【技术实现步骤摘要】
样本图像的生成方法、装置和设备
[0001]本公开涉及人工智能领域,具体涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等
,尤其涉及样本图像的生成方法、装置和设备。
技术介绍
[0002]在一些场景中,需要对具有包括复选框的图像数据进行复选框检测。相关技术中,为了可通过复选框检测模型对具有复选框的图像数据进行检测,通常需要对复选框检测模型进行训练,然而,在训练复选框检测模型的过程中,具有复选框的样本图像难以获得,训练复选框检测模型的成本较高。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种用于样本图像的生成方法、装置和设备。
[0004]根据本公开的一方面,提供了一种样本图像的生成方法,包括:确定原始图像中的多个复选框区域;从所述多个复选框区域中选择出至少一个第一目标复选框区域;从预设的第一复选框图像集合中,获取与所述第一目标复选框区域的灰度均值匹配的第一目标复选框图像,其中,所述第一复选框图像集合中的复选框图像为仅包括处于选中状态的复选框的图像,并且标注有第一标签,其中,第一标签表示第一复选框图像集合中的复选 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种样本图像的生成方法,包括:确定原始图像中的多个复选框区域;从所述多个复选框区域中选择出至少一个第一目标复选框区域;从预设的第一复选框图像集合中,获取与所述第一目标复选框区域的灰度均值匹配的第一目标复选框图像,其中,所述第一复选框图像集合中的复选框图像为仅包括处于选中状态的复选框的图像,并且标注有第一标签,其中,第一标签表示第一复选框图像集合中的复选框图像处于选中状态;将所述原始图像中的所述第一目标复选框区域替换为所述第一目标复选框图像,以得到目标图像;根据所述原始图像和所述目标图像,生成用于训练复选框检测模型的样本图像集合。2.根据权利要求1所述的方法,其中,在将所述原始图像中的所述第一目标复选框区域替换为所述第一目标复选框图像,以得到目标图像之前,所述方法还包括:根据所述第一目标复选框区域的尺寸,对所述第一目标复选框图像进行缩放,其中,缩放后的第一目标复选框图像的尺寸与所述第一目标复选框区域的尺寸相同。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述从预设的第一复选框图像集合中,获取与所述第一目标复选框区域的灰度均值匹配的第一目标复选框图像,包括:分别确定所述第一目标复选框区域的灰度均值和所述第一复选框图像集合中各个复选框图像的灰度均值之间的差值的绝对值;按照所述差值的绝对值从小到大的顺序,对所述第一复选框图像集合中的复选框图像进行排序,以得到排序结果;从所述排序结果中获取排序位于前K位的复选框图像作为所述第一目标复选框图像,其中,K为正整数,并且小于所述第一复选框图像集合中复选框图像的总数。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定原始图像中的多个复选框区域,包括:获取所述原始图像的复选框标注结果;根据所述复选框标注结果,确定所述原始图像中的多个复选框区域。5.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述确定原始图像中的多个复选框区域之前,所述方法还包括:对所述原始图像进行灰度化处理。6.根据权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:获取所述原始图像的文本内容标注结果;根据所述文本内容标注结果,确定所述原始图像中的多个文本内容区域;确定各个所述复选框区域和各个所述文本内容区域之间的距离;针对各个所述复选框区域,将所述多个文本内容区域中获取与所述复选框区域距离最近的文本区域作为所述复选框区域对应的目标文本内容区域;对所述目标文本内容区域进行文字识别,并采用文字识别结果对所述目标文本内容区域进行标注。7.根据权利要求1
‑
6中任一项所述的方法,其中,在将所述原始图像中的所述第一目标复选框区域替换为所述第一目标复选框图像,以得到目标图像之前,所述方法还包括:确定所述多个复选框区域中除了所述第一目标复选框区域之外的其他复选框区域中
存在第二目标复选框区域,其中,所述第二目标复选框区域中的复选框处于选中状态;从预设的第二复选框图像集合中,获取与所述第二目标复选框区域的灰度均值匹配的第二目标复选框图像,其中,所述第二复选框图像集合中的复选框图像为仅包括处于未选中状态的复选框的图像,并且标注第二标签,所述第二标签表示所述第二复选框图像集合中的复选框图像处于未选中状态;将所述原始图像中的所述第二目标复选框区域替换为所述第二目标复选框图像。8.一种样本图像的生成装置,包括:第一确定模块,用于确定原始图像中的多个复选框区域;选择模块,用于从所述多个复选框区域中选择出至少一个第一目标复选框区域;第一获取模块,用于从预设的第一复选框图像集合中,获取与所述第一目标复选框区域的灰度均值匹配的第一目标复选框图像,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈禹燊,韩光耀,岳洪达,许海洋,王艺,
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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