【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像识别领域，尤其涉及一种图片预处理方法及装置。
技术介绍
1、锚框指的是以每个像素为中心，生成多个缩放比和宽高比不同的边界框。由于待处理图片中的目标对象多为倾斜状态，而锚框为位置水平的矩形框，因此基于锚框算法最终确定的待处理图片中的目标对象，通常会在锚框内引入背景区域，特别是对于长宽比很大的目标对象，基于锚框算法确定的目标对象的矩形框内会引入大量背景区域，即检测出的目标对象不够精准，进而影响后续判断。
2、因此，目前亟需一种方案，用以对锚框前的图片进行预处理，使预处理后的图片中的目标对象更契合锚框算法。
技术实现思路
1、本申请提供一种图片预处理方法及装置，用以对锚框前的图片进行预处理，使预处理后的图片中的目标对象更契合锚框算法。
2、第一方面，本申请提供一种图片预处理方法，该方法包括：识别原始图片中的目标对象；
3、在确定所述目标对象处于倾斜状态后，将所述目标对象在所述原始图片中所处区域由第一区域调整至第二区域，从而得到第一预处理图片；所述第一预处理图片中所述目标对象处于水平状态且所述第一区域的中心点与所述第二区域的中心点一致；所述第一预处理图片中具有待修复区域；所述待修复区域为所述第一区域中第一区域与所述第二区域的非交集区域；
4、将所述第一预处理图片输入至修复网络，得到第二预处理图片；所述第二预处理图片中所述待修复区域具有连续性的背景像素。
5、上述技术方案中，首先将处于倾斜状态的目标对象经过旋转和移动调
6、在一种可能的设计中，所述将所述目标对象在所述原始图片中所处区域由第一区域调整至第二区域，包括：确定所述目标对象在所述原始图片中的旋转中心；基于所述旋转中心，将所述目标对象在所述原始图片中进行旋转，并旋转至所述目标对象处于水平状态；以处于水平状态的目标对象的中心点与处于倾斜状态的目标对象的中心点重合为目的，在所述原始图片中移动处于水平状态的目标对象。
7、上述技术方案中，将原始图片中处于倾斜状态的目标对象调整为水平状态，并且处于水平状态的目标对象的中心点与处于倾斜状态的目标对象的中心点重合，使得调整之后的目标对象的位置更贴近目标对象的真实位置。
8、在一种可能的设计中，通过如下方法训练所述修复网络：生成训练集中每张样本图片对应的中间图片；所述中间图片具有待修复区域；将所述中间图片输入至初始修复网络，得到生成图片；通过比较所述生成图片与所述样本图片的像素值差异来训练所述初始修复网络的参数，从而在满足训练终止条件时得到所述修复网络。
9、上述技术方案中，将中间图片输入到修复网络中得到生成图片，然后通过将生成图片与该中间图片对应的样本图片的像素值差异进行比较，不断修正修复网络的相关参数，直至生成图片与样本图片的对应像素的差异值满足训练终止条件，得到训练好的修复网络，使得训练好的修复网络能够生成待修复区域具有连续性的背景像素的图片。
10、在一种可能的设计中，所述修复网络包括特征提取网络和特征分析网络；所述特征提取网络包括多个下采样模块，每个下采样模块包括部分卷积层和池化层；所述特征分析网络包括多个上采样模块，每个上采样模块包括最近邻差值上采样层、特征拼接层和部分卷积层。
11、在一种可能的设计中，对于每个上采样模块，将通过使用最邻近差值法进行上采样后生成的特征图片，与对应的下采样模块生成的特征图片进行特征结合；所述上采样后生成的特征图片与所述对应的下采样模块生成的特征图片的大小相等。
12、在一种可能的设计中，通过如下方法生成中间图片，包括：将样本图片中的样本物体周围的预设数量的像素点设置为第一值，其余像素点设置为第二值，生成第一掩膜图像；将所述第一掩膜图像与所述样本图片结合，生成所述中间图片；所述第一值的像素点用于对所述样本图片进行遮盖；所述第二值的像素点用于被所述样本图片进行遮盖。
13、上述技术方案中，对原始图片中的目标对象进行调整后生成的第一预处理图片中的待修复区域为原始目标对象中的部分区域，因此，本申请将样本图片中的样本物体周围的像素点(即第一值的像素点)遮盖住，生成中间图片去训练修复模型。
14、在一种可能的设计中，通过如下方法生成中间图片：将样本图片中的样本物体周围的预设数量的像素点设置为第一值，其余像素点设置为第二值，生成第一掩膜图像；生成与所述样本图片大小一致且包括多个随机区域的第二掩膜图像；所述随机区域的像素点设置为第一值，其余像素点设置为第二值；将所述第一掩膜图像、所述第二掩膜图像与所述样本图片结合，生成所述中间图片；第一值的像素点用于对所述样本图片进行遮盖；所述第二值的像素点用于被所述样本图片进行遮盖。
15、上述技术方案中，除了将样本图片中的样本物体周围的像素点遮盖住，还将样本图片中多个随机区域的像素点遮盖住生成中间图片，以得到更多的训练特征，使得修复模型的训练效果更好。
16、第二方面，本申请实施例提供一种图片预处理装置，包括：
17、目标对象识别模块，用于识别原始图片中的目标对象；
18、目标对象调整模块，用于在确定所述目标对象处于倾斜状态后，将所述目标对象在所述原始图片中所处区域由第一区域调整至第二区域，从而得到第一预处理图片；所述第一预处理图片中所述目标对象处于水平状态且所述第一区域的中心点与所述第二区域的中心点一致；所述第一预处理图片中具有待修复区域；所述待修复区域为所述第一区域中第一区域与所述第二区域的非交集区域；
19、背景修复模块，用于将所述第一预处理图片输入至修复网络，得到第二预处理图片；所述第二预处理图片中所述待修复区域具有连续性的背景像素。
20、在一种可能的设计中，所述目标对象调整模块，还用于确定所述目标对象在所述原始图片中的旋转中心；基于所述旋转中心，将所述目标对象在所述原始图片中进行旋转，并旋转至所述目标对象处于水平状态；以处于水平状态的目标对象的中心点与处于倾斜状态的目标对象的中心点重合为目的，在所述原始图片中移动处于水平状态的目标对象。
21、在一种可能的设计中，所述装置还包括训练模块，用于通过如下方法训练所述修复网络：生成训练集中每张样本图片对应的中间图片；所述中间图片具有待修复区域；将所述中间图片输入至初始修复网络，得到生成图片；通过比较所述生成图片与所述样本图片的像素值差异来训练所述初始修复网络的参数，从而在满足训练终止条件时得到所述修复网络。
22、在一种可能的设计中，所述修复网络包括特征提取网络和特征分析网络；所述特征提取网络包括多个下采样模块，每个下采样模块包括部分卷积层和池化层；所述特征分析网络包括多个上采样模块，每个上采样模块包括最近邻差值上采样层、特征拼接层和部分卷积层。
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1.一种图片预处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象在所述原始图片中所处区域由第一区域调整至第二区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方法训练所述修复网络：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述修复网络包括特征提取网络和特征分析网络；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过如下方法生成中间图片，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过如下方法生成中间图片：
8.一种图片预处理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得如权利要求1至7中任一项所述的方法实现。
【技术特征摘要】
1.一种图片预处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象在所述原始图片中所处区域由第一区域调整至第二区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方法训练所述修复网络：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述修复网络包括特征提取网络和特征分析网络；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文超，曲磊，赵越，
申请(专利权)人：海信集团控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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