一种识别图像中目标轮廓的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种识别图像中目标轮廓的方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像识别技术领域。具体实现方案为：获得针对待识别图像的第一目标识别区域，第一目标识别区域为待识别图像中的框选区域；对第一目标识别区域执行第一目标轮廓识别处理，获得第一目标轮廓识别结果；获得针对第一目标轮廓识别结果的确认指令，调用与第一目标轮廓识别结果对应的待选标签并通过界面展示；获得针对第一目标轮廓识别结果的标签确认指令，将被选中标签展示在第一目标轮廓识别结果所占区域中，并调用被选中标签对应的渲染规则对第一目标轮廓识别结果进行展示效果的渲染。染。染。

【技术实现步骤摘要】
一种识别图像中目标轮廓的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及图像识别领域的一种识别图像中目标轮廓的方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在海量数据资源和算力资源双重加持下，深度学习深入影响了图像处理的各个方向，极大推动了图像处理的发展。随着图像处理在越来越多的业务场景应用，用户对模型的准确率、召回率的要求也越来越高，为了训练出准确率和召回率都达标的模型，需要依靠大量的、准确的、已标注的图像数据才能实现，单纯依靠算力投入已无法解决本质问题。
[0003]对于复杂业务场景的图像数据而言，精准高效的标注目标物体轮廓是训练高质量模型的前提。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种用于精确高效的识别图像中目标轮廓的方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种识别图像中目标轮廓的方法，包括：
[0006]获得针对待识别图像的第一目标识别区域，所述第一目标识别区域为所述待识别图像中的框选区域；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别图像中目标轮廓的方法，包括：获得针对待识别图像的第一目标识别区域，所述第一目标识别区域为所述待识别图像中的框选区域；对所述第一目标识别区域执行第一目标轮廓识别处理，获得第一目标轮廓识别结果；获得针对所述第一目标轮廓识别结果的确认指令，调用与所述第一目标轮廓识别结果对应的待选标签并通过界面展示；获得针对所述第一目标轮廓识别结果的标签确认指令，将被选中标签展示在所述第一目标轮廓识别结果所占区域中，并调用所述被选中标签对应的渲染规则对所述第一目标轮廓识别结果进行展示效果的渲染。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述将被选中标签展示在第一目标轮廓识别结果所占区域中，并调用被选中标签对应的渲染规则对目标轮廓识别结果进行展示效果的渲染后，还包括：获得针对所述待识别图像的第二目标识别区域，所述第二目标识别区域为所述待识别图像中的框选区域，且所述第二目标区域的全部或部分区域位于所述第一目标轮廓识别结果所占区域内；对所述第二目标识别区域执行第二目标轮廓识别处理，获得第二目标轮廓识别结果；获得针对所述第二目标轮廓识别结果的确认指令，调用与所述第二目标轮廓识别结果对应的待选标签并通过界面展示；获得针对所述第二目标轮廓识别结果的标签确认指令，将被选中标签展示在所述第二目标轮廓识别结果所占区域中，并调用所述被选中标签对应的渲染规则对所述第二目标轮廓识别结果进行展示效果的渲染。3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述获得第一目标轮廓识别结果后，还包括：获得第一轮廓调整指令；根据所述第一轮廓调整指令中指示的第一位置执行第三目标轮廓识别处理，获得第三目标轮廓识别结果；所述第一位置位于所述第一目标轮廓识别结果所占区域之外；将所述第三目标轮廓识别结果与所述第一目标轮廓识别结果合并，获得更新后的第一目标轮廓识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述获得第一目标轮廓识别结果后，还包括：获得第二轮廓调整指令；根据所述第二轮廓调整指令中指示的第二位置执行第四目标轮廓识别处理，获得第四目标轮廓识别结果；所述第二位置、及所述第四目标轮廓识别结果所占区域，位于所述第一目标轮廓识别结果所占区域之内；在所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙雄飞，粘永，夏晶，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：