[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202111165670.5
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113902749A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 張卿麒;張彬;吳陽平;許亮
• 申請（專利權）人: 上海商湯臨港智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T5/50
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 袁忠林

本公開提供了一種圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，其中，該方法包括：獲取目標對象的圖像作為第一圖像；基于第一圖像的尺寸信息和預設的尺寸轉換參數，對第一圖像進行尺寸調整，得到第二圖像，其中，尺寸轉換參數包括寬度系數和高度系數，第二圖像的寬度為寬度系數的第一整數倍，第二圖像的高度為高度系數的第二整數倍；將第二圖像分割為多個網格圖像，網格圖像的寬度和高度分別為第一整數和第二整數；通過對每一個網格圖像執行預設轉換處理，得到第一圖像的處理結果；基于第一圖像的處理結果確定目標對象的屬性信息和/或行為信息。本公開實施例能夠提高調整圖像的尺寸信息的靈活性。

技術領域

本公開涉及圖像處理以及模型訓練技術領域，具體而言，涉及一種圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

基于深度學習的視覺技術中，通常基于深度學習模型處理大量的圖像，而不同的圖像采集設備所采集的圖像之間具有較大的差異，圖像中所包含的目標對象的尺寸和位置也具有隨機性，深度學習模型一般需要將整幅圖像或者將從圖像中提取出的目標對象區域的尺寸進行均一化之后再處理。

現有技術中，常用的統一尺寸的方法為預先設定一個目標尺寸，例如在人臉圖像相關的深度學習任務中，在獲取到的人臉樣本圖像的圖像尺寸小于目標尺寸的情況下，通過插值的方法，增加人臉樣本圖像的像素點，以使得圖像尺寸達到目標尺寸；在圖像尺寸大于目標尺寸的情況下，通過降采樣的方式，刪除部分像素點以使得圖像尺寸達到目標尺寸。然而，這些方式可能引入較多的干擾信息、也可能刪減了較多重要的有用信息。

發明內容

本公開實施例至少提供一種圖像處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

第一方面，本公開實施例提供了一種圖像處理方法，包括：

獲取目標對象的圖像作為第一圖像；

基于所述第一圖像的尺寸信息和預設的尺寸轉換參數，對所述第一圖像進行尺寸調整，得到第二圖像，其中，所述尺寸轉換參數包括寬度系數和高度系數，所述第二圖像的寬度為所述寬度系數的第一整數倍，所述第二圖像的高度為所述高度系數的第二整數倍；

將所述第二圖像分割為多個網格圖像，所述網格圖像的寬度和高度分別為所述第一整數和所述第二整數；

通過對每一個所述網格圖像執行預設轉換處理，得到所述第一圖像的處理結果；

基于所述第一圖像的處理結果確定所述目標對象的屬性信息和/或行為信息。

該實施方式，不同的尺寸信息，在利用預設的尺寸轉換參數信息進行調整時，可以對應于不同的填充像素點數量，例如，尺寸信息對應的像素點數量為497時，填充像素點數量為3，尺寸信息對應的像素點數量為591時，填充像素點數量為9。通過預設的尺寸轉換參數對第一圖像的尺寸信息進行調整，能夠實現在填充較少數量的像素點的基礎上，將尺寸信息調整至與預設的尺寸轉換參數相對應的尺寸，既提高了尺寸信息調整的靈活性，還可以有效保留第一圖像的有用特征。進而，有利于提高后續確定第一圖像中的目標對象的屬性信息和/或行為信息的準確性；再通過對第二圖像進行分割處理，能夠實現第一圖像在分割后、得到的在圖像高度方向上的網格圖像的數量與高度系數相同，以及，可以實現在圖像寬度方向上的網格圖像的數量與寬度系數相同，實現了尺寸信息不同的第二圖像均可以劃分為與高度系數和寬度系數相匹配的多個網格圖像。

在一種可能的實施方式中，所述通過對每一個所述網格圖像執行預設轉換處理，得到所述第一圖像的處理結果，包括：

將每一個所述網格圖像中的像素融合為一個像素點；

將所述多個網格圖像中的每個所述網格圖像的像素融合后得到的像素點組合為一列，得到包含一列像素的第三圖像，作為所述第一圖像的處理結果。