一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质技术

本发明专利技术实施例公开一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质。其中方法步骤包括：在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；在所述第一图像中标记与所述第二特征点对应的第一特征点；在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域；当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点。采用本申请，提高对当前视频帧中目标对象的准确跟踪。

An image tracking point acquisition method and equipment and storage medium

An embodiment of the invention discloses a method for obtaining an image tracking point, a device and a storage medium. The method comprises the following steps: in the first image of the target object in the current video frame contains second images, the target object, and determine the second mark in the second feature points in the image position; marking the first feature points corresponding to the second feature points in the first image; obtaining the first region the first feature is in the first image, and in the second region of the second feature points belonging to the second image; image similarity when the first region and the second region to meet the screening conditions, will be the first to determine the feature points for the current video frame tracking point. This application is used to improve the accurate tracking of the target object in the current video frame.

【技术实现步骤摘要】
一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质。
技术介绍
增强现实技术(AugmentedReality，AR)是一种通过实时地计算拍摄到的图像中目标对象的位置，然后在相应的图像位置处加上虚拟图像、视频等虚拟内容的技术，基于AR可以将虚拟场景与现实环境相结合，并进行有效的互动。目前主要是基于图像识别技术的实现方式来实现AR场景，也就是说，通过图像识别技术分别在摄像装置拍摄到的各个视频帧中识别出某个需要叠加虚拟内容的图像对象，再确定该图像对象在视频帧中的位置，根据确定的位置叠加虚拟内容。目前，增强现实技术最重要的环节就是对图像对象的跟踪，在实际应用中，在用户快速移动或者抖动时，会因为连续视频帧之间的差别较大，而导致图像对象跟踪失败。在这种情形下，怎么提高对视频帧中目标对象的准确跟踪，是一个值得考虑的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质，能够提高对当前视频帧中目标对象的准确跟踪。一方面，为本专利技术实施例提供了一种图像跟踪点获取方法，包括：在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；在所述第一图像中标记与所述第二特征点对应的第一特征点；在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域；当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点。在一种实施例中，所述获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置，包括：根据所述第一图像在所述当前视频帧中的位置和大小，将所述目标对象的第三图像进行对齐处理，生成第二图像，并利用该第三图像上标记的第三特征点的位置，确定所述第二图像上与该第三特征点位置对应的第二特征点；及计算该第二特征点在所述第二图像中的坐标位置。在一种实施例中，所述根据所述第一图像在所述当前视频帧中的位置和大小，将所述目标对象的第三图像进行对齐处理，生成第二图像，包括：获取所述目标对象的第三图像，确定在所述第三图像中标记的第三特征点的位置；根据所述第一图像在视频帧中的位置和大小，确定将所述第三图像与所述第一图像对齐的对齐处理方式；基于所述第一图像和所述对齐处理方式对所述第三图像进行对齐处理，生成第二图像。在一种实施例中，所述利用该第三图像上标记的第三特征点的位置，确定所述第二图像上与该第三特征点位置对应的第二特征点，包括：按照所述对齐处理方式对所述第三特征点的位置进行转换处理；根据转换处理后的位置在所述第二图像中标记与所述第三特征点对应的第二特征点。在一种实施例中，所述利用该第三图像上标记的第三特征点的位置，确定所述第二图像上与该第三特征点位置对应的第二特征点之前，还包括：采用特征点提取算法在所述目标对象的第三图像中确定出多个参考点的位置和所述多个参考点中每个参考点的区分度；将所述多个参考点中区分度最高的参考点确定为第三特征点，计算所述第三特征点在该第三图像中的坐标位置。在一种实施例中，还包括：在所述多个参考点中除去所述区分度最高的参考点，以及除去与所述区分度最高的参考点的坐标位置间距离小于像素阈值的参考点，并执行将所述多个参考点中区分度最高的参考点确定为第三特征点，计算所述第三特征点在该第三图像中的坐标位置的步骤。在一种实施例中，所述采用特征点提取算法在所述目标对象的第三图像中确定出多个参考点的位置和所述多个参考点中每个参考点的区分度之前，还包括：按照当前视频帧的尺寸大小调整所述目标对象的第三图像的尺寸大小。在一种实施例中，所述第一区域的尺寸大小等于所述第二区域的尺寸大小；所述当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点，包括：获取所述第一区域和所述第二区域的图像相似度；若所述第一区域和所述第二区域的图像相似度大于第一相似度阈值，则确定所述第一特征点为所述当前视频帧的跟踪点。在一种实施例中，所述第一区域的尺寸大小大于所述第二区域的尺寸大小；所述当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点，包括：从所述第一区域确定出多个参考区域，所述多个参考区域中每个参考区域的尺寸大小等于所述第二区域的尺寸大小；获取所述每个参考区域与所述第二区域的图像相似度；若在所述多个参考区域中存在与所述第二区域的图像相似度大于第二相似度阈值的第一参考区域，则确定所述第一特征点为所述当前视频帧的跟踪点。在一种实施例中，所述在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置，包括：在当前视频帧包含目标对象的第一图像的情况下，当所述当前视频帧的跟踪点的数量小于数量阈值时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置。在一种实施例中，所述在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域之前，还包括：确定所述当前视频帧中存在的跟踪点在第一图像中的位置；在所述第一图像的多个第一特征点中，获取所述多个第一特征点中除去所述跟踪点外的各第一特征点，并在所述第二图像的多个第二特征点中获取与该除去所述跟踪点外的各第一特征点分别对应的各第二特征点，所述各第一特征点与所述各第二特征点一一对应；所述在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域，包括：在所述第一图像中获取所述各第一特征点分别所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述各第二特征点分别所属的第二区域。在一种可选的实施例中，所述在当前视频帧包含目标对象的第一图像的情况下，当所述当前视频帧的跟踪点的数量小于数量阈值时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置，包括：在获取到当前视频帧之后且获取到下一个视频帧之前，在当前视频帧包含目标对象的第一图像的情况下，当所述当前视频帧的跟踪点的数量小于数量阈值时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置。另一方面，为本专利技术实施例提供了一种图像跟踪点获取设备，包括：获取模块，用于在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；标记模块，用于在所述第一图像中标记与所述第二特征点对应的第一特征点；所述获取模块，还用于在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域；确定模块，用于当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点。另一方面，为本专利技术实施例提供了一种图像跟踪点获取设备，包括：处理器和存储装置；所述存储装置，用于存储计算机程序指令；所述处理器，调用所述计算机程序指令，用于在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；在所述第一图像中标记与所述第二特征点对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像跟踪点获取方法，其特征在于，包括：在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；在所述第一图像中标记与所述第二特征点对应的第一特征点；在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域；当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点。

【技术特征摘要】
1.一种图像跟踪点获取方法，其特征在于，包括：在当前视频帧包含目标对象的第一图像时，获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置；在所述第一图像中标记与所述第二特征点对应的第一特征点；在所述第一图像中获取所述第一特征点所属的第一区域，以及在所述第二图像中获取所述第二特征点所属的第二区域；当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象的第二图像，并确定在所述第二图像中标记的第二特征点的位置，包括：根据所述第一图像在所述当前视频帧中的位置和大小，将所述目标对象的第三图像进行对齐处理，生成第二图像，并利用该第三图像上标记的第三特征点的位置，确定所述第二图像上与该第三特征点位置对应的第二特征点；及计算该第二特征点在所述第二图像中的坐标位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像在所述当前视频帧中的位置和大小，将所述目标对象的第三图像进行对齐处理，生成第二图像，包括：获取所述目标对象的第三图像，确定在所述第三图像中标记的第三特征点的位置；根据所述第一图像在视频帧中的位置和大小，确定将所述第三图像与所述第一图像对齐的对齐处理方式；基于所述第一图像和所述对齐处理方式对所述第三图像进行对齐处理，生成第二图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用该第三图像上标记的第三特征点的位置，确定所述第二图像上与该第三特征点位置对应的第二特征点，包括：按照所述对齐处理方式对所述第三特征点的位置进行转换处理；根据转换处理后的位置在所述第二图像中标记与所述第三特征点对应的第二特征点。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定在所述第三图像中标记的第三特征点的位置，包括：采用特征点提取算法在所述目标对象的第三图像中确定出多个参考点的位置和所述多个参考点中每个参考点的区分度；将所述多个参考点中区分度最高的参考点确定为第三特征点，计算所述第三特征点在该第三图像中的坐标位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：在所述多个参考点中除去所述区分度最高的参考点，以及除去与所述区分度最高的参考点的坐标位置间距离小于像素阈值的参考点，并执行将所述多个参考点中区分度最高的参考点确定为第三特征点，计算所述第三特征点在该第三图像中的坐标位置的步骤。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述采用特征点提取算法在所述目标对象的第三图像中确定出多个参考点的位置和所述多个参考点中每个参考点的区分度之前，还包括：按照当前视频帧的尺寸大小调整所述目标对象的第三图像的尺寸大小。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一区域的尺寸大小等于所述第二区域的尺寸大小；所述当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点，包括：获取所述第一区域和所述第二区域的图像相似度；若所述第一区域和所述第二区域的图像相似度大于第一相似度阈值，则确定所述第一特征点为所述当前视频帧的跟踪点。9.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一区域的尺寸大小大于所述第二区域的尺寸大小；所述当所述第一区域和所述第二区域的图像相似度满足筛选条件时，将所述第一特征点确定为所述当前视频帧的跟踪点，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：项小明，徐浩，卢霆，邹成卓，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44