样本图像的集合的生成方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像渲染领域，尤其涉及一种样本图像的集合的生成方法、装置、电子设备和存储介质。该样本图像的集合的生成方法应用于终端或云端，包括：获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型；分别按照不同的位姿将第一三维模型与背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对所述第一三维模型的标注信息。该样本图像的集合的生成方法，降低对样本图像的采集难度，提高了样本图像的集合中样本图像的数量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】样本图像的集合的生成方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及图像处理样本图像的集合的生成领域，尤其涉及一种样本图像的集合的生成方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，出现了能够实现对商品自动识别和计数的智能货柜系统。该智能货柜系统通过货柜内设置的一个或多个摄像头拍摄货柜内商品的图像，并将拍摄的商品的图像传输至服务端，由服务端的识别算法实时识别和计算货柜内商品的种类和数量。目前对商品的自动识别是基于深度学习的视觉识别技术实现的。而基于深度学习技术的精确识别需要包含有大量样本图像的数据集做支撑，数据集中包含的数据量越大，训练结果就越准确。专利技术人在研究现有技术过程中发现，目前使用的样本图像的集合中的数据通常是通过人工拍照的方式获得，例如，人工更换物品的在货柜上的摆放位置、角度后，拍摄包含有货柜和物品的图像，手动为拍摄的图像进行标注，得到样本图像。但是，由于物品的种类繁多、没有数量的限制，且物品摆放角度以及遮挡关系，导致人工采集样本图像十分困难，采集到的样本图像的数量有限。可见，如何降低对样本图像的采集难度，提高样本图像的集合中样本图像的数量，是需要解决的问题。
技术实现思路
本申请部分实施例所要解决的技术问题在于降低对样本图像的采集难度，提高了样本图像的集合中样本图像的数量。本申请的一个实施例提供了一种样本图像的集合的生成方法，包括：获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型；分别按照不同的位姿将第一三维模型与背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对第一三维模型的标注信息。本申请的一个实施例还提供了一种样本图像的集合的生成装置，包括：获取模块、集合生成模块；获取模块用于获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型；集合生成模块用于分别按照不同的位姿将第一三维模型与背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对第一三维模型的标注信息。本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的样本图像的集合的生成方法。本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的样本图像的集合生成方法。相对于现有技术而言，本申请部分实施例中将预设物品的第一三维模型分别按照不同的位姿与背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果形成样本图像的集合；由于无需人工对背景场景中不同位姿的预设物品进行拍摄，也无需每次拍摄时人工调整预设物品的位姿，大大提高了样本图像数据的集合生成的速度；同时，由于仅需要获取一次背景图像数据，获取一次预设物品的第一三维模型，即可产生大量的样本图像，减少了人工操作，降低了对样本图像的采集难度，提高了样本图像的集合中样本图像的数量。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是本申请第一实施例中样本图像的集合的生成方法的具体流程示意图；图2是本申请第二实施例中样本图像的集合的生成方法的具体流程示意图；图3是本申请第二实施例中样本图像的集合的生成方法中获取背景图像数据的具体流程示意图；图4是本申请第三实施例中样本图像的集合的生成方法的具体流程示意图；图5是本申请第四实施例中样本图像的集合的生成装置的结构示意图；图6是本申请第五实施例中电子设备的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请部分实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请的各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。本申请的第一实施例涉及一种样本图像的集合的生成方法，该样本图像的集合的生成方法可应用于终端或者云端，终端可以是智能货柜等。云端与终端通信连接，为终端提供样本图像的集合的结果。本实施例以云端执行该样本图像的集合的生成方法为例进行说明，终端执行该样本图像的集合的生成方法的过程可以参考本申请实施例的内容。本实施例中结合智能货柜的运用场景，对该样本图像的集合的生成方法进行描述，该样本图像的集合的生成方法的具体流程如图1所示。步骤101：获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型。具体的说，可以通过终端设置的摄像头获取背景图像数据，也可以通过云端的大数据获取背景图像数据，其中，背景可以是位置固定、不发生变化的物体，如智能货柜内的货架。可以是直接从云端获取预设物品的第一三维模型；也可以是获取预设物品的二维图像数据，根据获取的预设物品的二维图像数据，构建预设物品的第一三维模型，当然，可以获取多张预设物品的二维图像数据，以便可以准确地构建出预设物品的第一三维模型。其中，预设物品可以是放置在背景中的一个物品，如：一个可乐，也可以是多个不同的物品，如：分别放置在货柜上的可乐、牛奶和薯片。步骤102：分别按照不同的位姿将第一三维模型与该背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对第一三维模型的标注信息。一个具体的实现中，分别对预设物品的第一三维模型进行N次位姿设置，其中，每次设置的位姿不同，N为大于0的整数；分别按照每次设置的位姿将第一三维模型与该背景图像数据叠加，并对每次叠加所得结果进行渲染，得到包含N个样本图像的集合。下面详细介绍分别对预设物品的第一三维模型进行N次位姿设置的过程。具体的说，将预设物品的第一三维模型导入虚拟场景中，虚拟场景用于放置第一三维模型或者背景图像数据。在虚拟场景中对预设物品的第一三维模型进行设置，得到具有不同位姿的第一三维模型。若预设物品包括不同的物品，那么对预设物品的第一三维模型进行一次位姿设置的过程如下：设置每种物品待叠加的第一三维模型的数目；分别以每种物品的第一三维模型为模板，按照该模板生成每种物品对应的数目的待叠加的第一三维模型；为每一个生成的待叠加的第一三维模型设置对应的位姿。具体的说，可以根据实际需要预先设置每种物品待叠加的第一三维模型的数目，还可以是随机设置每种物品待叠加的第一三维模型的数目；为了加快生成样本图像的集合的速度，本实施例采用随机设置每种物品待叠加的第一三维模型的数目的方式，例如，预设物品为牛奶、可乐和方便面，则随机设置牛奶的待叠加的第一三维模型的数目为A、可乐的待叠加的第一三维模型的数目为B以及方面便的待叠加的第一三维模型的数目为C。以每种物品的第一三维模型为模板，按照每种物品设置的对应数目，复制每种物品的第一三维模型，得到每种物品的待叠加的第一三维模型，例如，预设物品为牛奶和可乐，且设置了每种物品对应的待叠加的第一三维模型的数目，复制牛奶的第一三维模型，生成A个该牛奶待叠加的第一三维模型；复制可乐的第一三维模型，生成B个该可乐待叠本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种样本图像的集合的生成方法，其中，包括：获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型；分别按照不同的位姿将所述第一三维模型与所述背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对所述第一三维模型的标注信息。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种样本图像的集合的生成方法，其中，包括：获取背景图像数据，以及获取预设物品的第一三维模型；分别按照不同的位姿将所述第一三维模型与所述背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，其中，每个样本图像中包括对所述第一三维模型的标注信息。2.根据权利要求1所述的样本图像的集合的生成方法，其中，分别按照不同的位姿将所述第一三维模型与所述背景图像数据叠加，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，具体包括：分别对所述预设物品的第一三维模型进行N次位姿设置，其中，每次设置的位姿不同，N为大于0的整数；分别按照每次设置的位姿将所述第一三维模型与所述背景图像数据叠加，并对每次叠加所得结果进行渲染，得到包含N个样本图像的集合。3.根据权利要求2所述的样本图像的集合的生成方法，其中，所述预设物品包括不同的物品；分别对所述预设物品的第一三维模型进行N次位姿设置，具体包括：对所述预设物品的第一三维模型进行一次位姿设置的过程如下：设置每种物品待叠加的第一三维模型的数目；分别以每种物品的第一三维模型为模板，按照所述模板生成每种物品对应的数目的待叠加的第一三维模型；为每一个生成的待叠加的第一三维模型设置对应的位姿。4.根据权利要求3所述的样本图像的集合的生成方法，其中，为每一个生成的待叠加的第一三维模型设置对应的位姿，具体包括：随机生成每一个生成的待叠加的第一三维模型的位姿；删除生成的位姿中的预设位姿。5.根据权利要求3或4所述的样本图像的集合的生成方法，其中，在分别以每种物品的第一三维模型为模板，按照所述模板生成每种物品对应的数目的待叠加的第一三维模型之后，且在按照每次设置的位姿将所述第一三维模型与所述背景图像数据叠加之前，所述样本图像的生成方法还包括：为每个生成的待叠加的第一三维模型添加碰撞盒，所述碰撞盒用于防止相邻的所述待叠加的第一三维模型重叠。6.根据权利要求1至5中任一项所述的样本图像的集合的生成方法，其中，获取背景图像数据，具体包括：采集背景的第一图像数据；获取采集所述第一图像数据的拍摄参数；根据所述第一图像数据以及所述拍摄参数，确定所述背景图像数据。7.根据权利要求6所述的样本图像的集合的生成方法，其中，根据所述第一图像数据以及所述拍摄参数，确定所述背景图像数据，具体包括：若确定所述拍摄参数中包含畸变参数，且所述畸变参数小于预设畸变阈值，则对所述第一图像数据进行矫正，将矫正后的第一图像数据作为所述背景图像数据；若所述拍摄参数中包含畸变参数，且所述畸变参数大于所述预设畸变参数，或者，若拍摄参数中未包含畸变参数，则将所述第一图像数据作为所述背景图像数据。8.根据权利要求6至7中任一项所述的样本图像的集合的生成方法，其中，基于每次叠加的结果确定样本图像的集合之前，所述样本图像的生成方法还包括：根据所述拍摄参数以及预设畸变阈值，确定对所述叠加结果进行渲染的渲染模式和渲染参数；基于每次叠加的结果确定样本图像的集合，具体包括：按照确定的所述渲染模式和所述渲染参数分别对每次叠加的结果进行渲染，得到包含所有渲染结果的集合；根据所述渲染结果的集合确定所述样本图像的集合。9.根据权利要求8所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：石芙源，王恺，廉士国，
申请(专利权)人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44