[發明專利]一種圖像識別的方法及裝置

有效

• 申請號: 201711080946.3
• 申請日: 2017-11-06
• 公開（公告）號: CN109753981B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 葛凱麟;宋卿
• 申請（專利權）人: 彼樂智慧科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/20
• 代理公司: 北京勁創知識產權代理事務所(普通合伙) 11589
• 代理人: 張鐵蘭

本發明公開了一種圖像識別方法，包括：圖像識別裝置通過攝像頭采集圖像，所述圖像包括多邊形邊框及位于所述邊框內的內容區；所述圖像識別裝置通過幾何形態分析識別出所述圖像中的邊框區域；確定所述邊框及所述內容區的位置信息，并通過機器學習法對所述邊框區域內的內容區進行識別；輸出所述內容區中識別出的內容信息。本發明還提供了一種圖像識別裝置。解決了現有技術中識別速度慢及識別精度低的問題，并能夠準確識別出任意擺放圖像中的內容。

技術領域

本發明屬于信息技術領域，具體地，涉及一種圖像識別的方法及裝置。

背景技術

增強現實(Augmented Reality,AR)也被稱之為混合現實。它通過電腦技術，將虛擬的信息應用到真實世界，真實的環境和虛擬的物體實時地疊加到了同一個畫面或空間同時存在。AR技術具備以下特點：一.虛實結合。它可以使計算機窗口與圖表疊印于現實對象。二.實時交互。它可以使從簡單的人面對屏幕交流發展到將自己融合于周圍的空間與對象中。

現有技術中，AR應用涉及到方方面面，例如針對屏幕印刷品的(圖案、字符、繪本等)AR應用，普遍采用了機器學習的方法來進行AR圖像識別，而目前的AR圖像識別中，識別速度和識別精度始終是限制目前應用的瓶頸，AR圖像需要先識別定位出待識別的內容精確位置，再通過機器學習的方法進行識別，先識別定位出內容的精確位置需要大量的處理時間，并且，機器學習本身也需要分析成百上千甚至上萬個樣本數據，識別速度會大打折扣，而如果識別位置不準確，其識別準度也會受到很大影響。此外，目前的AR圖像識別，只能針對特定方向，特定位置的圖像識別，例如，該圖像如果擺放位置偏一些斜了一點，則有可能造成識別精度率直線降低，用戶體驗低。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種圖像識別的方法及裝置，通過深度優化目前的AR識別算法，解決了現有技術中識別速度慢及識別精度低的問題，并能夠準確識別出任意擺放圖像中的內容。

為了實現上述目的，本發明提供了一種圖像識別的方法，所述方法包括：

圖像識別裝置通過攝像頭采集圖像，所述圖像包括多邊形邊框及位于所述邊框內的內容區；

所述圖像識別裝置通過幾何形態分析識別出所述圖像中的邊框區域；

所述圖像識別裝置確定所述邊框及所述邊框內內容區的位置信息，并通過機器學習法對所述邊框區域內的內容區進行識別；

所述圖像識別裝置輸出所述內容區中識別出的內容信息。

可選地，在本發明提供的另一實施例中，所述圖像還包括方向標識，則所述圖像識別裝置通過幾何形態分析識別出所述圖像中的邊框區域之后，所述方法還包括：

所述圖像識別裝置檢測到所述方向標識，根據所述方向標識旋轉所述圖像中的邊框及所述邊框內的內容區，以使所述旋轉后的邊框及邊框內的內容區處于水平位置。

可選地，在本發明提供的另一實施例中，所述圖像識別裝置通過幾何形態分析識別出所述圖像中的邊框區域，包括：

對所述圖像進行二值化處理，并對所述二值化處理后的圖像的連通區域進行掃描；

對所述掃描后的圖像進行輪廓篩選，保留所述多邊形邊框的輪廓，并獲取所述多邊形邊框的幾何參數。

可選地，在本發明提供的另一實施例中，所述對所述掃描后的圖像進行輪廓篩選，保留所述多邊形邊框的輪廓，并獲取所述多邊形邊框的幾何參數，包括：

利用局部平均算法對輪廓線進行一次平滑，并使用近鄰差分法計算輪廓線上每一點的切向量；

利用分級聚類法對所述輪廓線中所有切向量坐標進行分析，獲取分析后的顯性聚類數據；

將所述顯性聚類對應的輪廓點提取到對應的數據集合中，該數據集合為所述多邊形邊框的擬合數據；