【技术实现步骤摘要】
一种屏幕图像识别方法、设备、系统和可读存储介质
本申请涉及计算机视觉
,尤其是涉及一种屏幕图像识别方法、设备、系统和可读存储介质。
技术介绍
在计算机技术飞速发展的时代,造成人力成本也随各种因素不断攀升,计算机视觉逐渐广泛的渗透到工业生产的各个领域。在自动化工业上,计算机视觉是一个很有前景的发展方向,它能够使机器像人类一样拥有类似眼睛与大脑的视觉系统,可以完成各种复杂的工作。比如在某些自动化较低水平的场景下,机器被赋予固定的程序,重复着相同的动作或功能,没有对目标具有自感知能力,在某些情况下无法实现对人工的完全取代,比如汽车喷涂,或是在工业检测领域,对于某些具有外形缺陷的零件,往往是需要多名工人在流水线上对不合格的产品进行手工挑选,不仅需要工人具有先验知识,还费时费力,仍然没有脱离传统的工业模式,限制企业的发展。通过数字图像处理技术,可以提高机器的处理能力并适应长时间的目标任务,改善传统的工业模式。但对于一些场景复杂或外界干扰较大的情况下,上述数字图像处理技术的稳定性不足,响应速度低,从而导致适用性差。 ...
【技术保护点】
1.一种屏幕图像识别的方法,其特征在于,包括:/n提取多个参考模板的多个特征点;/n提取目标图像的多个特征点;/n对所述目标图像的多个特征点和所述多个参考模板的多个特征点进行几何配准计算,得到相似度;/n若所述相似度大于等于相似度阈值,则根据所述参考模板,输出第一识别结果;/n若所述相似度小于所述相似度阈值,则通过神经网络对所述目标图像的多个特征点进行识别,输出第二识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种屏幕图像识别的方法,其特征在于,包括:
提取多个参考模板的多个特征点;
提取目标图像的多个特征点;
对所述目标图像的多个特征点和所述多个参考模板的多个特征点进行几何配准计算,得到相似度;
若所述相似度大于等于相似度阈值,则根据所述参考模板,输出第一识别结果;
若所述相似度小于所述相似度阈值,则通过神经网络对所述目标图像的多个特征点进行识别,输出第二识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种屏幕图像识别的方法,其特征在于,在所述提取目标图像的多个特征点之前,所述方法还包括:
获取多个包含目标场景的参考图像;
对所述多个包含目标场景的参考图像中的目标区域进行提取,得到所述多个参考模板。
3.根据权利要求2所述的一种屏幕图像识别的方法,其特征在于,在所述提取目标图像的多个特征点之前,所述方法还包括:
根据所述多个参考模板的多个特征点,对所述神经网络进行训练。
4.根据权利要求3所述的一种屏幕图像识别的方法,其特征在于,所述对所述目标图像的多个特征点和所述多个参考模板的多个特征点进行几何配准计算,得到相似度包括:
根据所述目标图像的多个特征点,获取所述目标图像的特征图;
根据所述多个参考模板的多个特征点,获取所述多个参考模板的特征图;
对所述目标图像的特征图和所述多个参考模板的特征图进行几何配准计算,得到所述相似度。
5.一种屏幕图像识别的设备,其特征在于,包括,
参考提取模块,用于对多个参考模板提取多个特征点;
目标提取模块,用于对目标图像提取多个特征点;
配准计算模块,用于对所述目标图像的多个特征点和所述多个参考模板的多个特征点进行几...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈辉,孙敬颋,高会军,林伟阳,崔鹏,
申请(专利权)人:敬科深圳机器人科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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