一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置。该方法包括：获取目标图像，其中，所述目标图像中的目标对象与预先获得的图像分割模板相匹配；基于所述图像分割模板，获得所述目标对象的关键点的位置信息；根据所述关键点的位置信息及预先获知的所述目标图像中参照物的测量信息，获得所述目标对象的测量信息。本实施例通过图像分割模块快速对图像分割获得目标对象，并根据目标对象上的关键点位置信息以及已知的实际参照物的测量信息计算获得目标对象的测量信息。该信息提取方法源于目标对象上的关键点以及实际的参照物，因此可以获得更加精确的测量信息。

A method and device for extracting image information based on machine learning

An embodiment of the invention provides a method and device for extracting image information based on machine learning. The method comprises: acquiring the target image, the target of the target in the image matching and image segmentation to obtain the template; the template image segmentation based on location information for the key points of the target object; according to the reference measurement information of position information of the key points and the target the image informed in advance in the measurement information of the target object. The image segmentation module is applied to get the target object quickly, and the measurement information of the target is calculated based on the location information of the key points and the measured information of the actual reference objects. The method of information extraction is derived from the key points on the target object and the actual reference, so more accurate measurement information can be obtained.

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置。
技术介绍
人类获取的外部世界信息中，超过80％是通过人的眼睛即视觉感知得到的，让机器能够拥有像人类一样的视觉是人类社会多年的梦想。在计算机视觉领域中，对视觉图像中目标对象的信息提取是一个关键问题，是目前人机交互的重要技术之一。以图像中人体数据的提取也即人体自动测量为例，该技术能够应用在人体量体裁衣、制作游戏、虚拟现实等领域。人体自动测量潜在的巨大应用价值，引起了学术界、工业界的广泛关注。对图像中目标对象的信息提取一般是指从图像中检测获得目标对象的位置、方向和目标对象尺度等信息。现有的信息提取中由于对目标对象的结构和尺寸测量不准确，因此获得的目标对象的测量信息精确度较低。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题是提供一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置，能够提高所获得的目标对象测量信息的精确度。为了解决上述问题，本专利技术公开了以下技术方案：第一方面，提供一种基于机器学习提取图像信息的方法，包括：获取目标图像，其中，所述目标图像中的目标对象与预先获得本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器学习提取图像信息的方法，其特征在于，包括：获取目标图像，其中，所述目标图像中的目标对象与预先获得的图像分割模板相匹配；基于所述图像分割模板，获得所述目标对象的关键点的位置信息；根据所述关键点的位置信息及预先获知的所述目标图像中参照物的测量信息，获得所述目标对象的测量信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习提取图像信息的方法，其特征在于，包括：获取目标图像，其中，所述目标图像中的目标对象与预先获得的图像分割模板相匹配；基于所述图像分割模板，获得所述目标对象的关键点的位置信息；根据所述关键点的位置信息及预先获知的所述目标图像中参照物的测量信息，获得所述目标对象的测量信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述图像分割模板的方法，包括：根据样本图像的二值向量及依据所述样本图像构造的无向加权图，对所述样本图像进行分割，获得所述样本图像的外部轮廓及内部线条；所述图像分割模板包括所述外部轮廓及所述内部线条。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像分割模板，获得所述目标对象的关键点的位置信息，包括：当所述目标对象落入所述外部轮廓中时，按照所述内部线条确定所述目标对象的关键点的位置信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键点的位置信息及预先获知的所述目标图像中参照物的测量信息，获得所述目标对象的测量信息，包括：根据所述参照物的测量信息及在所述目标图像中所述参照物在指定方向上的像素点位置信息，确定所述指定方向上单位像素点的测量信息；根据所述指定方向上单位像素点的测量信息及所述关键点的位置信息获得所述目标对象的测量信息。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于预先建...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨健，夏立坤，王涌天，艾丹妮，徐慧明，唐宋元，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11