标注图像获取方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种标注图像获取方法、装置及设备，其中，方法包括：获取深度摄像头采集的第一深度图像，其中，第一深度图像不包括目标物品；获取深度摄像头采集的第二深度图像，和目标摄像头采集的目标图像，其中，第二深度图像和目标图像包括目标物品；根据第一深度图像和第二深度图像确定目标物品在第二深度图像中的目标区域；根据目标区域确定目标物品在目标图像中的定位区域，根据定位区域生成标注图像。由此，解决了人工标注成本高的问题，通过深度摄像头实现自动标注图像，提高了效率，并且，通用性强，安装方式更加灵活。

【技术实现步骤摘要】
标注图像获取方法、装置及设备
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种标注图像获取方法、装置及设备。
技术介绍
在互联网与人工智能应用场景中，计算机视觉中的识别检测算法往往是其中的核心算法，特别是深度学习技术广泛应用后，识别检测算法的指标得到了极大提升。目前在进行识别检测算法应用时，通常采集大量的图片数据，然后利用人工标注出图片中需要被识别物体的定位框或者轮廓，再通过相关识别检测算法训练检测模型，通过检测模型获取图片中相关物品的位置和名称。由于检测模型的效果往往取决于采集和标注数据的规模和质量，而图片内容涵盖越丰富、算法精度要求越高，需要的标注数据量越大，相应获取数据的时间越长、成本越高。能否短时间、低成本获取到大量高质量的标注数据，是识别检测算法应用的关键点之一。相关技术中，方案一基于公共标注平台实现标注数据获取，然而，由于公共标注平台开发运维成本高，可访问性较差，并且人工标注的时间人力成本高。方案二首先标注一个规模较小的数据集，并通过机器学习算法根据该数据集上训练出检测器，进而通过检测器实现其他数据的标注。该方案需要预先采集数据训练相应的检测器，通用性较差，适用场景较局限。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种标注图像获取方法，通过深度摄像头实现自动标注图像，解决了人工标注成本高的问题，提高了效率，并且，通用性强，安装方式更加灵活。本专利技术的第二个目的在于提出一种标注图像获取装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。本专利技术第一方面实施例提出了一种标注图像获取方法，包括：获取所述深度摄像头采集的第一深度图像，其中，所述第一深度图像不包括目标物品；获取所述深度摄像头采集的第二深度图像，和所述目标摄像头采集的目标图像，其中，所述第二深度图像和所述目标图像包括所述目标物品；根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域；根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域，根据所述定位区域生成标注图像。本专利技术实施例的标注图像获取方法，获取深度摄像头采集的不包括目标物品的第一深度图像，以及通过深度摄像头采集包括目标物品的第二深度图像、通过目标摄像头采集包括目标物品的目标图像。进而，根据第一深度图像和第二深度图像确定目标物品在第二深度图像中的目标区域，进一步根据目标区域确定目标物品在目标图像中的定位区域，根据定位区域生成标注图像。由此，解决了人工标注成本高的问题，通过深度摄像头实现自动图像标注，提高了效率。并且，相对于先小范围训练检测器，进而通过检测器进行标注的方式，通用性强，适用场景更广泛，此外，基于经典的图像处理和计算机视觉算法，仅使用CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)即可快速计算出结果，而基于神经网络的检测器通常需要GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理器)加速。通过用于图像标注阶段获取标注图像，无需将传感器部署于最终场景中，安装方式更加灵活，不受最终产品需求限制。另外，根据本专利技术上述实施例的标注图像获取方法还可以具有如下附加技术特征：可选地，所述根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域包括：根据所述第一深度图像和所述第二深度图像获取深度变化图；对所述深度变化图进行二值化、膨胀腐蚀和轮廓提取处理，获取所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域。可选地，所述深度摄像头包括第一深度摄像头和第二深度摄像头，所述根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域包括：根据与所述第一深度摄像头对应的第一目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第一投影区域；根据与所述第二深度摄像头对应的第二目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第二投影区域；将所述第一投影区域和所述第二投影区域合并，确定所述定位区域。可选地，所述的方法还包括：将所述目标摄像头和所述深度摄像头标定至同一坐标系中。可选地，所述根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域包括：获取所述深度摄像头的内参数和外参数；根据所述深度摄像头的内参数和外参数和所述目标区域，在所述同一坐标系中确定位置集合；获取所述目标摄像头的内参数和外参数；根据所述目标摄像头的内参数和外参数和所述位置集合计算出所述目标图像中的定位区域。本专利技术第二方面实施例提出了一种标注图像获取装置，包括：第一获取模块，用于获取所述深度摄像头采集的第一深度图像，其中，所述第一深度图像不包括目标物品；第二获取模块，用于获取所述深度摄像头采集的第二深度图像，和所述目标摄像头采集的目标图像，其中，所述第二深度图像和所述目标图像包括所述目标物品；处理模块，用于根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域；生成模块，用于根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域，根据所述定位区域生成标注图像。本专利技术实施例的标注图像获取装置，获取深度摄像头采集的不包括目标物品的第一深度图像，以及通过深度摄像头采集包括目标物品的第二深度图像、通过目标摄像头采集包括目标物品的目标图像。进而，根据第一深度图像和第二深度图像确定目标物品在第二深度图像中的目标区域，进一步根据目标区域确定目标物品在目标图像中的定位区域，根据定位区域生成标注图像。由此，解决了人工标注成本高的问题，通过深度摄像头实现自动图像标注，提高了效率。并且，相对于先小范围训练检测器，进而通过检测器进行标注的方式，通用性强，适用场景更广泛，此外，基于经典的图像处理和计算机视觉算法，仅使用CPU即可快速计算出结果，而基于神经网络的检测器通常需要GPU加速。通过用于图像标注阶段获取标注图像，无需将传感器部署于最终场景中，安装方式更加灵活，不受最终产品需求限制。另外，根据本专利技术上述实施例的标注图像获取装置还可以具有如下附加技术特征：可选地，所述处理模块具体用于：根据所述第一深度图像和所述第二深度图像获取深度变化图；对所述深度变化图进行二值化、膨胀腐蚀和轮廓提取处理，获取所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域。可选地，所述深度摄像头包括第一深度摄像头和第二深度摄像头，所述生成模块具体用于：根据与所述第一深度摄像头对应的第一目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第一投影区域；根据与所述第二深度摄像头对应的第二目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第二投影区域；将所述第一投影区域和所述第二投影区域合并，确定所述定位区域。可选地，所述的装置还包括：标定模块，用于将所述目标摄像头和所述深度摄像头标定至同一坐标系中。可选地，所述生成模块具体用于：获取所述深度摄像头的内参数和外参数；根据所述深度摄像头的内参数和外参数和所述目标区域，在所述同一坐标系中确定位置集合；获取所述目标摄像头的内参数和外参数；根据所述目标摄像头的内参数和外参数和所述位置集合计算出所述目标图像中的定位区域。本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标注图像获取方法，其特征在于，包括：获取所述深度摄像头采集的第一深度图像，其中，所述第一深度图像不包括目标物品；获取所述深度摄像头采集的第二深度图像，和所述目标摄像头采集的目标图像，其中，所述第二深度图像和所述目标图像包括所述目标物品；根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域；根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域，根据所述定位区域生成标注图像。

【技术特征摘要】
1.一种标注图像获取方法，其特征在于，包括：获取所述深度摄像头采集的第一深度图像，其中，所述第一深度图像不包括目标物品；获取所述深度摄像头采集的第二深度图像，和所述目标摄像头采集的目标图像，其中，所述第二深度图像和所述目标图像包括所述目标物品；根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域；根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域，根据所述定位区域生成标注图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一深度图像和所述第二深度图像确定所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域包括：根据所述第一深度图像和所述第二深度图像获取深度变化图；对所述深度变化图进行二值化、膨胀腐蚀和轮廓提取处理，获取所述目标物品在所述第二深度图像中的目标区域。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度摄像头包括第一深度摄像头和第二深度摄像头，所述根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域包括：根据与所述第一深度摄像头对应的第一目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第一投影区域；根据与所述第二深度摄像头对应的第二目标区域，确定所述目标物品在所述目标图像中的第二投影区域；将所述第一投影区域和所述第二投影区域合并，确定所述定位区域。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将所述目标摄像头和所述深度摄像头标定至同一坐标系中。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域确定所述目标物品在所述目标图像中的定位区域包括：获取所述深度摄像头的内参数和外参数；根据所述深度摄像头的内参数和外参数和所述目标区域，在所述同一坐标系中确定位置集合；获取所述目标摄像头的内参数和外参数；根据所述目标摄像头的内参数和外参数和所述位置集合计算出所述目标图像中的定位区域。6.一种标注图像获取装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取所述深度摄像头采集的第一深度图像，其中，所述第一深度图像不包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓，王青泽，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11