【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种图像实例中心线提取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、从图形提取中心线的方法，主要有两类：主曲线提取、图形细化算法，传统主曲线提取仅适用于直线提取，因此无法应对较为复杂的图形，图形细化算法存在细化后存在毛刺、分叉等问题。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种图像实例中心线提取方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法有效地提取较复杂的图像的中心线，并且提取的中心线质量和精度交底的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种图像实例中心线提取方法，所述方法包括以下步骤：
3、构建目标实例的轮廓关键点序列；
4、对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对；
5、确定各所述关键点对的中心点，并基于所述中心点提取所述目标实例的中心线。
6、可选地，所述构建目标实例的轮廓关键点序列，包括：
7、获取目标实例的边界轮廓；
8、从所述边界轮廓中提取多个边界轮廓点；
9、基于所述多个边界轮廓点构建初始轮廓序列；
10、对所述初始轮廓序列进行下采样，获得轮廓关键点序列。
11、可选地，所述对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对，包括：
12、获取所述轮廓关键点
13、基于所述点距离确定所述轮廓关键点序列中的近邻点，并基于所述近邻点构建近邻点集；
14、基于所述近邻点集的序列顺序从所述近邻点集中筛选出候选点；
15、基于各所述候选点之间的距离对各所述候选点进行匹配，获得至少一个关键点对。
16、可选地，所述基于各所述候选点之间的距离对各所述候选点进行匹配之后，还包括：
17、基于各所述候选点之间的距离对各所述候选点进行匹配；
18、基于匹配结果确定所述候选点中的未匹配点；
19、基于所述未匹配点的点序号对所述未匹配点进行配对，获得至少一个关键点对。
20、可选地，所述基于所述未匹配点的点序号对所述未匹配点进行配对，获得至少一个关键点对，包括：
21、基于所述未匹配点构建未匹配点集；
22、基于未匹配点集确定所述未匹配点的点序号；
23、基于所述点序号确定所述未匹配点集中所述未匹配点的目标远点和目标近点；
24、基于所述目标远点和所述目标近点构建数据边界；
25、基于所述数据边界对所述未匹配点进行配对，获得至少一个关键点对。
26、可选地，所述确定各所述关键点对的中心点，并基于所述中心点提取所述目标实例的中心线，包括：
27、将所述关键点对进行拼接，获得点对序列；
28、基于所述点对序列确定所述关键点对中各匹配对的中心点；
29、基于所述中心点构建中心点序列；
30、基于所述中心点序列提取所述目标实例的中心线。
31、可选地，所述点对序列确定所述关键点对中各匹配对的中心点，包括：
32、遍历所述点对序列；
33、基于遍历结果判断所述点对序列中是否存在错误配对；
34、若存在错误配对，则删除所述点对序列中的错误配对，并基于删除错误配对后的点对序列确定所述关键点对中各匹配对的中心点；
35、若未存在错误配对，则所述基于所述点对序列确定所述关键点对中各匹配对的中心点。
36、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种图像实例中心线提取装置，所述图像实例中心线提取装置包括：
37、轮廓点序列构建模块，用于构建目标实例的轮廓关键点序列；
38、关键点匹配模块，用于对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对；
39、中心线提取模块，用于确定各所述关键点对的中心点，并基于所述中心点提取所述目标实例的中心线。
40、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种图像实例中心线提取设备，所述图像实例中心线提取设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像实例中心线提取程序，所述图像实例中心线提取程序配置为实现如上文所述的图像实例中心线提取方法的步骤。
41、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有图像实例中心线提取程序，所述图像实例中心线提取程序被处理器执行时实现如上文所述的图像实例中心线提取方法的步骤。
42、本专利技术通过构建目标实例的轮廓关键点序列，对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对，确定各所述关键点对的中心点，并基于所述中心点提取所述目标实例的中心线；由于本专利技术通过将目标实例的轮廓关键点序列进行匹配，确定匹配成功的关键点对的中心点，基于中心点从而准确地提取出目标实例的中心线，有效地提升了中心线的提取效率和提取质量，实现准确提取出道路路网中实例的骨架信息。
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1.一种图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述图像实例中心线提取方法包括：
2.如权利要求1所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述构建目标实例的轮廓关键点序列，包括：
3.如权利要求1所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对，包括：
4.如权利要求3所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述基于各所述候选点之间的距离对各所述候选点进行匹配之后，还包括：
5.如权利要求4所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述基于所述未匹配点的点序号对所述未匹配点进行配对，获得至少一个关键点对，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述确定各所述关键点对的中心点，并基于所述中心点提取所述目标实例的中心线，包括：
7.如权利要求6所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述基于所述点对序列确定所述关键点对中各匹配对的中心点，包括：
8.一种图像实例中心线提取装置，其特征在于，所述图像实例
9.一种图像实例中心线提取设备，其特征在于，所述图像实例中心线提取设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像实例中心线提取程序，所述图像实例中心线提取程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的图像实例中心线提取方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有图像实例中心线提取程序，所述图像实例中心线提取程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的图像实例中心线提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述图像实例中心线提取方法包括：
2.如权利要求1所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述构建目标实例的轮廓关键点序列，包括：
3.如权利要求1所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述对所述轮廓关键点序列中各轮廓关键点进行匹配，获得至少一个关键点对，包括：
4.如权利要求3所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述基于各所述候选点之间的距离对各所述候选点进行匹配之后，还包括：
5.如权利要求4所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述基于所述未匹配点的点序号对所述未匹配点进行配对，获得至少一个关键点对，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的图像实例中心线提取方法，其特征在于，所述确定各所述关键点对...
【专利技术属性】
技术研发人员：全冬兵，雷晨明，李响，
申请(专利权)人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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