[发明专利]一种基于LR序列和中轴信息的毛笔字辅助练习方法

说明书

本发明公开了一种基于LR序列和中轴信息的毛笔字辅助练习方法。本发明结合了基于LR序列的简单多边形中轴线计算方法和grassfire算法，利用了基于LR序列的多边形中轴线算法中轴线信息精确度较高的优点以及grassfire算法骨架线主体部分较为直观的优点，克服了基于LR序列的多边形中轴线算法容易受到边界噪声影响的缺点和由grassfire算法得到的骨架线信息精准度较低且有断续的缺点，并用前者计算得到的精确中轴线信息对后者计算得到的骨架线信息进行修正，得到较为精准且与毛笔的中锋轨迹高度吻合的毛笔字中轴线。本发明将手写毛笔字和范本毛笔字的中轴信息进行对比，并提出修改建议，对初学者学习毛笔字的书写有着较大的帮助。

技术领域

本发明涉及计算机数字图像及其处理的工程领域，涉及目标物体实时识别，具体涉及一种基于grassfire算法的中轴线计算方法和一种基于LR序列的多边形中轴线计算方法。

背景技术

本方法属于“中华传统文化毛笔字的保护和传承”的范畴。毛笔字书法作为一种传统的艺术形式，记录了中国汉字从古至今的发展和演变的历程。学习毛笔字的书写既是弘扬中华优秀传统文化的重要途径，又是陶冶个人情操、提升修养的重要手段。毛笔字楷体书法是初学者的必修课目。培训老师更注重毛笔字的“神”，而初学者处于学习“形”的阶段而无法领会这种“神”。注意到毛笔字笔锋(又称中锋)的走向与毛笔字中轴线极为相似，本方法拟通过计算用户所书写的毛笔字的中轴线并与字帖中毛笔字范本的中轴线进行对比的方式来量化练习者笔锋偏差的位置及其程度，使得辅助毛笔字初学者学习书法，以达到利用现代科技手段保护和促进非物质文化遗产的传承和发展的目的。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于LR序列和中轴信息的毛笔字辅助练习方法。由于毛笔字笔锋(又称中锋)的走向与毛笔字的中轴线极为相近，因此本发明的目的是通过计算用户所书写毛笔字的中轴信息与字帖库中的毛笔字范本的中轴信息进行对比，量化两者的偏差(包括偏差的位置及偏差角度大小)并提出建议的方式来辅助用户学习书法。

本发明所提出的技术方案的具体步骤如下：

步骤1：用户将所写的毛笔字通过数码设备(如手机拍照)转换为能够用计算机存储和处理的数字图像并上传至计算机，并在计算机的相应字帖库中查找该毛笔字的范本毛笔字图像。

步骤2：将手写毛笔字图像和范本毛笔字图像进行预处理，包括二值化、去噪、位置归一化、大小归一化。

步骤3：提取毛笔字图像中的字的边界，并作为顶点数据。顶点数据中的第一个数据的提取作为第一个顶点，顶点数据中的所有数据以第一个顶点为基准，顺时针对字的边界进行提取，因此顶点数据中的数据是有序的。

步骤4：用顶点数据得到一个由顶点和直线段构成的多边形P的边缘Ω，其中直线段的两个端点分别是两个相邻顶点。利用基于LR序列的算法求解上述多边形P对应的精确中轴线信息。

步骤4.1：初始化得到一个中轴线分段序列θ，在初始化状态下中轴线分段序列θ包括多边形P内每个小于180°的内角的角平分线；中轴线分段序列θ中的每个分段是根据其所属顶点在多边形P边界上的顺时针顺序排序，之后计算每条分段的终点endPoint。

步骤4.2：设顺时针方向为正方向，逆时针方向为负方向，利用每条分段与其正方向和负方向的相邻分段的相交情况和endPoint确定其LR标记，并对中轴线分段序列θ中LR标记为10的所有分段运用自我生长算法，直至中轴线分段序列θ中没有LR标记为10的分段。

步骤4.3：将中轴线分段序列θ内的所有分段，根据其LR标记进行分组，LR标记排列符合正则表达式(R+)(L+)的分段被分为一组。

步骤4.4：对分组完毕后每组的分段序列，其内部执行生长算法，在执行生长算法的过程中当干涉发生时执行干涉处理算法；