[發明專利]圖片方向調整方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011460529.3
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112446829B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 汪園
• 申請（專利權）人: 成都顏創啟新信息技術有限公司
• 主分類號: G06T3/60
• 分類號: G06T3/60;G06T7/70;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張欣欣

1.一種圖片方向調整方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取原圖片，所述原圖片包括至少一個參照物；

將所述原圖片輸入預先訓練的卷積神經網絡，輸出每個所述參照物的旋轉角度；

其中，所述卷積神經網絡是按照以下方式訓練的：

獲取預先構建的所述卷積神經網絡，所述卷積神經網絡包括至少一個旋轉角度識別模型；

獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括訓練圖片及所述訓練圖片對應的標注角度，所述訓練圖片包括特定參照物；

利用所述訓練樣本，對所述至少一個旋轉角度識別模型中的任意一個目標旋轉角度識別模型進行訓練，得到訓練后的目標旋轉角度識別模型；

返回執行所述獲取訓練樣本的步驟，直至得到每個訓練后的旋轉角度識別模型；

根據每個所述參照物的優先級，確定優先級最高的目標參照物；其中，優先級是按照圖片接收方認為的信息重要程度設置的、或者按照圖片所要表達的重點信息設置的、或者按照各個參照物本身的特性設置的；

將所述目標參照物的旋轉角度作為所述原圖片的旋轉角度；

根據所述原圖片的旋轉角度旋轉所述原圖片，得到圖片方向為正常方向的目標圖片。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡包括至少一個旋轉角度識別模型，一個所述參照物對應一個所述旋轉角度識別模型；

所述將所述原圖片輸入預先訓練的卷積神經網絡，輸出每個所述參照物的旋轉角度的步驟，包括：

將所述原圖片分別輸入每個所述旋轉角度識別模型，得到每個所述參照物的旋轉角度，其中，一個所述旋轉角度識別模型輸出一個所述參照物的旋轉角度。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述原圖片的旋轉角度旋轉所述原圖片，得到圖片方向為正常方向的目標圖片的步驟，包括：

根據所述旋轉角度，分別對所述原圖片中每個第一像素點進行旋轉變換，得到參考圖，其中，所述參考圖包括多個第二像素點，一個所述第一像素點對應一個所述第二像素點；

利用雙線性插值算法，為每個所述第二像素點添加顏色信息，得到所述目標圖片。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述旋轉角度，對所述原圖片中每個第一像素點進行旋轉變換，得到參考圖的步驟，包括：

根據所述旋轉角度，利用預設公式分別對所述原圖片中每個第一像素點進行旋轉變換，得到所述參考圖；

所述預設公式為：其中，(x₀,y₀)為所述第一像素點的坐標，(x₁,y₁)為所述第二像素點的坐標，A為所述旋轉角度。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取原圖片的步驟之后，所述方法還包括：

讀取所述原圖片的拍攝信息；

若讀取所述拍攝信息成功，則根據所述拍攝信息中的旋轉參數旋轉所述原圖片，得到圖片方向為正常方向的目標圖片；

若讀取所述拍攝信息失敗，則執行所述將所述原圖片輸入預先訓練的卷積神經網絡，輸出每個所述參照物的旋轉角度的步驟。