【技术实现步骤摘要】
基于图像分析的数据输出方法、装置、介质和计算设备
[0001]本专利技术的实施方式涉及图像处理
，更具体地，本专利技术的实施方式涉及一种基于图像分析的数据输出方法、装置、介质和计算设备。
技术介绍
[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]随着图像处理技术的快速发展，可以通过对图像的分析处理，从图像中得到更多需要的信息。目前，对图像进行分析处理的方式通常是先确定图像分析处理的目的，进而根据该目的对图像进行分析处理，最终将与该目的对应的图像分析处理结果进行输出。
[0004]然而，在实践中发现，现有技术通常只会输出最终得到的图像分析处理结果，可见，得到的处理结果通常较为片面，且使用该处理结果的人员无法得知图像中包含的更多内容，从而导致针对图像分析处理的效率较低。
技术实现思路
[0005]在本上下文中，本专利技术的实施方式期望提供一种基于图像分析的数据输出方法、装置、介质和计算设备。>[0006]在本专本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的数据输出方法，包括：获取待处理图像中的特征点坐标数组；按照预设方式对所述特征点坐标数组进行分析，得到所述特征点坐标数组对应的待输出数据，其中，至少包含一种数据类型的待输出数据；通过所述待输出数据的数据类型对应的输出方式输出所述待输出数据。2.根据权利要求1所述的基于图像分析的数据输出方法，获取待处理图像中的特征点坐标数组，包括：对待处理图像进行预处理，得到所述待处理图像对应的结果图像；通过特征提取算法对所述结果图像进行处理，得到所述结果图像对应的特征点坐标数组。3.根据权利要求2所述的基于图像分析的数据输出方法，所述按照预设方式对所述特征点坐标数组进行分析，得到所述特征点坐标数组对应的待输出数据，包括：按照预设方式对所述结果图像进行分割，得到所述结果图像对应的多个子矩阵；从所述特征点坐标数组中获取各个所述子矩阵对应的特征点坐标子数组；对多个所述特征点坐标子数组进行计算，得到各个所述子矩阵对应的特征点中心点，并将各个所述特征点中心点插入与其对应的子矩阵特征点数组队列；分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合，得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合数据；将所述特征点坐标数组、多个所述特征点坐标子数组、多个所述特征点中心点以及多个所述拟合数据确定为所述特征点坐标数组对应的待输出数据，其中，所述特征点坐标数组为特征点数组类型的待输出数据，所述特征点坐标子数组为特征点子数组类型的待输出数据，所述特征点中心点为中心点类型的待输出数据，所述拟合数据为拟合类型的待输出数据。4.根据权利要求3所述的基于图像分析的数据输出方法，所述按照预设方式对所述结果图像进行分割，得到所述结果图像对应的多个子矩阵，包括：将所述结果图像转换为张量矩阵，并获取所述张量矩阵的矩阵宽和矩阵高；基于所述矩阵宽、所述矩阵高以及预设方式将所述张量矩阵进行分割，得到所述张量矩阵对应的多个子矩阵。5.根据权利要求3或4所述的基于图像分析的数据输出方法，分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合，得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合数据，包括：通过二阶拟合方程分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合，得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合方程；将各个所述拟合方程插入与其对应的拟合队列，所述拟合队列与所述子矩阵特征点数组队列一一对应；从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量，并且从所述拟合队列中获取拟合向量，以及根据所述特征点均值向量和所述拟合向量计算得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数；将多个所述拟合方程、所述均值向量L2范数以及所述拟合向量L2范数确定为拟合数据。
6.根据权利要求5所述的基于图像分析的数据输出方法，从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量，并且从所述拟合队列中获取拟合向量，以及根据所述特征点均值向量和所述拟合向量计算得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数，包括：从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量，并将所述特征点均值向量存储至第一临时向量；从所述拟合队列中获取拟合向量，并将所述拟合向量存储至第二临时向量；根据预设范数计算公式对所述第一临时向量和所述第二临时向量进行计算，得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数。7.一种基于图像分析的数据输出装置，包括：获取单元，用于获取待处理图像中...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾凡，易锐，李静，邰海军，柯钦瑜，黄勇，
申请(专利权)人：郑州大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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