专利名称：一种快速判断文字微博的方法
技术领域：
本发明公开了一种快速判断文字微博的方法，属于计算机视觉技术领域。
背景技术：
微博作为一种新型的信息交互平台，已经拥有非常可观的用户群。但凡任何(群体)事件的发生，都伴随着微博信息的快速转发。由于纯文字易于判断和检测，例如使用关键字，很多微博用户将长段文字块转换成图片(俗称长微博)进行转发和传递。由于图片的识别和检测还不及文字检测匹配的精度，因此给信息安全带来一定的考验。现有的采用文字检测的方法，无法检测图片里面的文字。更加无法使用关键字匹配，给信息安全带来了很大的隐患。此外，目前的图片匹配只能应用简单的物体匹配，无法精确到内嵌文字，更加无法提取关键字。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:针对目前技术的不足之处，利用边角检测算法判断出检测的图片是不是长微博。本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:一种快速判断文字微博的方法，具体步骤如下:
步骤1.选取一幅待测图片，检测所述待测图片中的Harris边角点并统计边角点个
数；
步骤2.将待测图片平均分成N个条带，统计每个条带中含有的Harris边角点个数，其中，N的取值为自然 数；
步骤3.判断边角点最多的条带是否包含文字:
(301)如果边角点最多的条带不包含文字，则判断待测图片不包含长段文字；
(302)如果边角点最多的条带包含文字，进入步骤4；
步骤4.判断边角点最多的条带的相邻条带是否包含文字:
(401)如果边角点最多的条带的相邻条带不包含文字，则判断待测图片不包含长段文
字；
(402)如果边角点最多的条带的相邻条带包含文字，则判断待测图片包含长段文字。进一步的，所述步骤3的判断过程，具体如下:
步骤1.统计条带中相邻的2个Harris边角点之间的距离T ；
步骤2.统计条带中最左边的Harris边角点与图片左侧边的距离Tl，以及条带中最右边的边角点与图片右侧边的距离T2 ；
步骤3.设定条带的宽度为A，当同时满足下述条件时，判断条带包含文字，否则判断该条带不包含文字:
权利要求
1.一种快速判断文字微博的方法，其特征在于，具体步骤如下: 步骤1.选取一幅待测图片，检测所述待测图片中的Harris边角点并统计边角点个数； 步骤2.将待测图片平均分成N个条带，统计每个条带中含有的Harris边角点个数，其中，N的取值为自然数； 步骤3.判断边角点最多的条带是否包含文字: (301)如果边角点最多的条带不包含文字，则判断待测图片不包含长段文字； (302)如果边角点最多的条带包含文字，进入步骤4； 步骤4.判断边角 点最多的条带的相邻条带是否包含文字: (401)如果边角点最多的条带的相邻条带不包含文字，则判断待测图片不包含长段文字； (402)如果边角点最多的条带的相邻条带包含文字，则判断待测图片包含长段文字。
2.如权利要求1所述的一种快速判断文字微博的方法，其特征在于:所述步骤3的判断过程，具体如下: 步骤1.统计条带中相邻的2个Harris边角点之间的距离T ； 步骤2.统计条带中最左边的Harris边角点与图片左侧边的距离Tl，以及条带中最右边的边角点与图片右侧边的距离T2 ； 步骤3.设定条带的宽度为A，当同时满足下述条件时，判断条带包含文字，否则判断该条带不包含文字:a.T < —A ； βb.Tl K 一A ；lic.T2 > —A。10
3.如权利要求1所述的一种快速判断文字微博的方法，其特征在于:步骤2中所述的将待测图片平均分成N个条带，N的取值为10。
4.如权利要求1或2或3所述的一种快速判断文字微博的方法，其特征在于:所述步骤2中是将待测图片沿水平方向或竖直方向平均分成N个条带。
全文摘要
本发明公开了一种快速判断文字微博的方法，根据长段文字含有大量边角的原理，利用边角检测算法判断出检测的图片是不是长微博。本发明可以准确的判断所检测的图片是否属于长微博，进而可以利用目前成熟的OCR技术将长微博图片转换为文字，针对文字进行关键字匹配和检索。
文档编号G06K9/00GK103246885SQ20131015228
公开日2013年8月14日 申请日期2013年4月27日 优先权日2013年4月27日
发明者田海, 朱启兵, 陆玉传 申请人:南京讯思雅信息科技有限公司