图像识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像识别方法及相关设备，可以提高增强现实图像识别的识别效率。该方法包括：获取目标图片所对应的N个初始特征点，其中，所述目标图片为待进行图像识别的图片，所述N为大于或等于1的整数；确定所述N个初始特征点中每个初始特征点的位置信息；根据所述每个初始特征点的位置信息确定所述每个初始特征点所对应的网格区域；根据所述每个初始特征点所对应的网格区域的RGB色值确定所述每个初始特征点所对应的比对结果；根据所述每个初始特征点所对应的比对结果确定所述目标图片所对应的识别特征点；根据所述目标图片所对应的识别特征点确定所述目标图片所对应的图像识别结果。的图像识别结果。的图像识别结果。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及图像识别领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。增强现实图像识别技术原理是基于OpenCV图像集成库的特征点匹配。主要步骤是结合设备的摄像头，将拍摄到的图片封装成MAT格式文件，与OpenCV中的目标对象进行逐帧对比：将两个目标的特征点的空间定位进行实时比对，获取两个描述符集合间的匹配项，当图像矩阵符合对应项定位时，在空间中绘制出对应模型的跟踪轮廓。
[0003]针对增强现实图像识别的SDK主要有：IOS开发的ARKit、GoogleAR开发的ARCore、高通AR开发的Vuforia。以上增强现实SDK均有图像识别功能，但是，增强现实图像识别技术中有还未解决的技术壁垒。
[0004]首先，三个SDK的核心问题均为无法识别特征点较少的图片，由于图像识别技术基于特征点的位置匹配，但是特征点的分布和读取都很大程度影响图像识别的成功率，因此目前增强现实的图像识别，都对于被识别物有一定的限制。其次，由于增强现实图片识别技术仅识别特征点的x、y轴位置即平面坐标位置，导致摄像机位置对识别效果、精度和成功率影响严重。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置及存储介质，可以提高增强现实图像识别的识别效率。
[0006]本申请第一方面提供一种图像识别方法，可以包括：
[0007]获取目标图片所对应的N个初始特征点，其中，所述目标图片为待进行图像识别的图片，所述N为大于或等于1的整数；
[0008]确定所述N个初始特征点中每个初始特征点的位置信息；
[0009]根据所述每个初始特征点的位置信息确定所述每个初始特征点所对应的网格区域；
[0010]根据所述每个初始特征点所对应的网格区域的RGB色值确定所述每个初始特征点所对应的比对结果，所述比对结果为所述每个初始特征点所对应的网格区域中相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值的比对结果；
[0011]根据所述每个初始特征点所对应的比对结果确定所述目标图片所对应的识别特征点；
[0012]根据所述目标图片所对应的识别特征点确定所述目标图片所对应的图像识别结果。
[0013]本申请第二方面提供了一种图像识别装置，包括：
[0014]获取单元，用于获取目标图片所对应的N个初始特征点，其中，所述目标图片为待
进行图像识别的图片，所述N为大于或等于1的整数；
[0015]位置确定单元，用于确定所述N个初始特征点中每个初始特征点的位置信息；
[0016]网格确定单元，用于根据所述每个初始特征点的位置信息确定所述每个初始特征点所对应的网格区域；
[0017]比对结果确定单元，用于根据所述每个初始特征点所对应的网格区域的RGB色值确定所述每个初始特征点所对应的比对结果，所述比对结果为所述每个初始特征点所对应的网格区域中相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值的比对结果；
[0018]特征点识别单元，用于根据所述每个初始特征点所对应的比对结果确定所述目标图片所对应的识别特征点；
[0019]特征点比对单元，用于根据所述目标图片所对应的识别特征点确定所述目标图片所对应的图像识别结果。
[0020]一种可能的设计中，所述比对结果确定单元具体用于：
[0021]确定所述目标图片所对应的色值对比临界值；
[0022]确定所述每个初始特征点所对应的网格区域内各个子网格的RGB色值；
[0023]将所述每个初始特征点所对应的网格区域内相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到所述比对结果。
[0024]一种可能的设计中，所述比对结果确定单元还具体用于：
[0025]通过如下公式将目标网格区域内相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到第一比对结果，所述目标网格区域为所述N个初始特征点中的任意一个特征点所对应的网格区域，所述相邻两个子网格为所述目标网格区域中边相邻的两个子网格：
[0026]|R
a1
‑
R
a2
|+|G
a1
‑
G
a2
|+|B
a1
‑
B
a2
|≧n；
[0027]其中，R
a1
、G
a1
以及B
a1
为所述边相邻的两个子网格中的一个子网格的RGB色值，R
a2
、G
a2
以及B
a2
为所述边相邻的两个子网格中的另一子网格的RGB色值，n为所述色值对比临界值；
[0028]若所述第一比对结果不满足预设条件，则通过如下公式将所述目标网格区域中相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到第二比对结果，所述相邻两个子网格为所述目标网格区域中对角相邻的两个子网格：
[0029]|R
a1
‑
R
a2
|+|G
a1
‑
G
a2
|+|B
a1
‑
B
a2
|≧n；
[0030]其中，R
a1
、G
a1
以及B
a1
为所述对角相邻的两个子网格中的一个子网格的RGB色值，R
a2
、G
a2
以及B
a2
为所述对角相邻的两个子网格中的另一子网格的RGB色值，n为所述色值对比临界值；
[0031]其中，所述第一比对结果和所述第二比对结果均为所述比对结果。
[0032]一种可能的设计中，所述特征点识别单元具体用于：
[0033]若所述第一比对结果为所述目标网格区域中边相邻两个子网格的RGB色值的差值均大于所述色值对比临界值，则将所述目标网格区域所对应的特征点确定为所述识别特征点；
[0034]若所述第一比对结果为所述目标网格区域中存在M组边相邻两个子网格的RGB色值的差值小于所述色值对比临界值，且所述第二比对结果为所述目标网格区域中对角相邻
的两个子网格的RGB色值的差值均小于所述色值对比临界值，则将所述目标网格区域所对应的特征点作废，其中，M为大于或等于2的整数；
[0035]若所述第一比对结果为所述目标网格区域中存在M组边相邻两个子网格的RGB色值的差值小于所述色值对比临界值，且所述第二比对结果为所述目标网格区域中存在一组对角相邻的两个子网格的RGB色值的差值大于所述色值对比临界值，则将所述目标网格区域所对应的特征点确定为所述识别特征点。
[0036]一种可能的设计中，所述比对结果确定单元还具体用于：
[0037]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取目标图片所对应的N个初始特征点，其中，所述目标图片为待进行图像识别的图片，所述N为大于或等于1的整数；确定所述N个初始特征点中每个初始特征点的位置信息；根据所述每个初始特征点的位置信息确定所述每个初始特征点所对应的网格区域；根据所述每个初始特征点所对应的网格区域的RGB色值确定所述每个初始特征点所对应的比对结果，所述比对结果为所述每个初始特征点所对应的网格区域中相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值的比对结果；根据所述每个初始特征点所对应的比对结果确定所述目标图片所对应的识别特征点；根据所述目标图片所对应的识别特征点确定所述目标图片所对应的图像识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个初始特征点所对应的网格区域的RGB色值确定所述每个初始特征点所对应的比对结果包括：确定所述目标图片所对应的色值对比临界值；确定所述每个初始特征点所对应的网格区域内各个子网格的RGB色值；将所述每个初始特征点所对应的网格区域内相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到所述比对结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述每个初始特征点所对应的网格区域内相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到所述比对结果包括：通过如下公式将目标网格区域内相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到第一比对结果，所述目标网格区域为所述N个初始特征点中的任意一个特征点所对应的网格区域，所述相邻两个子网格为所述目标网格区域中边相邻的两个子网格：|R
a1
‑
R
a2
|+|G
a1
‑
G
a2
|+|B
a1
‑
B
a2
|≧n；其中，R
a1
、G
a1
以及B
a1
为所述边相邻的两个子网格中的一个子网格的RGB色值，R
a2
、G
a2
以及B
a2
为所述边相邻的两个子网格中的另一子网格的RGB色值，n为所述色值对比临界值；若所述第一比对结果不满足预设条件，则通过如下公式将所述目标网格区域中相邻两个子网格的RGB色值的差值与所述色值对比临界值进行比对，以得到第二比对结果，所述相邻两个子网格为所述目标网格区域中对角相邻的两个子网格：|R
a1
‑
R
a2
|+|G
a1
‑
G
a2
|+|B
a1
‑
B
a2
|≧n；其中，R
a1
、G
a1
以及B
a1
为所述对角相邻的两个子网格中的一个子网格的RGB色值，R
a2
、G
a2
以及B
a2
为所述对角相邻的两个子网格中的另一子网格的RGB色值，n为所述色值对比临界值；其中，所述第一比对结果和所述第二比对结果均为所述比对结果。4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张馨文，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：