本公开涉及计算机，更具体地，涉及一种手绘图形识别方法、手绘图形识别装置、计算机程序产品和电子设备。
背景技术：
1、随着技术的发展，用户可以在一些交互设备上通过手写笔迹的方式进行图形的输入，这种方式需要交互设备准确识别用户的手写笔迹，得到手写笔迹对应的图形。目前的手写笔迹识别方法中，生成的图形识别结果存在不准确的缺点，但对图形识别算法的改进需投入较多的研发时间和成本。
2、需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种手绘图形识别方法及装置、计算机程序产品和电子设备，进而至少在一定程度上提高生成手绘图形识别结果的准确性。
2、本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
3、根据本公开的一个方面，提供一种手绘图形识别方法，包括：接收手绘图形轨迹的输入，所述手绘图形轨迹包括第一轨迹点集合；根据所述第一轨迹点集合中的轨迹点的信息，对所述手绘图形轨迹进行校正处理，并根据校正结果确定第二轨迹点集合；基于所述第二轨迹点集合进行图形识别，得到识别结果及识别结果对应的属性类别，并基于所述属性类别对所述识别结果进行图形化处理，生成目标图形识别结果。
4、在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述第一轨迹点集合中的轨迹点的信息，对所述手绘图形轨迹进行校正处理，包括：基于第一轨迹点集合中的轨迹点的信息确定目标校正类型；利用所述目标校正类型对所述手绘图形轨迹进行校正处理；其中，所述目标校正类型为笔画补偿和/或笔画擦除。
5、在本公开的一种示例性实施例中，所述基于第一轨迹点集合中的轨迹点的信息确定目标校正类型，包括：在基于端点坐标判断所述手绘图形轨迹为封闭图形的情况下，若存在位于封闭图形外的轨迹，确定目标校正类型为笔画擦除。
6、在本公开的一种示例性实施例中，判断是否存在位于封闭图形外的轨迹，包括：确定所述封闭图形的外轮廓；获取所述第一轨迹点集合中的轨迹点对应的水平射线与所述外轮廓的交点数量；根据所述交点数量判断是否存在位于封闭图形外的轨迹点，以确定位于封闭图形外的轨迹。
7、在本公开的一种示例性实施例中，所述基于第一轨迹点集合中的轨迹点的信息确定目标校正类型，包括：在基于端点坐标判断所述手绘图形轨迹为非封闭图形的情况下，判断是否存在封闭区域，所述封闭区域内的轨迹点构成闭合轨迹；若存在封闭区域，根据所述封闭区域和所述手绘图形轨迹对应的总区域的比例关系，确定目标校正类型。
8、在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述封闭区域和所述手绘图形轨迹对应的总区域的比例关系，确定目标校正类型，包括：若所述封闭区域占所述总区域的比例大于或等于预设比例阈值，则确定目标校正类型为笔画擦除，擦除目标为所述封闭区域外的轨迹；若所述封闭区域占所述总区域的比例小于所述预设比例阈值，则确定目标校正类型为笔画补充。
9、在本公开的一种示例性实施例中，所述若所述封闭区域占所述总区域的比例小于所述预设比例阈值，则确定目标校正类型为笔画补充，还包括：判断非封闭区域是否满足笔画补充规则；若所述非封闭区域满足笔画补充规则，则确定目标校正类型为笔画补充，补充目标为所述非封闭区域；若所述非封闭区域不满足笔画补充规则，则结束对所述手绘图形轨迹的校正处理步骤，将所述手绘图形轨迹进行原始保留。
10、在本公开的一种示例性实施例中，所述判断非封闭区域是否满足笔画补充规则，包括：根据所述非封闭区域内轨迹点的端点坐标，确定待补充笔画的笔画长度以及待补充笔画与端点坐标所在笔画的夹角；在所述笔画长度满足预设长度条件及所述待补充笔画与端点坐标所在笔画的夹角满足预设角度条件的情况下，确定所述非封闭区域满足笔画补充规则。
11、在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：若不存在所述封闭区域，则判断所述手绘图形轨迹是否满足笔画补充规则；若所述手绘图形轨迹满足笔画补充规则，则确定目标校正类型为笔画补充；若所述手绘图形轨迹不满足笔画补充规则，则结束对所述手绘图形轨迹的校正处理步骤，将所述手绘图形轨迹进行原始保留。
12、在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述属性类别对所述识别结果进行图形化处理，生成目标图形识别结果，包括：若所述属性类别为非图形类型，获取所述非图形类型的识别结果对应的预测图形；基于所述预测图形将所述识别结果进行图形化处理，生成所述目标图形识别结果。
13、在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述非图形类型的识别结果对应的预测图形，包括：获取所述非图形类型的识别结果对应的多个候选预测图形；将所述候选预测图形与所述非图形类型的识别结果进行特征比对，根据特征比对结果确定所述候选预测图形与所述非图形类型的识别结果的相似度；基于所述相似度从所述多个候选预测图形中确定所述非图形类型的识别结果对应的预测图形。
14、在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：若所述属性类别为非图形类型，且未获得所述非图形类型的识别结果对应的预测图形，则确定目标图形识别结果为空。
15、根据本公开的一个方面，提供一种手绘图形识别装置，包括：信息接收模块，用于接收手绘图形轨迹的输入，所述手绘图形轨迹包括第一轨迹点集合；轨迹校正模块，用于根据所述第一轨迹点集合中的轨迹点的信息，对所述手绘图形轨迹进行校正处理，并根据校正结果确定第二轨迹点集合；图形化处理模块，用于基于所述第二轨迹点集合进行图形识别，得到识别结果及识别结果对应的属性类别，并基于所述属性类别对所述识别结果进行图形化处理，生成目标图形识别结果。
16、根据本公开的一个方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中的任一项所述的方法。
17、根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的方法。
18、本公开的示例性实施例中的手绘图形识别方法，一方面，接收手绘图形轨迹的输入，手绘图形轨迹包括第一轨迹点集合，在进行图形识别前，根据第一轨迹点集合中的轨迹点的信息，对手绘图形轨迹进行校正处理，并根据校正结果确定第二轨迹点集合，避免因用户手写上的缺陷影响图形识别过程，提高后续用于进行图形识别的轨迹点的准确性，提高生成目标图形识别结果的准确性。另一方面，基于第二轨迹点集合进行图形识别，得到识别结果及识别结果的属性类别，并基于属性类别对识别结果进行图形化处理，生成目标图形识别结果，该过程在对第二轨迹点集合进行图形识别后，对识别结果进行图形化处理，提高了手绘图形轨迹在用户层面的识别准确率，提升用户的使用体验。再一方面，结合对手绘图形轨迹的前置处理和对识别结果的图形化处理，避免直接对图形识别算法进行改进，降低了对算法改进的投入时间和成本。
19、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
1.一种手绘图形识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一轨迹点集合中的轨迹点的信息，对所述手绘图形轨迹进行校正处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第一轨迹点集合中的轨迹点的信息确定目标校正类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，判断是否存在位于封闭图形外的轨迹，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第一轨迹点集合中的轨迹点的信息确定目标校正类型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述封闭区域和所述手绘图形轨迹对应的总区域的比例关系，确定目标校正类型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述若所述封闭区域占所述总区域的比例小于所述预设比例阈值，则确定目标校正类型为笔画补充，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述判断非封闭区域是否满足笔画补充规则，包括：
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述属性类别对所述识别结果进行图形化处理，生成目标图形识别结果，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述非图形类型的识别结果对应的预测图形，包括：
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.一种手绘图形识别装置，其特征在于，包括：
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任一项所述的方法。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
