處理和/或二值化處理。字符獲取子模塊6064,用于分別獲
取所述各個字符區域中的文本字符。重組子模塊6066,用于根據設定重組規
則,將獲取的文本字符進行重組,得到所述文本信息。

其中,所述字符獲取子模塊6064可以包括:字符切分子單元,用于分
別對確定的各個字符區域中的字符進行切分,得到多個獨立字符;特征值提
取子單元,用于分別提取各個獨立字符的特征值,并將提取得到的各個獨立
字符的特征值分別與預置特征值進行匹配;字符確定子單元,用于將與所述
預置特征值相匹配的獨立字符確定為所述文本字符。進一步地,

命名模塊608,用于根據所述至少一條文本對所述圖片進行命名。

在本實施例中,所述命名模塊608可以包括:第一命名子模塊6082,用
于加載并顯示用于顯示所述至少一條文本的提示頁面,并根據通過所述提示
頁面確定的文本對所述圖片進行命名。或,第二命名子模塊6084,用于從所
述至少一條文本中篩選得到與默認配置信息相匹配的文本,并根據篩選得到
的與默認配置信息相匹配的文本對所述圖片進行命名。

綜上所述,本實施例所述的圖片處理裝置,可以對圖片本身直接進行處
理,確定圖片中的文本候選區域,然后從所述文本候選區域中提取得到文本
區域,并對所述文本區域進行解析,得到所述文本區域中包含的文本信息;
最后,通過包含在文本信息中的文本對所述圖片進行命名。可見,在本實施
例中,可以直接將圖片中的文本提取出來,并使用提取出的圖片本身包含的
文本對圖片進行命名,因此,圖片的名稱可以準確地反映出圖片的特征,便
于與其他圖片區分開來,得到的圖片名稱的識別度高。進一步地,用戶可以
通過輸入關鍵字,可以直接搜索得到與關鍵字相匹配的圖片名稱,進而直接
獲取搜索得到的圖片名稱對應的圖片,提高了搜索效率,提升了用戶體驗。

此外,在對圖片進行命名時,既可以根據默認配置自動進行命名,減少
用戶操作。也可以顯示用于提示命名的提示信息,以便于用戶選擇適當的名
稱進行命名,多種命名方式協同作業,使得圖片命名的方式更加多元化,滿
足不同用戶的需求。

對于裝置實施例而言,由于其與方法實施例基本相似,所以描述的比較
簡單,相關之處參見方法實施例的部分說明即可。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述,每個實施例重點說明
的都是與其他實施例的不同之處,各個實施例之間相同相似的部分互相參見
即可。

本領域內的技術人員應明白,本發明實施例的實施例可提供為方法、裝
置、或計算機程序產品。因此,本發明實施例可采用完全硬件實施例、完全
軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且,本發明實施例
可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介
質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程
序產品的形式。

本發明實施例是參照根據本發明實施例的方法、終端設備(系統)、和計
算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令
實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框
圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、
專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理終端設備的處理器以產生
一個機器,使得通過計算機或其他可編程數據處理終端設備的處理器執行的
指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或
多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理
終端設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中,使得存儲在該計算機可讀
存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品,該指令裝置實現在流程圖一個
流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理終端設
備上,使得在計算機或其他可編程終端設備上執行一系列操作步驟以產生計
算機實現的處理,從而在計算機或其他可編程終端設備上執行的指令提供用
于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中
指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發明實施例的優選實施例,但本領域內的技術人員一旦
得知了基本創造性概念,則可對這些實施例做出另外的變更和修改。所以,
所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明實施例范圍的所
有變更和修改。

最后,還需要說明的是,在本文中,諸如第一和第二等之類的關系術語
僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來,而不一定要求
或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且,術
語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得
包括一系列要素的過程、方法、物品或者終端設備不僅包括那些要素,而且
還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、物品或
者終端設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一
個……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者終
端設備中還存在另外的相同要素。

以上對本發明所提供的一種圖片處理方法和裝置進行了詳細介紹,本文
中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述,以上實施例的說
明只是用于幫助理解本發明的方法及其核心思想;同時,對于本領域的一般
技術人員,依據本發明的思想,在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之
處,綜上所述,本說明書內容不應理解為對本發明的限制。

關 鍵 詞:
圖片 處理 方法 裝置
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