[发明专利]一种图像处理方法和设备

说明书

本申请实施例公开一种图像处理方法，所述方法包括：获得采集图像；获得采集图像中的目标图像，所述目标图像至少包括待识别对象的图像；基于目标图像，获得待识别对象的特征信息；基于特征信息，确定待识别对象。还公开一种图像处理设备。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，具体涉及一种图像处理方法和设备。

背景技术

在图像处理技术中，对于图像中的识别对象的识别，通过由识别/检测算法来实现。目前通用的识别/检测算法的具体实现过程主要包括模型建立和模型应用两个方面：根据预先采集的多张图像，先建立识别/检测模型，在根据建立的识别/检测模型对随机采集的包括某个识别对象的图像进行识别对象的识别(模型应用)。对于新增加识别对象时，仍然采用如上的方法无疑加大了运算复杂度和计算量。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种图像处理方法和设备，至少能够降低计算量和运算复杂度，缩短计算时间。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：

获得采集图像；

获得采集图像中的目标图像，所述目标图像至少包括待识别对象；

基于目标图像，获得待识别对象的特征信息；

基于特征信息，确定待识别对象。

上述方案中，所述基于特征信息，确定待识别对象，包括：

获得存储的各个识别对象的特征信息；

将待识别对象的特征信息与获得的各个识别对象的特征信息进行匹配，确定待识别对象。

上述方案中，所述将待识别对象的特征信息与获得的各个识别对象的特征信息进行匹配，确定待识别对象，包括：

确定待识别对象的特征信息和各个识别对象的特征信息之间的欧氏距离；

在各个识别对象中确定与待识别对象的特征信息之间的欧氏距离最短的识别对象；

确定与待识别对象的特征信息之间的欧氏距离最短的识别对象为同一类别。

上述方案中，所述获得采集图像中的目标图像，包括：

将每个采集图像进行至少两个卷积层的卷积处理，得到每个采集图像在至少部分卷积层中的特征图像；

基于至少部分卷积层的特征图像，得到多个待识别对象在采集图像中的位置的识别结果；

基于所述多个识别结果，获得待识别对象在采集图像中的位置信息；

基于待识别对象在采集图像中的位置信息，确定目标图像。

上述方案中，所述在存储各个识别对象的特征信息之前，所述方法还包括：

获得各个识别对象的特征信息并存储；

其中，所述获得各个识别对象的特征信息包括：

针对所述各个识别对象中的其中一个识别对象，采集针对该识别对象的多张图像；

计算两两图像之间的欧氏距离；

基于欧氏距离，计算该识别对象的特征信息。

本申请实施例提供一种图像处理设备，所述设备包括处理器和存储介质；其中，所述存储介质用于存储计算机程序；

所述处理器，用于在执行所述存储介质存储的计算机程序时，至少执行以下步骤：

获得采集图像；