用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法技术

本发明专利技术特别涉及一种用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法，包括如下步骤：构建数据集：对包含完整屏幕的原图进行裁剪得到单角点缺失图；对单角点缺失图进行中心缩小处理并在四周填补0像素使图片长宽不变，裁剪掉的角点位于填补的区域内；根据缩小填补后的图片中的角点位置计算标签值；构建模型，利用数据集对模型进行训练得到训练好的角点识别模型；将待识别的全屏或单角缺失的图片代入训练好的角点识别模型中得到预测标签值；对预测标签值进行中心放大处理和坐标变换得到真实的角点坐标。通过上述步骤，使得不在原始图片的角点也能正常进行计算损失函数和反向传播优化模型，从而实现屏幕缺失一个的角点的情况下对全部角点的准确定位。角点的准确定位。角点的准确定位。

【技术实现步骤摘要】
用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法


[0001]本专利技术涉及图片处理
，特别涉及一种用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法。

技术介绍

[0002]YOLO系列算法是一类典型的one
‑
stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。YOLO算法采用一个单独的CNN模型实现end
‑
to
‑
end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box（边界框）的位置及其所属的类别，目前最新的YOLO系列算法是YOLOv5算法。
[0003]YOLOv5算法输出的bounding box（边界框）是由左上角点和右下角点构成的，对于很多目标来说，我们不仅需要其边界框，还需要其具体的角点位置。有学者在GitHub开源软件平台上提出了Yolo
‑
ArbV2算法，该算法是在YOLOv5基础上进行二次开发，保持GT框检测功能的同时，新增了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法，其特征在于：包括如下步骤：通过全角点数据集按如下步骤构建缺失角点数据集：对包含完整屏幕的原图进行裁剪得到单角点缺失图；对单角点缺失图进行中心缩小处理并在四周填补0像素使图片长宽不变，其中，裁剪掉的角点位于填补的区域内，1/α为预设的缩小系数，1＜α＜3；根据缩小填补后的图片中的角点位置计算标签值；构建Yolo
‑
ArbV2模型，利用数据集对模型进行训练得到训练好的角点识别模型，训练时单角点缺失图作为模型的输入、标签值作为模型的输出；将待识别的全屏或单角缺失的图片代入训练好的角点识别模型中得到预测标签值；对预测标签值进行中心放大处理和坐标变换得到真实的角点坐标，其中放大系数为α。2.如权利要求1所述的用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法，其特征在于：所述的对包含完整屏幕的原图进行裁剪得到单角点缺失图包括：人工标记包含完整屏幕的原图得到四个角点坐标；任意选择一个角点A，记其对角点为C，经过点A和点C的连线上的点E作第一直线将点A和其余三个角点分割开，其中L
AE
≤L
AC
*(α
‑
1)/(α+1)，L
AE
和L
AC
分别是点AE、点AC之间的距离；以第一直线为边，作包含除点A以外的三个角点的长方形，并基于该长方形对图片进行裁剪得到单角点缺失图。3.如权利要求1所述的用于全屏或单角缺失的屏幕角点定位方法，其特征在于：所述的根据缩小填补后的图片中的角点位置计算标签值包括：根据剪裁前、后的原图、单角点缺失图的变换关系将原图中的四个角点坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：储琪，田辉，朱鹏远，陈天翔，郭玉刚，张志翔，刘斌，俞能海，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：