[發明專利]一種圖像處理方法及裝置

有效

• 申請號: 202010120932.5
• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111368889B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發明（設計）人: 陳鵬光;劉樞
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/764;G06V10/26
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 李娟

本申請實施例提供一種圖像處理方法及裝置，涉及數據處理技術領域，方法包括：獲取待處理圖像，待處理圖像具有待識別主體；根據待處理圖像的特征和/或待處理圖像的圖像處理類型，確定待處理圖像中的多個待刪除區域，其中，各待刪除區域均勻分布在待處理圖像中；將待處理圖像中的各待刪除區域刪除，得到增廣圖像；根據待處理圖像以及增廣圖像確定訓練數據集，并利用訓練數據集對待處理圖像的圖像處理類型對應的圖像識別模型進行訓練，圖像識別模型用于識別待識別主體。本申請實施例能夠均勻刪除待處理圖像中的多個待刪除區域，并根據增廣處理后的圖像構成訓練數據集，至少提高了計算機視覺模型訓練精度。

技術領域

本發明實施例涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置。

背景技術

近年來，由于機器學習的廣泛應用，基于機器學習或者深度學習的方法應用于各個技術領域并且取得了巨大的成功，例如基于機器學習或者深度學習的圖像分類方法、目標檢測方法以及語義分割方法都與傳統方法相比，提高了計算的準確度以及速度。

在基于機器學習或者深度學習的方法在計算機視覺領域的應用過程中，需要對計算機視覺模型進行訓練，在訓練過程中需要大量的訓練數據，否則會出現嚴重的過擬合問題。現有技術中通過圖像增廣的方式產生更多的訓練數據，減少訓練過程中的過擬合問題，使得訓練出來的計算機視覺模型更加魯棒。

但是現有技術中圖像增廣的方法是對待處理圖像進行隨機區域刪除的，會產生刪除區域過大或者保留的區域過大的情況，影響計算機視覺模型的訓練結果。

申請內容

本申請實施例提供一種圖像處理方法及裝置，用以均勻刪除待處理圖像中的多個待刪除區域，并根據增廣處理后的圖像構成訓練數據集，至少提高了計算機視覺模型的訓練精度。

一方面，本申請實施例提供一種圖像處理方法，包括：

獲取待處理圖像，所述待處理圖像具有待識別主體；

根據待處理圖像的特征和/或待處理圖像的圖像處理類型，確定所述待處理圖像中的多個待刪除區域，其中，各待刪除區域均勻分布在所述待處理圖像中；

將所述待處理圖像中的各待刪除區域刪除，得到增廣圖像；

根據所述待處理圖像以及所述增廣圖像確定訓練數據集，并利用所述訓練數據集對待處理圖像的圖像處理類型對應的圖像識別模型進行訓練，所述圖像識別模型用于識別所述待識別主體。一方面，本申請實施例提供一種圖像處理裝置，包括：

獲取單元，用于獲取待處理圖像，所述待處理圖像具有待識別主體；

刪除區域確定單元，用于根據待處理圖像的特征和/或待處理圖像的圖像處理類型，確定待處理圖像中的多個待刪除區域，其中，各待刪除區域均勻分布在待處理圖像中；

增廣圖像確定單元，用于將待處理圖像中的各待刪除區域刪除，得到增廣圖像；

訓練單元，用于根據待處理圖像以及增廣圖像確定訓練數據集，并利用訓練數據集對待處理圖像的圖像處理類型對應的圖像識別模型進行訓練，圖像識別模型用于識別待識別主體。

可選的，更新單元還用于：

將各待刪除單元延第一方向和/或第二方向移動設定距離，得到更新的增廣模板，其中所述第一方向與所述待處理圖像或者所述增廣圖像的像平面坐標軸的X軸平行，所述第二方向與所述待處理圖像或者所述增廣圖像的像平面坐標軸的Y軸平行；

根據更新的增廣模板中的各待刪除單元，刪除所述增廣圖像或者所述待處理圖像中與各待刪除單元對應的多個待刪除區域，以獲得新的增廣圖像。