图像焦距检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像焦距检测方法，所述方法包括：获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域；计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例；根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。本发明专利技术还公开了一种图像焦距检测装置。本发明专利技术实现了自动筛选拍摄过程中焦距不符合要求的图片，降低了筛选拍摄过程中焦距不符合要求的图片的难度。

Method and device for detecting image focal length

The invention discloses an image focus detection method, the method comprises: acquiring the captured detecting image by image detection model to determine the preset target area where the target image picture to be detected; the area proportion of calculating the target area of the detecting image of the total; determine the shooting the focal length of the detecting image meets the requirements according to the proportion of the area of shooting. The invention also discloses an image focal length detecting device. The invention realizes the automatic screening of the pictures that the focal length does not meet the requirements in the shooting process, and reduces the difficulty of selecting the pictures with the focal length not meeting the requirements in the shooting process.

【技术实现步骤摘要】
图像焦距检测方法和装置
本专利技术涉及图像
，尤其涉及一种图像焦距检测方法和装置。
技术介绍
在一些对图片细节要求比较高的业务场景中，图片的拍摄距离直接影响图片的使用价值。拍摄距离过远的图片由于无法提供需要的细节信息，不仅浪费存储空间而且还会消耗宝贵的计算资源。因此，在存储和处理业务图片之前进行筛选掉拍摄距离较远的图片就显得很有必要，但使用人工筛选拍摄距离较远的图片比较消耗人力与物力，而且随着图片数据规模的扩大，筛选的难度会越来越大。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种图像焦距检测方法和装置，旨在解决现有的筛选拍摄过程中焦距不符合要求的图片难度大的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种图像焦距检测方法，所述图像焦距检测方法包括：获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域；计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例；根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。优选地，所述获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域的步骤包括：获取已拍摄的所述待检测图片，将所述待检测图片载入所述图像检测模型的区域生成网络中，以确定所述目标图像在所述待检测图片中的候选区域，其中，所述区域生成网络是卷积神经网络；将所述候选区域载入所述图像检测模型的目标检测网络中，以确定所述候选区域中的所述目标图像所在的目标区域。优选地，所述将所述候选区域载入所述图像检测模型的目标检测网络中，以确定所述候选区域中的所述目标图像所在的目标区域的步骤之前，还包括：获取所述图像检测模型中与所述目标图像对应的参考区域；计算所述候选区域和所述参考区域中所述目标图像所在位置的误差，根据所述误差，通过网络优化函数优化所述区域生成网络。优选地，所述根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求的步骤包括：判断所述面积比例是否小于预设阈值；若所述面积比例小于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距不符合拍摄要求；若所述面积比例大于或者等于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距符合拍摄要求。优选地，所述获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域的步骤之前，还包括：获取与所述图像检测模型所能检测的目标图像对应的预设数据；根据所述预设数据调整所述图像检测模型的区域生成网络，得到调整后的所述区域生成网络；通过调整后的所述区域生成网络生成目标区域训练数据；根据所述目标区域训练数据优化所述图像检测模型的目标检测网络；确定所述区域生成网络和所述目标检测网络共享的特征提取层，固定所述特征提取层。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种图像焦距检测装置，所述图像焦距检测装置包括：第一确定模块，用于获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域；计算模块，用于计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例；第二确定模块，用于根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。优选地，所述第一确定模块还用于获取已拍摄的所述待检测图片，将所述待检测图片载入所述图像检测模型的区域生成网络中，以确定所述目标图像在所述待检测图片中的候选区域，其中，所述区域生成网络是卷积神经网络；将所述候选区域载入所述图像检测模型的目标检测网络中，以确定所述候选区域中的所述目标图像所在的目标区域。优选地，所述第一确定模块包括：获取单元，用于获取所述图像检测模型中与所述目标图像对应的参考区域；优化单元，用于计算所述候选区域和所述参考区域中所述目标图像所在位置的误差，根据所述误差，通过网络优化函数优化所述区域生成网络。优选地，所述第二确定模块包括：判断单元，用于判断所述面积比例是否小于预设阈值；确定单元，用于若所述面积比例小于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距不符合拍摄要求；若所述面积比例大于或者等于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距符合拍摄要求。优选地，所述图像焦距检测装置还包括：获取模块，用于获取与所述图像检测模型所能检测的目标图像对应的预设数据；调整模块，用于根据所述预设数据调整所述图像检测模型的区域生成网络，得到调整后的所述区域生成网络；生成模块，用于通过调整后的所述区域生成网络生成目标区域训练数据；优化模块，用于根据所述目标区域训练数据优化所述图像检测模型的目标检测网络；第三确定模块，用于确定所述区域生成网络和所述目标检测网络共享的特征提取层，固定所述特征提取层。本专利技术通过预置的图像检测模型确定所获取的待检测图片中目标图像所在的目标区域，计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例，根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。实现了自动筛选拍摄过程中焦距不符合要求的图片，降低了筛选拍摄过程中焦距不符合要求的图片的难度。附图说明图1为本专利技术图像焦距检测方法的较佳实施例的流程示意图；图2为本专利技术实施例中获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域的一种流程示意图；图3为本专利技术图像焦距检测装置的较佳实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种图像焦距检测方法。参照图1，图1为本专利技术图像焦距检测方法较佳实施例的流程示意图。在本实施例中，所述图像焦距检测方法包括：步骤S10，获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域。当获取到已拍摄的待检测图片，需要确定拍摄所述待检测图片的焦距是否满足用户要求时，获取预先设置好与所述待检测图片对应的图像检测模型，通过所述检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域。需要说明的是，所述目标图像是所述待检测图片中所要显示的主要物品，如当所述待检测图片所要显示的是一辆车，则所述待检测图片中的车就是所述目标图像。所述图像检测模型是预先设置好的，所述图像检测模型可检测一个目标图像，也可以检测多个目标图像。如所述图像检测模型可设置为只检测车的图像，或者设置为检测车和人的图像等。进一步地，在设置所述图像检测模型过程中，先收集所述图像检测模型所要检测的目标图像所对应的图片集合，其中，所述图片集合中包含了多张同一目标图像的图片，如有10张含有汽车的图片。对所述图片集合中的目标图像进行标注，得到所述图片集合的标注信息，将每张图片的标注信息以列表的形式存储在同一个文件夹中。在所述文件夹中，每一条记录对应着一张图片的标记信息。需要说明的是，所述文件夹的第一列是所述图片集合中每张图片完整的存储路径；第二列为每张图片中目标图像的个数，如一张图片中可能有一辆车或者多辆车；第二列后面的列表示所述图片集合中每张图片中目标图像标注的区域，即所述目标图像在所述图片中的坐标，如用左上角的坐标topLeft_x和topLeft_y，以及右下角坐标bottomRight_x和bottomRight_y表示。可以理解的是，若某张图片中的目标图像的个数大于1，那么该张图片对应着多个左上角坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像焦距检测方法，其特征在于，所述图像焦距检测方法包括：获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域；计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例；根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。

【技术特征摘要】
1.一种图像焦距检测方法，其特征在于，所述图像焦距检测方法包括：获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域；计算所述目标区域在所述待检测图片中所占的面积比例；根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求。2.如权利要求1所述的图像焦距检测方法，其特征在于，所述获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域的步骤包括：获取已拍摄的所述待检测图片，将所述待检测图片载入所述图像检测模型的区域生成网络中，以确定所述目标图像在所述待检测图片中的候选区域，其中，所述区域生成网络是卷积神经网络；将所述候选区域载入所述图像检测模型的目标检测网络中，以确定所述候选区域中的所述目标图像所在的目标区域。3.如权利要求2所述的图像焦距检测方法，其特征在于，所述将所述候选区域载入所述图像检测模型的目标检测网络中，以确定所述候选区域中的所述目标图像所在的目标区域的步骤之前，还包括：获取所述图像检测模型中与所述目标图像对应的参考区域；计算所述候选区域和所述参考区域中所述目标图像所在位置的误差，根据所述误差，通过网络优化函数优化所述区域生成网络。4.如权利要求1所述的图像焦距检测方法，其特征在于，所述根据所述面积比例确定拍摄所述待检测图片的焦距是否符合拍摄要求的步骤包括：判断所述面积比例是否小于预设阈值；若所述面积比例小于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距不符合拍摄要求；若所述面积比例大于或者等于所述预设阈值，则确定拍摄所述待检测图片的焦距符合拍摄要求。5.如权利要求1至4任一项所述的图像焦距检测方法，其特征在于，所述获取已拍摄的待检测图片，通过预置的图像检测模型确定所述待检测图片中目标图像所在的目标区域的步骤之前，还包括：获取与所述图像检测模型所能检测的目标图像对应的预设数据；根据所述预设数据调整所述图像检测模型的区域生成网络，得到调整后的所述区域生成网络；通过调整后的所述区域生成网络生成目标区域训练数据；根据所述目标区域训练数据优化所述图像检测模型的目标检测网络；确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王健宗，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44