图像采集检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像采集检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对环境进行图像采集，并对采集到的图像进行目标识别处理；当从采集到的图像中识别出对象时，检测包括所述对象的目标区域的亮度均值；根据所述亮度均值，确定再次进行图像采集时需要使用的目标曝光指数；基于所述目标曝光指数对所述环境中的所述对象进行图像采集，根据采集得到的包含所述对象的目标图像进行身份检测处理。通过本发明专利技术，能够采集满足身份检测需求的图像，从而提高身份检测的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像采集检测方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及计算机图像处理技术，尤其涉及一种图像采集检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的不断发展，人脸识别技术作为一种身份认证手段，在支付系统、考勤系统、以及门禁系统等应用场景下扮演着愈发重要的角色，因此保证图像质量，对于上述应用有着重要意义。相关技术通常是通过宽动态提升摄像采集的动态范围来保证采集的图像的亮度。然而，在实际应用过程中发现，宽动态范围图像采集成本过高，并且在背光、逆光和阴影等复杂的光线条件下仍然无法提供满足身份识别需求的图像。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像采集检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够采集满足身份检测需求的图像，从而提高身份检测的效率和准确性。本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供一种图像采集检测方法，包括：对环境进行图像采集，并对采集到的图像进行目标识别处理；当从采集到的图像中识别出对象时，检测包括所述对象的目标区域的亮度均值；根据所述亮度均值，确定再次进行图像采集时需要使用的目标曝光指数；基于所述目标曝光指数对所述环境中的所述对象进行图像采集，根据采集得到的包含所述对象的目标图像进行身份检测处理。在上述方案中，所述根据所述第三区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域，包括：在所述深度图像的图像坐标系中，确定对应所述第三区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述根据所述第四区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域，包括：在所述红外图像的图像坐标系中，确定对应所述第四区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像中的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述确定大于所述原始曝光指数的目标曝光指数，包括：在线性表中查询与所述亮度均值对应的目标曝光指数；其中，所述目标曝光指数大于所述原始曝光指数。在上述方案中，所述确定小于所述原始曝光指数的目标曝光指数，包括：在线性表中查询与所述亮度均值对应的目标曝光指数；其中，所述目标曝光指数小于所述原始曝光指数。在上述方案中，所述确定大于所述原始曝光指数的目标曝光指数，包括：确定所述亮度均值和所述最小亮度阈值之间的差值；在所述原始曝光指数的基础上，叠加与所述差值对应的比例增益、积分增益和微分增益，以得到大于所述原始曝光指数的目标曝光指数。在上述方案中，所述确定小于所述原始曝光指数的目标曝光指数，包括：确定所述亮度均值和所述最大亮度阈值之间的差值；在所述原始曝光指数的基础上，叠加与所述差值对应的比例损耗、积分损耗和微分损耗，以得到小于所述原始曝光指数的目标曝光指数。本专利技术实施例提供一种图像采集检测装置，包括：采集模块，用于对环境进行图像采集，并对采集到的图像进行目标识别处理；亮度检测模块，用于当从采集到的图像中识别出对象时，检测包括所述对象的目标区域的亮度均值；计算模块，用于根据所述亮度均值，确定再次进行图像采集时需要使用的目标曝光指数；身份检测模块，用于基于所述目标曝光指数对所述环境中的所述对象进行图像采集，根据采集得到的包含所述对象的目标图像进行身份检测处理。在上述方案中，所述采集模块，还用于对环境进行图像采集，以获得包括以下至少之一的图像：可见光图像；红外图像；深度图像。在上述方案中，所述采集模块，还用于对所述可见光图像进行目标识别处理；当在所述可见光图像中识别出所述对象时，在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于当在所述可见光图像中未识别出所述对象时，对所述红外图像进行目标识别处理；当在所述红外图像中识别出所述对象时，在所述红外图像中确定包括所述对象的第一区域；根据所述第一区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于在所述红外图像的图像坐标系中，确定对应所述第一区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于当在所述红外图像中未识别出所述对象时，对所述深度图像进行目标识别处理；当在所述深度图像中识别出所述对象时，在所述深度图像中确定包括所述对象的第二区域；根据所述第二区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于在所述深度图像的图像坐标系中，确定对应所述第二区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于当在所述可见光图像中未识别出所述对象时，对所述深度图像进行目标识别处理；当在所述深度图像中识别出所述对象时，在所述深度图像中确定包括所述对象的第三区域；根据所述第三区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于在所述深度图像的图像坐标系中，确定对应所述第三区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于当在所述深度图像中未识别出所述对象时，对所述红外图像进行目标识别处理；当在所述红外图像中识别出所述对象时，在所述红外图像中确定包括所述对象的第四区域；根据所述第四区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。在上述方案中，所述采集模块，还用于在所述红外图像的图像坐标系中，确定对应所述第四区域的边界位置的像素坐标；在所述可见光图像中的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。在上述方案中，所述亮度检测模块，还用于确定所述目标区域中包括的像素点总数、以及每个像素点的亮度值；将所述目标区域中的所有像素点的亮度值进行加和，并将所述加和与所述像素点总数的比值，确定为所述目标区域的亮度均值。在上述方案中，所述计算模块，还用于确定采集所述图像所使用的原始曝光指数；其中，所述原始曝光指数包括原始感光度和原始曝光时间至少之一；当所述亮度均值小于最小亮度阈值时，确定大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像采集检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n对环境进行图像采集，并对采集到的图像进行目标识别处理；/n当从采集到的图像中识别出对象时，检测包括所述对象的目标区域的亮度均值；/n根据所述亮度均值，确定再次进行图像采集时需要使用的目标曝光指数；/n基于所述目标曝光指数对所述环境中的所述对象进行图像采集，根据采集得到的包含所述对象的目标图像进行身份检测处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像采集检测方法，其特征在于，所述方法包括：
对环境进行图像采集，并对采集到的图像进行目标识别处理；
当从采集到的图像中识别出对象时，检测包括所述对象的目标区域的亮度均值；
根据所述亮度均值，确定再次进行图像采集时需要使用的目标曝光指数；
基于所述目标曝光指数对所述环境中的所述对象进行图像采集，根据采集得到的包含所述对象的目标图像进行身份检测处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对环境进行图像采集，包括：
对所述环境进行图像采集，以获得包括以下至少之一的图像：
可见光图像；红外图像；深度图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述对采集到的图像进行目标识别处理，包括：
对所述可见光图像进行目标识别处理；
在所述检测包括所述对象的目标区域的亮度均值之前，所述方法还包括：
当在所述可见光图像中识别出所述对象时，在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述可见光图像中未识别出所述对象时，对所述红外图像进行目标识别处理；
当在所述红外图像中识别出所述对象时，在所述红外图像中确定包括所述对象的第一区域；
根据所述第一区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域，包括：
在所述红外图像的图像坐标系中，确定对应所述第一区域的边界位置的像素坐标；
在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述红外图像中未识别出所述对象时，对所述深度图像进行目标识别处理；
当在所述深度图像中识别出所述对象时，在所述深度图像中确定包括所述对象的第二区域；
根据所述第二区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二区域对所述可见光图像进行定位处理，以在所述可见光图像中确定包括所述对象的目标区域，包括：
在所述深度图像的图像坐标系中，确定对应所述第二区域的边界位置的像素坐标；
在所述可见光图像的图像坐标系中，确定与所述边界位置的像素坐标相同的目标边界位置，并将所述目标边界位置所对应的区域确定为所述目标区域。


8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述可见光图像中未识别出所述对象时，对所述深度图像进行目标识别处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙士友，洪哲鸣，刘文君，郭润增，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44