[發明專利]一種智能圖形圖像識別處理方法及終端

在審

• 申請號: 202110473027.2
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113191371A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 孫濤;孫崗崗;劉志臣
• 申請（專利權）人: 南京潤云網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06T7/50
• 代理公司: 南京蘇博知識產權代理事務所(普通合伙) 32411
• 代理人: 陳婧

本發明公開了一種智能圖形圖像識別處理方法及終端，采集待識別圖像，并對所述待識別圖像進行格式轉換和預處理，得到均值深度圖；對所述均值深度圖和參考圖像進行特征提取和匹配，判斷所述均值深度圖是否有相對旋轉，并基于提取出來的特征點進行調整；基于角度調整后的所述均值深度圖的角點對所述參考圖像進行匹配處理，并基于所述特征點進行特征點重疊；將重疊后的所述均值深度圖與所述參考圖像映射到基準坐標系中，并基于獲取的坐標值，計算出對應的相似度值，完成識別處理，提高圖像識別處理效果。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種智能圖形圖像識別處理方法及終端。

背景技術

計算機圖像識別技術，是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。圖像識別所研究的問題，是如何使用計算機代替人類去自動處理大量的物理信息，解決人類所無法識別或者識別過于耗費資源的問題，從而很大程度上解放人類的勞動力。

但是目前對于圖像識別處理上，對于存在角度偏差或者有缺失等情況的圖像識別處理存在漏洞，在識別過程上，不能對這類情況下的圖像進行準確的識別，降低了圖像識別處理的效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種智能圖形圖像識別處理方法及終端，提高圖像識別處理效果。

為實現上述目的，第一方面，本發明提供了一種智能圖形圖像識別處理方法，包括以下步驟：

采集待識別圖像，并對所述待識別圖像進行格式轉換和預處理，得到均值深度圖；

對所述均值深度圖和參考圖像進行特征提取和匹配，判斷所述均值深度圖是否有相對旋轉，并基于提取出來的特征點進行調整；

基于角度調整后的所述均值深度圖的角點對所述參考圖像進行匹配處理，并基于所述特征點進行特征點重疊；

將重疊后的所述均值深度圖與所述參考圖像映射到基準坐標系中，并基于獲取的坐標值，計算出對應的相似度值，完成識別處理。

其中，所述方法還包括：

判斷所述均值深度圖是否有缺失，同時提取所述均值深度圖中的角點。

其中，所述方法還包括：

將計算出的所述相似度值與設定的閾值進行比較，若大于所述閾值，則判斷所述待識別圖像為所述參考圖像；

若小于所述閾值，則判斷所述待識別圖像不是所述參考圖像。

其中，若小于所述閾值，則判斷所述待識別圖像不是所述參考圖像之后，所述方法還包括：

將所述待識別圖像與下一個所述參考圖像進行角度調整、重疊和相似度值計算，直至匹配到所述相似度值大于所述閾值的所述參考圖像。

其中，基于角度調整后的所述均值深度圖的角點對所述參考圖像進行匹配處理，并基于所述特征點進行特征點重疊，包括：

基于所述角點，將角度調整后的所述均值深度圖與獲取的參考圖像進行點對點匹配；

采用所述均值深度圖在下，所述參考圖像在上的重疊方式，將所述均值深度圖和所述參考圖像進行重疊；

將重疊的所述特征點的標記進行保留，將不重疊的所述特征點的標記進行消除。

其中，基于所述角點，將角度調整后的所述均值深度圖與獲取的參考圖像進行點對點匹配之后，所述方法還包括：

若所述均值深度圖有缺失，則根據缺失角點與正常角點之間的位置關系以及所述缺失角點之間的連接線對所述參考圖像進行遮蓋處理。

第二方面，本發明提供了一種智能圖形圖像識別處理終端，適用如第一方面所述的一種智能圖形圖像識別處理方法，