[发明专利]模拟图像生成方法和装置以及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201810262761.2 | 申请日: | 2018-03-28 |
公开(公告)号: | CN108470366B | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 赵自然;顾建平;王志明 | 申请(专利权)人: | 同方威视技术股份有限公司 |
主分类号: | G06T11/60 | 分类号: | G06T11/60;G06T11/40 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 李昊;许蓓 |
地址: | 100084 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 模拟 图像 生成 方法 装置 以及 计算机 可读 存储 介质 | ||
本发明公开了一种模拟图像生成方法和装置以及计算机可读存储介质,涉及图像处理领域。模拟图像生成方法包括:根据预设的号码生成规则,生成模拟号码;根据模拟号码和选择的号码样式,生成号码模拟图像;根据号码模拟图像和生成的背景模拟图像的合成结果,生成模拟图像。本发明实施例的方法可以自动地生成模拟图像,生成过程的计算量小、计算速度快,从而能够在短时间内生成大量的深度学习训练样本,提高了深度学习训练样本的生成效率。
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种模拟图像生成方法和装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
目前,为了提高工作效率,模式识别技术已经广泛地应用于各个领域。例如,集装箱箱号自动识别系统可以大幅度提高海关卡口的通关速度,近年来已广泛应用于各种集装箱检查系统。集装箱号识别的研究始于上世纪90年代,之后有大量的研究人员提取了各种箱号定位和识别算法。
近几年,深度学习算法取得了长足的发展,并且已在诸多模式识别领域表现了卓越的性能、远远超出传统的模式识别方法。而在深度学习算法的训练过程中,往往需要海量的、人工标注的数据,数据量的大小在一定程度上影响了算法的最终性能。但人工标注海量数据是一个工作量非常大且枯燥无味的工作,耗时耗力。从而,降低了深度学习训练样本的生成效率。
发明内容
本发明实施例所要解决的一个技术问题是:如何提高深度学习训练样本的生成效率。
根据本发明一些实施例的第一个方面,提供一种模拟图像生成方法,包括:根据预设的号码生成规则,生成模拟号码;根据模拟号码和选择的号码样式,生成号码模拟图像;根据号码模拟图像和生成的背景模拟图像的合成结果,生成模拟图像。
在一些实施例中,根据预设的号码生成规则,生成模拟号码包括:从主代码库中随机选择一组主代码,其中,主代码库是通过统计真实的集装箱箱号中的主代码获得的;随机生成预设位数的数字;根据集装箱箱号的主代码、固定字母和生成的数字以及集装箱箱号校验规则,生成校验码;生成包括主代码、固定字母、生成的数字、校验码的模拟号码。
在一些实施例中,号码样式包括号码颜色和号码字体中的至少一种。
在一些实施例中,根据模拟号码和选择的号码样式,生成号码模拟图像包括:从字体库中随机选择号码字体、从颜色库中随机选择号码颜色;从随机选择的号码字体所对应的字符图像库中,获取模拟号码中的每个字符对应的字符图像;将字符图像中的字符设置为号码颜色,并为模拟号码中的最后一个字符添加外框,其中,外框的颜色为号码颜色;将字符图像进行拼接,获得号码模拟图像。
在一些实施例中,模拟图像生成方法还包括:从颜色库中随机选择背景颜色,生成由背景颜色填充的背景模拟图像,其中,颜色库是通过统计真实的集装箱箱体颜色获得的。
在一些实施例中,根据号码模拟图像和生成的背景模拟图像的合成结果,生成模拟图像包括:将合成后的图像划分为多个区域;调整多个区域中的至少一个区域的亮度,生成模拟图像。
在一些实施例中,以预设的间距在合成后的图像中设置一组或多组凹凸效果区域,其中凹凸效果区域包括具有预设的第一宽度的亮部区域和具有预设的第二宽度的暗部区域,亮部区域和暗部区域的高度等于图像高度;提高亮部区域的亮度、降低暗部区域的亮度,生成模拟图像。
在一些实施例中,根据号码模拟图像和生成的背景模拟图像的合成结果,生成模拟图像包括:为合成后的图像添加随机噪声,生成模拟图像。
根据本发明一些实施例的第二个方面,提供一种模拟图像生成装置,包括:模拟号码生成模块,被配置为根据预设的号码生成规则,生成模拟号码;号码模拟图像生成模块,被配置为根据模拟号码和选择的号码样式,生成号码模拟图像;模拟图像生成模块,被配置为根据号码模拟图像和生成的背景模拟图像的合成结果,生成模拟图像。
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