图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始图像，并对原始图像进行掩码融合处理，得到检测目标图像；确定检测目标图像的透视变换基点；根据透视变换基点和预设的透视变换条件，对检测目标图像进行透视变换，得到透视视角图像；将透视视角图像与预设的背景图像进行融合，得到增强图像，图像增强数据包括增强图像。采用本方法能够对图像数据进行扩充，增加图像数据量。

【技术实现步骤摘要】
图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，基于人工神经网络的人工智能经过不断深入的研究，已经取得了很大的进展，在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计等领域得到了广泛的应用。一般而言，人工神经网络与训练数据量呈正相关，例如，在训练数据量足够多的情况下，深度学习的卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks，CNN)能够被训练得足够鲁棒去识别出特定的图像。然而，目前数据总量严重不足，且各样本数不均衡，影响了网络的训练学习，降低了网络的工作性能，如模式识别网络的识别精度。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对图像数据进行扩充，增加图像数据量的图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质。一种图像数据增强方法，所述方法包括：获取原始图像，并对原始图像进行掩码融合处理，得到检测目标图像；确定检测目标图像的透视变换基点；根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像数据增强方法，所述方法包括：/n获取原始图像，并对所述原始图像进行掩码融合处理，得到检测目标图像；/n确定所述检测目标图像的透视变换基点；/n根据所述透视变换基点和预设的透视变换条件，对所述检测目标图像进行透视变换，得到透视视角图像；/n将所述透视视角图像与预设的背景图像进行融合，得到增强图像，图像增强数据包括所述增强图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像数据增强方法，所述方法包括：
获取原始图像，并对所述原始图像进行掩码融合处理，得到检测目标图像；
确定所述检测目标图像的透视变换基点；
根据所述透视变换基点和预设的透视变换条件，对所述检测目标图像进行透视变换，得到透视视角图像；
将所述透视视角图像与预设的背景图像进行融合，得到增强图像，图像增强数据包括所述增强图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述透视变换条件包括视角方向和变换角度；所述根据所述透视变换基点和预设的透视变换条件，对所述检测目标图像进行透视变换，得到透视视角图像包括：
根据所述视角方向、所述变换角度和所述透视变换基点的坐标确定透视变换矩阵；
按照所述透视变换矩阵对所述检测目标图像中各像素点的坐标进行变换，得到透视视角图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述透视视角图像与预设的背景图像进行融合，得到增强图像之后，还包括：
确定遮挡框中心和遮挡框参数；
根据所述遮挡框中心和所述遮挡框参数，生成图像遮挡框；
将所述图像遮挡框与所述增强图像进行融合，得到遮挡图像，所述图像增强数据包括所述遮挡图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行掩码融合处理，得到检测目标图像包括：
对所述原始图像进行边缘检测，确定所述原始图像中的检测目标区域；
获取与所述检测目标区域对应的掩码；
将所述掩码与所述检测目标区域融合，得到检测目标图像。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述透视视角图像与预设的背景图像进行融合，得到增强图像包括：
获取预设的背景图像；...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡荣东，黄倩倩，伍轶强，杨雪峰，
申请(专利权)人：长沙智能驾驶研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43