【技术实现步骤摘要】
食物重量计算方法、装置及存储介质
本申请涉及食物重量计算领域,特别是涉及一种食物重量计算方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着计算机视觉技术不断提高和营养学的蓬勃发展,如何在营养学中引入计算机视觉,以及使用计算机视觉技术辅助营养学中各种食物的估重成为了一个值得探讨的问题,尤其是在当图像中包含多个复杂状态目标时,如何对图中的食物进行正确的估重。目前对存在多个食物的这类图像中,只是根据opencv技术中的一些传统常规方法做一些简单的处理后进行简单的计算,例如图像的二值化处理,膨胀和腐蚀处理,得到食物大概的轮廓,最终计算食物的重量。然而,在上述识别过程中,对于复杂背景下,传统的opencv技术无法准确的确定食物的轮廓,使得基于opencv技术的后续切割包含食物的图像区域子图将无法精准切分,从而导致基于图像区域子图进行食物重量计算的准确率低。针对上述的现有技术中存在的目前的食物重量计算方法采用opencv技术,无法准确的确定食物的轮廓,使得基于opencv技术的后续切割包含食物的图像区域子图将无法精准切分,从而导致基于图像区域子图进行食物重量计算的准确率低。
技术实现思路
本公开的实施例提供了一种食物重量计算方法、装置及存储介质,以至少解决现有技术中存在的目前的食物重量计算方法采用opencv技术,无法准确的确定食物的轮廓,使得基于opencv技术的后续切割包含食物的图像区域子图将无法精准切分,从而导致基于图像区域子图进行食物重量计算的准确率低。根据本公开实施例的一个方面,提供了一种食物重 ...
【技术保护点】
1.一种食物重量的计算方法,其特征在于,包括:/n获取待计算食物重量的图像,其中所述图像包括待计算重量的食物和参照物;/n利用预设的检测模型对所述图像进行检测,在所述图像中确定包含所述食物的第一图像区域和包含所述参照物的第二图像区域;/n利用预设的识别模型对所述图像进行识别,确定所述食物的类别;/n根据所述第一图像区域、所述第二图像区域以及预设的分割模型,确定所述食物的像素点面积和所述参照物的像素点面积;以及/n根据所述食物的类别、所述食物的像素点面积以及所述参照物的像素点面积,确定所述食物的重量。/n
【技术特征摘要】
1.一种食物重量的计算方法,其特征在于,包括:
获取待计算食物重量的图像,其中所述图像包括待计算重量的食物和参照物;
利用预设的检测模型对所述图像进行检测,在所述图像中确定包含所述食物的第一图像区域和包含所述参照物的第二图像区域;
利用预设的识别模型对所述图像进行识别,确定所述食物的类别;
根据所述第一图像区域、所述第二图像区域以及预设的分割模型,确定所述食物的像素点面积和所述参照物的像素点面积;以及
根据所述食物的类别、所述食物的像素点面积以及所述参照物的像素点面积,确定所述食物的重量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一图像区域、所述第二图像区域以及预设的分割模型,确定所述食物的像素点面积和所述参照物的像素点面积的操作,包括:
利用所述预设的分割模型对所述第一图像区域进行分割处理,确定与所述食物对应的像素点在所述第一图像区域中的第一区域位置信息;
利用所述预设的分割模型对所述第二图像区域进行分割处理,确定与所述参照物对应的像素点在所述第二图像区域中的第二区域位置信息;以及
根据所述第一区域位置信息和所述第二区域位置信息,确定所述食物的像素点面积和所述参照物的像素点面积。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述食物的类别、所述食物的像素点面积以及所述参照物的像素点面积,确定所述食物的重量的操作,包括:
根据所述食物的像素点面积、所述参照物的像素点面积以及预设的所述参照物的真实面积,确定所述食物的真实面积;以及
根据所述食物的类别和所述食物的真实面积,确定所述食物的重量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述食物的类别和所述食物的真实面积,确定所述食物的重量的操作,包括:
根据所述食物的类别,确定与所述食物对应的重量影响因子,其中所述重量影响因子用于指示所述类别的食物的真实面积与重量之间的比例关系;以及
根据所述食物的真实面积和所述重量影响因子,确定所述食物的重量。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述食物的像素点面积、所述参照物的像素点面积以及预设的所述参照物的真实面积,确定所述食物的真实面积的操作,包括:
计算所述参照物的像素点面积以及预设的所述参照物的真实面积之间的比例;以及
根据所计算的比例以及所述食物的像素点面积,确定所述食物的真实面积。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述食物的...
【专利技术属性】
技术研发人员:李利明,何伟,石磊,贺志晶,刘涛,
申请(专利权)人:李利明,
类型:发明
国别省市:北京;11
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