电子设备、目标图像识别方法及装置制造方法及图纸

技术编号:18426960 阅读:3 留言:0更新日期:2018-07-12 02:08
本发明专利技术提供了电子设备、目标图像识别方法及装置,其中该方法包括:将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点;在一幅该待识别图像最多有一幅目标图像的情况下,根据该目标图像样图匹配点与对应的一幅该待识别图像匹配点识别该待识别图像中的目标图像;否则,对该待识别图像匹配点进行聚类,得到待识别图像匹配点群;根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群识别该待识别图像中的目标图像。通过本发明专利技术,解决了相关技术中图像识别准确度和精确度较低的问题,提高图像识别的准确度和精确度。

Method and device for recognition of electronic equipment and target image

The invention provides an electronic device and a target image recognition method and device. The method includes: matching the image of the target image with the image to be identified, getting the matching points of the target image and the matching point of the image to be identified. The matching point of the image is identified with the corresponding matching point of the image to be identified. Otherwise, the matching point of the identified image is clustered to get the matching point group to be identified, and the recognition graph is identified according to the matching points of the target image sample map and the corresponding image matching point group. The image of the target in the image. The invention solves the problem of low accuracy and accuracy of image recognition in related technologies, and improves the accuracy and accuracy of image recognition.

【技术实现步骤摘要】
电子设备、目标图像识别方法及装置
本专利技术涉及数据网络通信领域,尤其是涉及到电子设备、目标图像识别方法及装置。
技术介绍
视频或图片作为信息存储与展现的手段越来越广泛地被使用。每一帧视频画面或每张图片都可以归结为一副图像。图像内容很多时候并没有像文档内容那样容易查找和修改,将图像的局部内容,例如感兴趣的目标,替换为新的内容,实现难度较大。实现这一操作的关键点有三个:目标识别、目标匹配、目标替换。相关技术中往往是人工识别目标,接着通过抠图工具将目标分割出来,然后替换为新的内容。也有一些算法可以在一定程度上将已知区域或者特定目标识别与替换,例如显示屏滚动字母区域识别替换、视频中插播的整屏或者局部屏幕广告画面识别替换、人脸等特殊目标识别替换。由于目标以及边界容易获取,且目标姿态未曾考虑,不适用于通用的预知信息更少的目标识别替换。上述相关技术虽然能够实现图像识别和替换,但是其存在如下缺点:只能对特定图像区域或者已知特征的图像目标区域进行识别替换。对于无先验知识的图像普通目标区域的识别替换,目前则主要依赖人工进行,效率极低。针对相关技术中图像识别准确度和精确度较低的问题,现有技术还未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了电子设备、目标图像识别方法及装置,解决了相关技术中图像识别准确度和精确度较低的问题。根据本专利技术的一个方面,提供一种目标图像识别方法,包括:将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点,其中,该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点存在对应关系,该目标图像样图中包括目标图像样张;在一幅该待识别图像最多有一幅目标图像的情况下,根据该目标图像样图匹配点与对应的一幅该待识别图像匹配点识别该待识别图像中的目标图像,其中,该目标图像与该目标图像样张具有相同的尺度;否则,对该待识别图像匹配点进行聚类,得到待识别图像匹配点群,根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群识别该待识别图像中的目标图像。进一步,在该将目标图像样图与待识别图像进行匹配之前,该方法还包括:获取该目标图像样图;从该目标图像样图中识别出该目标图像样张;确定该目标图像样张的外轮廓点向量,其中,该外轮廓用于将该目标图像样张和背景分界。进一步,该将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点包括:将该目标图像样图与从该待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配,直至所有待匹配图像均进行匹配;该将该目标图像样图与从该待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配包括:分别获取该待匹配图像和该目标图像样图的特征向量;将该目标图像样图的特征向量与该待匹配图像的特征向量进行匹配,得到存在对应关系的该目标图像样图匹配点和该待匹配图像匹配点。进一步,通过暴风算法BruteForce算法将该目标图像样图的特征向量与该待匹配图像的特征向量进行匹配。进一步,该分别获取该待匹配图像和该目标图像样图的特征向量包括:提取该待匹配图像的关键点和该目标图像样图的关键点;根据该待匹配图像的关键点获取该待匹配图像的特征向量;根据该目标图像样图的关键点获取该目标图像样图的特征向量。进一步,通过尺度不变特征变换SIFT算法或快速鲁棒特征SURF算法提取该待匹配图像的关键点和该目标图像样图的关键点。进一步,在该将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点之后,该方法还包括:通过欧式阈值法或最优节点优先BBF算法对该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点进行误匹配验证,其中,该误匹配验证用于验证该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点的匹配关系的正确性;在验证存在未通过该误匹配验证的情况下,删除匹配关系错误的该目标图像样图匹配点和该待识别图像匹配点。进一步,该根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群识别该待识别图像中的目标图像包括:根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域;根据该目标图像样图从该目标图像区域中确定目标图像。进一步,该根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域包括:根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群的变换关系得到变换矩阵;通过该变换矩阵和目标图像样张的外轮廓点向量确定出每幅待识别图像中的目标图像区域。进一步,该根据该目标图像样图从该目标图像区域中确定目标图像包括:判断该目标图像样图和该目标图像区域的相似度是否大于阈值;在判断结果为是的情况下,确定匹配成功;在判断结果为否的情况下,确定匹配失败。进一步,该判断该目标图像样图和该目标图像区域的相似度是否大于阈值包括:分别获取该目标图像样图和该目标图像区域的纹理信息;根据该目标图像样图的纹理信息与该目标图像区域的纹理信息确定该目标图像样图和该目标图像区域的相似度;判断该目标图像样图和该目标图像区域的相似度是否大于阈值。进一步,在该根据该目标图像样图匹配点与对应的该待识别图像匹配点群识别该待识别图像中的目标图像之后,该方法还包括:获取目标替换图像样张;将该待识别图像中的目标图像替换为该目标替换图像样张。进一步,该获取目标替换图像样张包括:获取目标替换图像样图;从该目标替换图像样图中识别出该目标替换图像样张;确定该目标替换图像样张的外轮廓点向量,其中,该外轮廓用于将该目标替换图像样张和背景分界。进一步,在该获取目标替换图像样张之后,该将该待识别图像中的目标图像替换为该目标替换图像样张之前,该方法还包括:将该目标替换图像样图和该目标图像样图进行归一化处理,其中,该归一化处理用于统一该目标替换图像样图和该目标图像样图的大小。进一步,该将该目标替换图像样图和该目标图像样图进行归一化处理包括:判断该目标替换图像样图的长度是否小于该目标图像样图的长度;在判断结果为是的情况下,等比例缩小该目标图像样图直至该目标图像样图与该目标替换图像样图等长;在判断结果为否的情况下,等比例缩小该目标替换图像样图直至该目标替换图像样图与该目标图像样图等长;判断该目标替换图像样图的宽度是否小于该目标图像样图的宽度;在判断结果为是的情况下,将该目标替换图像样图的宽度值赋予该目标图像样图;在判断结果为否的情况下,将该目标图像样图的宽度值赋予该目标替换图像样图。进一步,该将该目标替换图像样图的宽度值赋予该目标图像样图包括:以该目标图像样图的宽度中心线为中心上下均匀裁剪,使得该目标图像样图与该目标替换图像样图等宽;该将该目标图像样图的宽度值赋予该目标替换图像样图包括:以该目标替换图像样图的宽度中心线为中心上下均匀裁剪,使得该目标替换图像样图与该目标图像样图等宽。进一步,在该将该待识别图像中的目标图像替换为该目标替换图像样张之前,该方法还包括:根据获取到的该每幅待识别图像中的目标图像的空间变换信息修正该目标替换图像样张的空间形态,其中,该空间变换信息包括位移信息、伸缩信息和旋转信息。根据本专利技术的另一方面,提供一种目标图像识别装置,包括:匹配模块,用于将目标图像样图与待识别图像中进行匹配,得到存在对应关系的目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点,其中,该目标图像样图中包括目标图像样张;第一识别模块,用于在一幅该待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标图像识别方法,其特征在于,包括:将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点,其中,所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点存在对应关系,所述目标图像样图中包括目标图像样张;在一幅所述待识别图像最多有一幅目标图像的情况下,根据所述目标图像样图匹配点与对应的一幅所述待识别图像匹配点识别所述待识别图像中的目标图像,其中,所述目标图像与所述目标图像样张具有相同的尺度;否则,对所述待识别图像匹配点进行聚类,得到待识别图像匹配点群,根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群识别所述待识别图像中的目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种目标图像识别方法,其特征在于,包括:将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点,其中,所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点存在对应关系,所述目标图像样图中包括目标图像样张;在一幅所述待识别图像最多有一幅目标图像的情况下,根据所述目标图像样图匹配点与对应的一幅所述待识别图像匹配点识别所述待识别图像中的目标图像,其中,所述目标图像与所述目标图像样张具有相同的尺度;否则,对所述待识别图像匹配点进行聚类,得到待识别图像匹配点群,根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群识别所述待识别图像中的目标图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配之前,所述方法还包括:获取所述目标图像样图;从所述目标图像样图中识别出所述目标图像样张;确定所述目标图像样张的外轮廓点向量,其中,所述外轮廓用于将所述目标图像样张和背景分界。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点包括:将所述目标图像样图与从所述待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配,直至所有待匹配图像均进行匹配;所述将所述目标图像样图与从所述待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配包括:分别获取所述待匹配图像和所述目标图像样图的特征向量;将所述目标图像样图的特征向量与所述待匹配图像的特征向量进行匹配,得到存在对应关系的所述目标图像样图匹配点和所述待匹配图像匹配点。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过暴风算法BruteForce算法将所述目标图像样图的特征向量与所述待匹配图像的特征向量进行匹配。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述分别获取所述待匹配图像和所述目标图像样图的特征向量包括:提取所述待匹配图像的关键点和所述目标图像样图的关键点;根据所述待匹配图像的关键点获取所述待匹配图像的特征向量;根据所述目标图像样图的关键点获取所述目标图像样图的特征向量。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过尺度不变特征变换SIFT算法或快速鲁棒特征SURF算法提取所述待匹配图像的关键点和所述目标图像样图的关键点。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配,得到所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点之后,所述方法还包括:通过欧式阈值法或最优节点优先BBF算法对所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点进行误匹配验证,其中,所述误匹配验证用于验证所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点的匹配关系的正确性;在验证存在未通过所述误匹配验证的情况下,删除匹配关系错误的所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点。8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群识别所述待识别图像中的目标图像包括:根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域;根据所述目标图像样图从所述目标图像区域中确定目标图像。9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域包括:根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群的变换关系得到变换矩阵;通过所述变换矩阵和目标图像样张的外轮廓点向量确定出每幅待识别图像中的目标图像区域。10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像样图从所述目标图像区域中确定目标图像包括:判断所述目标图像样图和所述目标图像区域的相似度是否大于阈值;在判断结果为是的情况下,确定匹配成功;在判断结果为否的情况下,确定匹配失败。11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述判断所述目标图像样图和所述目标图像区域的相似度是否大于阈值包括:分别获取所述目标图像样图和所述目标图像区域的纹理信息;根据所述目标图像样图的纹理信息与所述目标图像区域的纹理信息确定所述目标图像样图和...

【专利技术属性】
技术研发人员:郝志帅姜野
申请(专利权)人:中兴通讯股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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