【技术实现步骤摘要】
一种图像拼接方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及图像处理领域，具体为深度学习和计算机视觉领域，尤其涉及一种图像拼接方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]对影像素材进行POI(Point of Interest，兴趣点)生产中，招牌信息可以作为其中的一项重要内容。
[0003]根据招牌图像中识别出的文本和采集招牌图像的地理位置，可以生成POI数据。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种图像拼接方法、装置、电子设备和存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种图像拼接方法，包括：
[0006]获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像中存在重叠招牌区域；
[0007]在所述第一图像中识别文本特征，以及在所述第二图像中识别文本特征，并确定文本匹配特征；
[0008]在所述第一图像中识别图像特征，以及在所述第二图像中识别图像特征，并确定图像匹配特征；
[0009]将所述文本匹配特征和所述图像匹配特征进行融合，得
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像拼接方法，包括：获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像中存在重叠招牌区域；在所述第一图像中识别文本特征，以及在所述第二图像中识别文本特征，并确定文本匹配特征；在所述第一图像中识别图像特征，以及在所述第二图像中识别图像特征，并确定图像匹配特征；将所述文本匹配特征和所述图像匹配特征进行融合，得到融合特征；根据所述融合特征，确定图像变换信息，并对所述第二图像进行图像变换；将变换后的第二图像与所述第一图像进行拼接。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述文本特征包括文本区域；所述确定文本匹配特征，包括：将所述第一图像中识别的第一文本区域，与所述第二图像中识别的第二文本区域进行比较，确定语句区域对，所述语句区域对包括匹配的第一语句区域和第二语句区域，所述第一文本区域包括所述第一语句区域，所述第二文本区域包括所述第二语句区域；根据语句区域对，确定文本匹配特征。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据语句区域对，确定文本匹配特征，包括：在所述语句区域对中，识别第一语句区域包括的第一文字区域和第二语句区域包括的第二文字区域；在所述语句区域对中，确定文字区域对；所述文字区域对包括匹配的第一文字区域和第二文字区域；根据文字区域对，确定文本匹配特征。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定语句区域对，包括：识别所述第一文本区域的语义信息和所述第二文本区域的语义信息；根据所述第一文本区域的语义信息和所述第二文本区域的语义信息，确定匹配的第一语句区域和第二语句区域，并作为语句区域对。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据文字区域对，确定文本匹配特征，包括：在所述文字区域对中，确定特征点对，并作为文本匹配特征，所述特征点对包括表示同一坐标点的第一文本区域的像素点和第二文本区域的像素点。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述文本匹配特征和所述图像匹配特征进行融合，得到融合特征，包括：在文本匹配特征和图像匹配特征中，剔除冗余特征和异常特征；将剔除后的文本匹配特征和剔除后的图像匹配特征进行融合，得到融合特征。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：在拼接得到的图像中识别至少两个招牌；根据各所述招牌在拼接得到的图像中的相对位置，确定各所述招牌对应的兴趣点之间的空间拓扑关系。8.一种图像拼接装置，包括：图像获取模块，用于获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像中存在重叠招牌区域；
文本匹配特征确定模块，用于在所述第一图像中识别文本特征，以及在所述第二图像中识别文本特征，并确定文本匹配特征；图像匹配特征确定模块，用于在所述第一图像中识别图像特征，以及在所述第二图像中识别图像特征，并确定图像匹配特征；融合特征获取模块，用于将所述文本匹配特征和所述图像匹配特征进行融合，得到融合特征；图像变换模块，用于根据所述融合特征，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马小明，
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：
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