样本图像的生成方法技术

本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种样本图像的生成方法

【技术实现步骤摘要】
样本图像的生成方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种样本图像的生成方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]在计算机视觉领域，样本图像是指用于训练深度学习模型的图像数据
。
样本图像通常会被标注，使得模型能够学习到图像的特征
。
标注的样本图像越多，模型的训练效果越好
。
[0003]相关技术中，通常在已标注的初始样本图像的基础上，用一张初始样本图像的像素点替换掉另一张初始样本图像的像素点，或者通过计算机视觉库
OpenCV
（
Open Source Computer Vision Library
）擦除初始样本图像的部分内容
、
写入新的内容，生成与初始样本图像相似的新样本图像，以增加样本图像的数量
。
[0004]然而，相关技术中生成的样本图像会引入失真，质量较差，导致深度学习模型的训练效果较差<br/>。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种样本图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一初始矢量图形，所述第一初始矢量图形包括元素及对应的属性信息；基于标注有第一标签的栅格图形，标注所述第一初始矢量图形，得到标注有第二标签的第二初始矢量图形，所述第一标签对应的标注区域与所述第二标签对应的标注区域满足预设区域重合度的要求；更改所述第二初始矢量图形的元素及对应的属性信息，生成第三初始矢量图形；转换所述第三初始矢量图形的图像格式，得到样本栅格图形；其中，所述样本栅格图形用于训练对象识别模型；所述对象识别模型用于根据输入的栅格图形，输出所述栅格图形中待识别的对象
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更改所述第二初始矢量图形的元素及对应的属性信息，包括：通过元素识别模型识别所述元素的类别信息；基于所述类别信息对应的预设更改方式，更改所述元素
。3.
根据权利要求2所述的方法，所述预设更改方式包括多种，所述更改所述元素，包括：从多种所述预设更改方式中随机确定目标更改方式；按照所述目标更改方式更改所述元素
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二初始矢量图形的数量为多个的情况下，所述更改所述第二初始矢量图形的元素及对应的属性信息，还包括：交换不同所述第二初始矢量图形的所述元素
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一初始矢量图形，之前包括：转换未标注的栅格图形的图像格式，得到第一初始矢量图形，所述第一初始矢量图形包括元素及对应的属性信息；基于所述元素的属性信息，确定所述元素在所述第一初始矢量图形的位置区域；基于所述位置区域，以及标注有第一标签的栅格图形，从所述第一标签中确定目标第一标签，所述目标第一标签对应的所述栅格图形的标注区域与所述位置区域的区域重合度最大；更改所述目标第一标签对应的所述栅格图形的标注区域为与所述位置区域重合
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于标注有第一标签的栅格图形，标注所述第一初始矢...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊玉竹，柴玉倩，
申请(专利权)人：企查查科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：