图像识别方法技术

本申请提供一种图像识别方法

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]在拍摄场景进行图像拍摄时，若受到光线干扰，会导致拍摄的图像存在反光噪点，影响图像拍摄质量
。
[0003]针对需要进行反光识别的图像，目前通常采用人工审核的方法识别图像是否存在反光现象
。
[0004]采用人工审核的方式进行图像反光识别，审核成本较高；且受限于人工审核效率低的缺点，无法对图像做到及时审核
。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本申请实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的图像识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种图像识别方法，包括：
[0007]在亮度特征维度，对待审核图像进行二值化处理，获取二值化图像；
[0008]对所述二值化图像依次进行形态学腐蚀操作
、
形态学膨胀操作，获取所述二值化图像对应的至少一个图像连通域，所述图像连通域包括反光像素点；
[0009]基于所述图像连通域对应的像素点信息，在所述至少一个图像连通域中确定出像素点信息满足预设条件的目标图像连通域；
[0010]在所述待审核图像的目标图像区域所对应的目标图像连通域的数目满足限制条件的情况下，确定所述待审核图像为反光图像，所述目标图像区域包括待审核图像内容
。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种图像识别装置，包括：
[0012]第一获取模块，用于在亮度特征维度，对待审核图像进行二值化处理，获取二值化图像；
[0013]第二获取模块，用于对所述二值化图像依次进行形态学腐蚀操作
、
形态学膨胀操作，获取所述二值化图像对应的至少一个图像连通域，所述图像连通域包括反光像素点；
[0014]第一确定模块，用于基于所述图像连通域对应的像素点信息，在所述至少一个图像连通域中确定出像素点信息满足预设条件的目标图像连通域；
[0015]第二确定模块，用于在所述待审核图像的目标图像区域所对应的目标图像连通域的数目满足限制条件的情况下，确定所述待审核图像为反光图像，所述目标图像区域包括待审核图像内容
。
[0016]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器
、
存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像识别方法的步骤
。
[0017]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像识别方法的步骤
。
[0018]本申请实施例技术方案，在亮度特征维度对待审核图像进行二值化处理获取二值化图像后，对二值化图像进行形态学操作获取至少一个图像连通域，基于像素点信息在至少一个图像连通域中筛选出目标图像连通域，根据待审核图像的目标图像区域中目标图像连通域的包含情况，确定待审核图像是否为反光图像，可以在资源耗费较少的前提下自动识别反光图像，且具有识别精度高
、
识别稳定性的特点，同时可有效节省人力审核成本
、
提高审核效率
。
附图说明
[0019]图1表示本申请实施例提供的图像识别方法的示意图；
[0020]图2表示本申请实施例提供的形成反光区域的营业执照图像的示意图；
[0021]图3表示本申请实施例提供的图像识别方法的整体实施流程图；
[0022]图4表示本申请实施例提供的图像识别装置的示意图；
[0023]图5表示本申请实施例提供的电子设备结构示意图
。
具体实施方式
[0024]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，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0025]应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征
、
结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中
。
因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例
。
此外，这些特定的特征
、
结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中
。
本申请实施例中的多个可以包括两个以及两个以上
。
[0026]在本申请的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定
。
[0027]本申请实施例提供一种图像识别方法，用于对待审核图像进行反光识别，待审核图像可以为用户上传至平台侧的
、
需要由平台侧认证的图像，如证件类图像
(
包括个人类证件图像
、
营业执照等
)
；也可以是用户随机拍摄的
、
需要进行反光识别的图像
。
本申请实施例利用计算机视觉技术和反光图的特性
、
对图像进行自动化的反光识别，可以在提高审核效率
、
降低审核成本的同时，提高识别精度
。
[0028]下面对本申请实施例提供的图像识别方法进行介绍，参见图1所示，该方法包括如下步骤：
[0029]步骤
101、
在亮度特征维度，对待审核图像进行二值化处理，获取二值化图像
。
[0030]在对待审核图像进行反光识别时，需要针对待审核图像，在亮度特征维度，对其进
行二值化处理，以获取待审核图像对应的二值化图像
。
其中，待审核图像为
RGB
图像格式，在进行二值化处理之前，需要将
RGB
图像格式转换为
HSV
图像格式，由于
HSV
图像格式的图像可以从色度
H、
饱和度
S
和亮度
V
三个维度来表征像素点，因此可以针对
HSV
图像格式的图像，在亮度特征维度进行二值化处理，获取二值化图像
。
[0031]其中，二值化图像对应于两个亮度值，且两个亮度值为亮度差距较大的两个亮度值，通常为两个极限亮度值；则，针对二值化图像中的每个像素点而言，其对应于最大亮度本文档来自技高网...

【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：在亮度特征维度，对待审核图像进行二值化处理，获取二值化图像；对所述二值化图像依次进行形态学腐蚀操作
、
形态学膨胀操作，获取所述二值化图像对应的至少一个图像连通域，所述图像连通域包括反光像素点；基于所述图像连通域对应的像素点信息，在所述至少一个图像连通域中确定出像素点信息满足预设条件的目标图像连通域；在所述待审核图像的目标图像区域所对应的目标图像连通域的数目满足限制条件的情况下，确定所述待审核图像为反光图像，所述目标图像区域包括待审核图像内容
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在亮度特征维度，对待审核图像进行二值化处理，获取二值化图像，包括：将所述待审核图像从
RGB
空间转换到
HSV
空间，获取所述待审核图像对应的
HSV
通道图像，所述
HSV
通道图像的每个像素点对应于通道色度值
、
通道饱和度值和通道亮度值；在亮度特征维度，基于通道亮度阈值对所述
HSV
通道图像进行二值化处理，获取所述
HSV
通道图像对应的二值化图像
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在亮度特征维度，基于通道亮度阈值对所述
HSV
通道图像进行二值化处理，包括：根据所述
HSV
通道图像进行亮度特征提取，获取亮度通道；根据所述亮度通道，确定所述通道亮度阈值；针对所述
HSV
通道图像中的每个像素点，根据所述像素点对应的通道亮度值与所述通道亮度阈值的关系，确定所述像素点对应的二值化亮度值；其中，所述像素点对应的二值化亮度值为第一亮度值或者第二亮度值，通道亮度值大于或者等于所述通道亮度阈值的像素点对应于第一亮度值，通道亮度值小于所述通道亮度阈值的像素点对应于第二亮度值
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述二值化图像依次进行形态学腐蚀操作
、
形态学膨胀操作，获取所述二值化图像对应的至少一个图像连通域，包括：对所述二值化图像中对应于第一亮度值的像素点进行形态学腐蚀操作，获取剔除区域噪点的中间图像；对所述中间图像中对应于第一亮度值的像素点进行形态学膨胀操作，获取所述二值化图像对应的至少一个图像连通域；其中，所述二值化图像中的像素点对应于第一亮度值或者第二亮度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺稳定，
申请(专利权)人：北京城市网邻信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：