本申请公开了一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取采集图像，对采集图像进行检测得到检测图像，确定检测图像中的一个或多个连通区域，若一个或多个连通区域中存在区域面积大于第一阈值，且亮度小于第二阈值的连通区域，则确定摄像头被遮挡。本申请实施例中，结合了多种检测来检测摄像头是否被遮挡，可以提高摄像头遮挡检测的准确性。挡检测的准确性。挡检测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的不断发展，摄像头已经广泛应用于安防、监控、智能家居、医疗等领域。摄像头在使用过程中可能由于各种原因被遮挡，如人为遮挡、物体遮挡等，以致摄像头拍摄不到需要的图像，影响了摄像头的使用。因此，如何检测摄像头是否被遮挡非常重要。目前，已有许多检测摄像头是否被遮挡的方法，但这些方法的准确性较低。
技术实现思路
[0003]本申请实施例公开一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于提高摄像头遮挡检测的准确性。
[0004]第一方面，本申请实施例公开了一种图像检测方法，包括：
[0005]获取采集图像，所述采集图像为摄像头采集的图像；
[0006]对所述采集图像进行检测，得到检测图像；
[0007]确定所述检测图像中的一个或多个连通区域；
[0008]若所述一个或多个连通区域中存在区域面积大于第一阈值，且亮度小于第二阈值的连通区域，则确定所述摄像头被遮挡。
[0009]第二方面，本申请实施例公开了一种图像检测装置，包括：
[0010]获取单元，用于获取采集图像，所述采集图像为摄像头采集的图像；
[0011]检测单元，用于对所述采集图像进行检测，得到检测图像；
[0012]第一确定单元，用于确定所述检测图像中的一个或多个连通区域；
[0013]第二确定单元，用于若所述一个或多个连通区域中存在区域面积大于第一阈值，且亮度小于第二阈值的连通区域，则确定所述摄像头被遮挡。
[0014]作为一种可能的实施方式，所述检测单元具体用于：
[0015]对所述采集图像进行灰度处理，得到灰度图像；
[0016]对所述灰度图像进行滤波处理，得到滤波图像；
[0017]对所述滤波图像进行检测，得到检测图像。
[0018]作为一种可能的实施方式，所述第一确定单元具体用于：
[0019]对所述检测图像进行二值化处理，得到二值图像；
[0020]确定所述二值图像中的一个或多个连通区域。
[0021]作为一种可能的实施方式，所述第一确定单元确定所述二值图像中的一个或多个连通区域包括：
[0022]对所述二值图像进行形态学处理，得到形态学图像；
[0023]确定所述形态学图像中的一个或多个连通区域。
[0024]作为一种可能的实施方式，所述第一确定单元确定所述形态学图像中的一个或多个连通区域包括：
[0025]对所述形态学图像进行区域分割，得到所述形态学图像中的一个或多个连通区域。
[0026]作为一种可能的实施方式，所述装置还包括：
[0027]转换单元，用于将所述采集图像转换为HSV图像；
[0028]计算单元，用于计算所述HSV图像中所述一个或多个连通区域对应的亮度。
[0029]作为一种可能的实施方式，所述计算单元，具体用于计算所述HSV图像中所述一个或多个连通区域中每个连通区域包括的所有像素点的亮度的平均值，得到所述一个或多个连通区域对应的亮度。
[0030]作为一种可能的实施方式，所述装置还包括：
[0031]提示单元，用于所述第二确定单元确定所述摄像头被遮挡之后，输出用于提示用户所述摄像头被遮挡的提示信息；和/或向终端设备发送用于提示用户所述摄像头被遮挡的提示信息。
[0032]第三方面，本申请公开了一种电子设备，该电子设备可以包括处理器和存储器，当处理器执行存储器存储的计算机程序时，使得处理器执行第一方面公开的图像检测方法。
[0033]第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序或计算机指令，当该计算机程序或计算机指令被处理器运行时，实现如上述第一方面公开的图像检测方法。
[0034]第五方面，本申请公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序代码，当该计算机程序代码被处理器运行时，使得上述图像检测方法被执行。
[0035]本申请实施例中，获取采集图像，对采集图像进行检测得到检测图像，确定检测图像中的一个或多个连通区域，若这一个或多个连通区域中存在区域面积大于第一阈值，且亮度小于第二阈值的连通区域，则确定摄像头被遮挡。可见，结合了多种检测来检测摄像头是否被遮挡，可以提高摄像头遮挡检测的准确性。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1是本申请实施例公开的一种图像检测方法的流程示意图；
[0038]图2是本申请实施例公开的另一种图像检测方法的流程示意图；
[0039]图3是本申请实施例公开的一种图像检测装置的结构示意图；
[0040]图4是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图；
[0041]图5是本申请实施例公开的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的
附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0043]本申请实施例公开一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于提高摄像头遮挡检测的准确性。以下分别进行详细说明。
[0044]为了更好地理解本申请实施例，下面先对本申请实施例的相关技术进行描述。
[0045]摄像头已经广泛应用于安防、监控、智能家居、医疗等领域。但摄像头在使用过程中常常会被遮挡，如被人为挡住、被物体遮挡等，这会导致监控系统失去监控效果，影响到场景的安全性和实时性。因此，摄像头遮挡的检测一直是一个重要的技术难点。
[0046]目前，已有许多遮挡检测方法被提出，如基于像素点的检测方法、基于运动的检测方法、基于深度学习的检测方法、基于边缘检测的检测方法、基于光流法的检测方法等。
[0047]基于像素点的检测方法可以通过检测图像中的像素点变化来判断摄像头是否被遮挡。但该方法容易受到光照变化、环境干扰等因素的影响，准确性较低。
[0048]基于运动的检测方法可以通过检测图像中的运动物体来判断摄像头是否被遮挡。但该方法需要摄像头所监测的场景中存在运动物体，且需要较高的计算资源。
[0049]基于深度学习的检测方法可以利用深度学习算法对图像进行处理，从而检测摄像头是否被遮挡。但该方法需要大量的训练数据和计算资源，且需要摄像头所监测的场景具有足够的多样性。
[0050]基于边缘检测的检测方法可以通过检测图像中的物体轮廓来判断摄像头是否被遮挡。但该方法容易受到场景本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取采集图像，所述采集图像为摄像头采集的图像；对所述采集图像进行检测，得到检测图像；确定所述检测图像中的一个或多个连通区域；若所述一个或多个连通区域中存在区域面积大于第一阈值，且亮度小于第二阈值的连通区域，则确定所述摄像头被遮挡。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述采集图像进行检测，得到检测图像包括：对所述采集图像进行灰度处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行滤波处理，得到滤波图像；对所述滤波图像进行检测，得到检测图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述检测图像中的一个或多个连通区域包括：对所述检测图像进行二值化处理，得到二值图像；确定所述二值图像中的一个或多个连通区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述二值图像中的一个或多个连通区域包括：对所述二值图像进行形态学处理，得到形态学图像；确定所述形态学图像中的一个或多个连通区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述形态学图像中的一个或多个连通区域包括：对所述形态学图像进行区域分割，得到所述形态学图像中的一个或多个连通区域。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述采集图像转换为HSV图像；计算所述HSV图像中所述一个或多个连通区域对应的亮度。7.根据权利要求6所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小强，
申请(专利权)人：深圳绿米联创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。