用于图像重定向的系统和方法技术方案

提供一种图像重定向的系统和方法。用于图像重定向的计算系统可包括一个或以上处理器和用于存储指令的存储器，当由处理器执行时，该指令使系统执行：获取包括预定方向范围内的预定类型的文本的正样本和不包括预定方向范围内的预定类型的文本的负样本；用获取的正样本和负样本训练模型；接收初始方向的图像；将训练的模型应用于接收的图像；对于确定接收的图像不包括预定方向范围内任何预定类型的文本的情况，将图像旋转预定角度并将训练后的模型重新应用于旋转图像，以确定旋转图像是否包括预定方向范围内至少一些预定类型的文本。

System and method for image redirection

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于图像重定向的系统和方法
本申请涉及一种用于图像重定向的方法和技术。
技术介绍
移动设备上的相机通常用于捕获图像。尽管具有便携性和便利性，但在处理捕获的图像时存在许多挑战。
技术实现思路
本申请的一些实施例可以包括被配置用于执行图像重定向的系统、方法和非暂时性计算机可读介质。用于图像重定向的计算系统可包括一个或以上处理器和存储指令的存储器，当由一个或以上处理器执行时，该指令使系统获取正样本和负样本。正样本可以包括预定方向范围内的预定类型的文本，并且负样本可以不包括预定方向范围内的预定类型的文本。该指令还可以使系统执行：用获取的正样本和负样本训练模型，接收初始方向的图像，将所训练的模型应用于所接收的图像，以确定所接收的图像是否包括与正样本一致的预定方向范围内的至少一些预定类型的文本。对于确定所接收的图像不包括预定方向范围内的任何预定类型的文本的情况，该指令还可以使系统执行：将图像旋转预定角度并将训练的模型重新应用于旋转图像，以确定旋转的图像是否包括预定方向范围内的至少一些预定类型的文本，直到确定旋转的图像包括与正样本一致的预定方向范围内的至少一些预定类型的文本或者将接收的图像旋转预定的角度数。对于确定所接收或旋转的图像包括预定方向范围内的至少一些预定类型的文本的情况，该指令还可以使系统执行：保留图像的当前方向。在一些实施例中，图像至少可以包括文本信息。该文本可以是驾驶证。在一些实施例中，预定类型可包括名称、序列号或日期中的至少一个。在一些实施例中，预定方向范围可包括偏离竖直方向的可配置角度数。例如，预定方向范围可以包括偏离竖直方向的15度角。在一些实施例中，正样本可包括图像部分，其包括名称、序列号或日期中的至少一个。图像部分可以定向在偏离竖直方向15度角的范围内。在一些实施例中，负样本可以包括图像部分，该图像部分不包括偏离竖直方向15度角范围内的名称、序列号或日期。负样本可以包括至少一个：没有名称、序列号或日期的图像部分；图像部分包括名称、序列号；或者偏离竖直方向超过15度角的日期，或者包括非证件文本的图像。在一些实施例中，将接收的图像旋转预定角度并将训练的模型重新应用于旋转的图像，可以包括在相同方向上执行以下一次或以上旋转，直到确定旋转的图像包括：预定方向范围内的至少一些预定类型的文本：将图像从初始方向旋转90度角并重新应用训练的模型，以确定旋转的图像是否包括预定方向范围内的至少一些文本；将图像从初始方向旋转180度角并重新应用训练的模型，以确定旋转的图像是否包括预定方向范围内的至少一些文本；和将图像从初始方向旋转270度角并且重新应用训练的模型，以确定旋转的图像是否包括预定方向范围内的至少一些文本。在一些实施例中，图像重定向方法可包括获取正样本和负样本。正样本可以包括预定方向范围内的预定类型的文本，并且负样本可以不包括预定方向范围内的预定类型的文本。图像重定向方法可以进一步包括用获取的正样本和负样本训练模型，接收初始方向的图像，并且将训练的模型应用于接收的图像以确定接收的图像是否与正样本或负样本一致。图像重定向方法可以进一步包括，对于确定所接收的图像与负样本一致的情况，将图像旋转预定角度数并将训练的模型重新应用于旋转图像，以确定旋转图像是否与正样本或负样本一致，直到确定旋转的图像与正样本一致或者接收的图像已经旋转了预定角度数。图像重定向方法可以进一步包括，对于确定所接收或旋转的图像与正样本一致的情况，保持图像的当前方向。通过参考附图来考虑以下描述和所附权利要求，本文披露的系统、方法和非暂时性计算机可读介质的这些和其他特征，以及结构的相关元件的操作和功能以及部件的组合和制造经济的功能将更加显而易见。本专利技术的所有附图均构成说明书的一部分，其中相同的附图标记表示各个附图中的相应部分。然而，应清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在作为本专利技术的限制的定义。附图说明本技术的一些实施例的某些特征在所附权利要求中具体阐述。通过参考以下具体实施方式及其附图，将更好地理解本技术的特征和优点，其中具体实施方式详尽介绍了利用本专利技术原理的说明性实施例，所述附图包括：图1是根据一些实施例所示的图像重定向的示例性环境。图2是根据一些实施例所示的用于图像重定向的示例性系统。图3A是根据一些实施例所示的用于模型训练的样本。图3B是根据一些实施例所示的用于模型训练的另一样本。图3C是根据一些实施例所示的示例性预定方向范围。图3D是根据一些实施例所示的图像重定向过程中的示例性旋转。图4A是根据一些实施例所示的用于图像重定向的示例性方法的流程图。图4B是根据一些实施例所示的用于图像重定向的另一示例性方法的流程图。图5示出了示例性计算机系统的框图，在此系统中可以实现在此描述的任何实施例。具体实施方式使用移动设备相机来捕获证件(例如，识别卡)图像尽管方便，但存在一些挑战。由于获取的图像方向取决于移动设备(例如，手机、平板电脑等)在图像捕获期间是如何定向(例如，颠倒、侧向等)的，因此捕获的图像可以不是竖直位置。当上载的证件图像被上载用于验证时，不一致和不正确的图像方向可能导致查验困难。因此，希望提供一种图像方向校正机制。在当前技术中，依靠存储在图像文件头部中的图像方向信息(例如，Exif信息)来校准图像方向。然而，并非所有移动设备都配备有方向传感器来记录这样的图像方向信息，并且一些图像格式(例如，PNG)不存储这样的头部信息。即使可以捕获图像方向信息，它仍然可能在压缩或其他转换过程中丢失或损坏。因此，目前的技术不足以实现图像方向校正。下面描述的一些实施例可以克服在图像定向领域中出现的这些问题。在各种实施方式中，计算系统可以被配置为获取正样本和负样本并且利用所获取的正样本和负样本训练模型。在接收初始方向的图像同时，已经获取训练的模型的同一计算系统或另一计算系统可以应用训练的模型来执行图像重定向。这样，即使接收图像的初始方向不在期望的方向(例如，竖直)，图像也可以自动旋转并由模型确定以完成重定向。图1是根据一些实施例所示的用于图像重定向的示例性环境100。如图1所示，示例性环境100可以包括至少一个计算系统102，其包括一个或以上处理器104和内存106。内存106可以是非暂时性的并且是计算机可读的。内存106可以存储指令，当指令被一个或以上处理器104执行时，使得一个或以上处理器104执行本文描述的各种操作。环境100还可以包括耦合到系统102的计算设备110(例如，手机、平板电脑、计算机等)。计算设备110可以具有图像存储和/或图像捕获功能。环境100还可以包括系统102可访问的一个或以上数据存储(例如，数据存储108)和一个或以上成像设备(例如，成像设备109)。例如，数据存储108可以存储下面参考图3A-B描述的一个或以上的正样本和/或负样本，并且成像设备109可以捕获一个或以上的正样本和/或负样本。在一些实施例中，系统102和计算设备110可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像重定向的计算系统，包括：/n一个或以上处理器；以及/n存储指令的存储器，当由所述一个或以上处理器执行时，使所述系统执行：/n获取正样本和负样本，其中所述正样本包括预定方向范围内的预定类型的文本，并且所述负样本不包括所述预定方向范围内的所述预定类型的文本；/n用已获取的所述正样本和所述负样本训练模型；/n接收原始方向的图像；/n将所述训练的模型应用于所述接收的图像，以确定所述接收的图像是否包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本；对于确定所述接收的图像不包括所述预定方向范围内的所述预定类型的任何文本的情况，将所述图像旋转预定角度并重新应用所述训练模型于所述旋转图像，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本，直到确定所述旋转图像包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内所述至少一些所述预定类型的文本，或者已经将所述接收的图像旋转预定角度数；以及/n对于确定所述接收或旋转的图像包括所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本的情况，保留所述图像的当前方向。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像重定向的计算系统，包括：
一个或以上处理器；以及
存储指令的存储器，当由所述一个或以上处理器执行时，使所述系统执行：
获取正样本和负样本，其中所述正样本包括预定方向范围内的预定类型的文本，并且所述负样本不包括所述预定方向范围内的所述预定类型的文本；
用已获取的所述正样本和所述负样本训练模型；
接收原始方向的图像；
将所述训练的模型应用于所述接收的图像，以确定所述接收的图像是否包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本；对于确定所述接收的图像不包括所述预定方向范围内的所述预定类型的任何文本的情况，将所述图像旋转预定角度并重新应用所述训练模型于所述旋转图像，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本，直到确定所述旋转图像包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内所述至少一些所述预定类型的文本，或者已经将所述接收的图像旋转预定角度数；以及
对于确定所述接收或旋转的图像包括所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本的情况，保留所述图像的当前方向。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像至少包括证件信息。


3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述证件是驾驶证。


4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述预定类型包括名称、序列号或日期中的至少一个。


5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述预定方向范围包括与竖直方向偏离的可配置角度数。


6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：
所述预定方向范围包括偏离竖直方向15度角。


7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述正样本包括图像部分，其包括偏离竖直方向15度角方向范围内的名称、序列号或日期中的至少一个；以及
所述负样本包括图像部分，其不包括偏离所述竖直方向15度角方向范围内的名称、序列号和日期。


8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，按照所述预定角度旋转所述接收图像并重新应用所述训练模型到所述旋转图像，直到确定所述旋转图像包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本，或者通过在相同方向执行以下一次或以上旋转将所述接收图像旋转预定角度数：
将所述图像从所述初始方向旋转90度角并重新应用所述训练的模型，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些文本；
将所述图像从所述初始方向旋转180度角并重新应用所述训练的模型，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些文本；以及
将所述图像从所述初始方向旋转270度角并重新应用所述训练的模型，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些文本。


9.一种图像重定向方法，包括：
获取正样本和负样本，其中所述正样本包括预定方向范围内的预定类型的文本，并且所述负样本不包括所述预定方向范围内的所述预定类型的文本；
用已获取的所述正样本和所述负样本训练模型；
接收原始方向的图像；
将所述训练的模型应用于所述接收的图像，以确定所述接收的图像是否包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本；
对于确定所述收到的图像不包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的任何所述预定类型的文本的情况，以预定角度旋转所述图像并将所述训练的模型重新应用于所述旋转图像，以确定所述旋转图像是否包括所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本，直到确定所述旋转图像包括与所述正样本一致的所述预定方向范围内的至少一些所述预定类型的文本，或者已经将所述接收的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫，李敏，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11