用于处理图像的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取包含至少两个对象的待处理图像；对待处理图像进行处理，以使待处理图像达到预设分辨率；将处理后的待处理图像输入至预先训练的图像语义分类模型中，得到分类图像，其中，图像语义分类模型用于表征输入的图像与分类图像之间的对应关系，分类图像为单通道颜色图像，包括的灰度值的数目等于所对应的输入的图像所包括的对象数；从所得到的分类图像中提取对象作为目标对象，并生成目标对象的图像。该实施方式提高了对目标对象从待处理图像中提取的准确率。

【技术实现步骤摘要】
用于处理图像的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及用于处理图像的方法和装置。
技术介绍
将图像中一些需要的部分从图像中提取出来，也称为抠图，为现有的图像处理中常用的处理方法之一。现有的抠图技术一般采用图像分割的方法将特定对象从图像中提取出来，或者采用三元图的方法进行特定对象的提取。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，该方法包括：获取包含至少两个对象的待处理图像；对待处理图像进行处理，以使待处理图像达到预设分辨率；将处理后的待处理图像输入至预先训练的图像语义分类模型中，得到分类图像，其中，图像语义分类模型用于表征输入的图像与分类图像之间的对应关系，分类图像为单通道颜色图像，包括的灰度值的数目等于所对应的输入的图像所包括的对象数；从所得到的分类图像中提取对象作为目标对象，并生成目标对象的图像。在一些实施例中，对待处理图像进行处理，以使待处理图像达到预设分辨率，包括：响应于待处理图像沿第一方向的像素数目大于沿第二方向的像素数目，调整待处理图像沿第一方向的像素数目，以使待处理图像沿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于处理图像的方法，包括：获取包含至少两个对象的待处理图像；对所述待处理图像进行处理，以使所述待处理图像达到预设分辨率；将处理后的待处理图像输入至预先训练的图像语义分类模型中，得到分类图像，其中，所述图像语义分类模型用于表征输入的图像与分类图像之间的对应关系，分类图像为单通道颜色图像，包括的灰度值的数目等于所对应的输入的图像所包括的对象数；从所得到的分类图像中提取对象作为目标对象，并生成所述目标对象的图像。

【技术特征摘要】
1.一种用于处理图像的方法，包括：获取包含至少两个对象的待处理图像；对所述待处理图像进行处理，以使所述待处理图像达到预设分辨率；将处理后的待处理图像输入至预先训练的图像语义分类模型中，得到分类图像，其中，所述图像语义分类模型用于表征输入的图像与分类图像之间的对应关系，分类图像为单通道颜色图像，包括的灰度值的数目等于所对应的输入的图像所包括的对象数；从所得到的分类图像中提取对象作为目标对象，并生成所述目标对象的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待处理图像进行处理，以使所述待处理图像达到预设分辨率，包括：响应于所述待处理图像沿第一方向的像素数目大于沿第二方向的像素数目，调整所述待处理图像沿所述第一方向的像素数目，以使所述待处理图像沿所述第一方向的像素数目达到预设像素数目，并生成第一图像，其中，所述第一方向与所述第二方向相交；确定所述预设像素数目与所述待处理图像沿所述第一方向的像素数目的第一比值；基于所述第一比值调整所述第一图像沿所述第二方向的像素数目，得到第二图像；基于所述第二图像，生成处理后的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第二图像，生成处理后的图像，包括：响应于所述第二图像沿所述第二方向的像素数目小于所述预设像素数目，生成两张相同的增补图像，其中，各所述增补图像沿所述第一方向的像素数目与所述待处理图像沿所述第一方向的像素数目相同，各所述增补图像沿所述第二方向的像素数目为所述待处理图像沿所述第一方向的像素数目减去沿所述第二方向的像素数目的差值的一半，各所述增补图像的灰度值为预设样本图像集合中的样本图像的平均灰度值；沿所述第二方向，将所述两张相同的增补图像分别设置于所述第二图像的两侧，并与所述第二图像拼接；将拼接后的第二图像确定为所述处理后的图像。4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述图像语义分类模型为全卷积网络，所述全卷积网络包括卷积层以及反卷积层；以及所述将处理后的待处理图像输入至预先训练的图像语义分类模型中，得到分类图像，包括：将所述处理后的图像输入至所述卷积层，得到特征图像，其中，所述卷积层用于表征输入图像与特征图像之间的对应关系；将所得到的特征图像输入至所述反卷积层，得到分类图像，所得到的分类图像与所述处理后的待处理图像的尺寸相同。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像语义分类模型通过以下方法训练得到：获取初始图像语义分类模型；获取包含有至少两个对象的样本图像的样本图像集合以及与每一个样本图像对应的分类样本图像，所述分类样本图像中包含有至少两个灰度值，每一个灰度值对应的颜色用于表征同一类别的对象，其中，灰度值对应的颜色与对象类别之间的对应关系为预先标注的；将所述样本图像集合中的每一个样本图像作为输入，将与每一个样本图像对应的分类样本图像作为输出，训练所述初始图像语义分类模型，得到图像语义分类模型。6.根据权利要求5所述的方法，其中，将所述样本图像集合中的每一个样本图像作为输入，将与每一个样本图像对应的分类样本图像作为输出，训练所述初始图像语义分类模型，得到所述图像语义分类模型，包括：利用反向传播算法以及随机梯度下降算法，对所述初始图像语义分类模型进行调整，使得所述初始图像语义分类模型所输出的图像的损失误差达到第一预设阈值；将所得到的初始图像语义分类模型确定为所述图像语义分类模型。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所得到的分类图像中提取对象作为目标对象，并生成所述目标对象的图像，包括：将所得到的分类图像中用于表征所述目标对象的灰度值设置为前景灰度值，将用于表征所述目标对象之外的对象的灰度值设置为背景灰度值，并生成第三图像；对所述第三图像进行形态学处理，得到形态学图像，其中，所述形态学处理包括以下至少一项：腐蚀操作、二值化操作、膨胀操作；利...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志标，安山，刘偲，陈宇，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11