基于图像分割和图像特征的户型图识别

针对房屋信息提取无法纯自动化的难题,提出一种基于图像特征和图像分割的房屋信息提取方法。首先,通过最大外轮廓找到户型图外围墙体线,将该轮廓向内缩小5个像素点形成内轮廓,在两个轮廓之间形成的区域内寻找占比最大的像素阈值范围作为墙体颜色,根据该墙体颜色在户型图中进行搜索,形成墙体图;其次使用DeepLabv3分割出户型图中的门窗,将分割后生成的mask图作为门窗候选区域,对应到原图相同位置进行门窗元素搜索,然后描绘在墙体图上,形成框架图;再次,寻找框架图上所有墙体拐点,根据对应规则生成分割线,再运行图像相似度筛选分割线,对保留下的分割区域排除门窗空间后进行填充,形成分割填充图;然后对每个填充区域进行编码,根据墙体走向和纹理进行区域合并,形成功能间划分图;最后使用ocr识别和垂直投影与水平投影进行比例尺识别和房屋名称识别。结果表明图像识别的方法对房屋信息的自动化提取有很好的效果,能适应不同种类的户型图而且一键操作。