【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像识别设备控制，尤其涉及一种图像识别方法和装置。
技术介绍
1、图像中存在的弱纹理区域往往不是图像处理所需要关注目标，弱纹理区域可以为图像中的天空、大面积的无标识地面、大面积黑色阴影等。弱纹理区域不仅会增加图像处理的计算量，还可能对关注目标造成干扰，所以在对图像处理的过程中，可以预先对图像中的弱纹理区域进行识别，以排出弱纹理区域。相关技术中，采用机器学习方法训练识别模型，通过识别模组对弱纹理区域进行识别。识别模型对特定场景下的图像进行弱纹理区域识别效果较佳，但对于非特定场景下的图像进行弱纹理区域识别效果差，识别模型的泛化性低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像识别方法和装置，能够解决现有的图像识别方法泛化性低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种图像识别方法，方法包括：
3、对待处理图像中的弱纹理区域进行边缘识别，得到n个预选区域，n为自然数；
4、在n≥2的情况下，根据预选区域的面积由大到小的次序，依次遍历n个预选区域；<...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述对待处理图像中的弱纹理区域进行边缘识别，得到n个预选区域，包括：
3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行梯度计算，得到与所述灰度图像中的各像素对应的梯度值，包括：
4.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述根据所述各像素对应的梯度值，识别得到n个预选区域，包括：
5.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述图像识别方法包括：
6.根据权利要求5所述的图...
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述对待处理图像中的弱纹理区域进行边缘识别，得到n个预选区域，包括：
3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行梯度计算，得到与所述灰度图像中的各像素对应的梯度值，包括：
4.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述根据所述各像素对应的梯度值，识别得到n个预选区域，包括：
5.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述图像识别方法包括：
6.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，所述地平消失线的第一侧为天空侧，所述地平消失线的第二侧为大地侧；所述将所述第一区域和所述第二区域识...
【专利技术属性】
技术研发人员：高一鸣，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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