[发明专利]数据处理方法、装置、系统、计算机可读存储介质

说明书

本公开提供一种数据处理方法，包括：获取图像，所述图像包括特定对象和所述特定对象对应的第一特征点；在所述第一特征点相对于所述特定对象为第一位置关系的情况下，通过第一处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点；或在所述第一特征点相对于所述特定对象为第二位置关系的情况下，通过第二处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点，其中，所述第二特征点至所述特定对象的轮廓线的距离小于所述第一特定点至所述特定对象的轮廓线的距离。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种数据处理系统、以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

由于技术日益成熟，测量物体的体积、重量等参数的传统测量手段越来越不满足需求，在人工智能的大环境下，例如可以通过获取物体的轮廓关键点来对物体的体积、重量等参数进行估算。例如，生物识别检测通过获取生物的轮廓关键点对生物的体尺、体重进行估算，以此节省人力，以及人工测量对生物造成的应激。因此，如何获取较为准确的轮廓关键点成为目前亟需解决的问题。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题，现有技术中获取生物的轮廓关键点不够准确，造成基于关键点估算相关参数的误差较大。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种优化的数据处理方法和数据处理系统。

本公开的一个方面提供了一种数据处理方法，包括：获取图像，所述图像包括特定对象和所述特定对象对应的第一特征点，在所述第一特征点相对于所述特定对象为第一位置关系的情况下，通过第一处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点，或在所述第一特征点相对于所述特定对象为第二位置关系的情况下，通过第二处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点，其中，所述第二特征点至所述特定对象的轮廓线的距离小于所述第一特定点至所述特定对象的轮廓线的距离。

根据本公开的实施例，上述方法还包括：根据所述第一特征点的灰度值和所述特定对象的灰度值分布确定所述第一特征点分布所述特定对象的位置关系，其中，在所述第一特征点的灰度值在所述特定对象的灰度值分布范围以内时，确定所述第一特征点相对于所述特定对象为所述第一位置关系，在所述第一特征点的灰度值在所述特定对象的灰度值分布范围以外时，确定所述第一特征点相对于所述特定对象为所述第二位置关系。

根据本公开的实施例，上述第一位置关系包括所述第一特征点在所述特定对象的轮廓线形成的区域之内，所述第二位置关系包括所述第一特征点在所述特定对象的轮廓线形成的区域之外。

根据本公开的实施例，上述在所述第一特征点相对于所述特定对象为第一位置关系的情况下，通过第一处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点，包括：根据所述第一特征点确定第一区域，所述第一区域的至少部分不包括所述特定对象，确定所述第一区域中的目标区域，所述目标区域不包括所述特定对象，确定所述目标区域中的多个关键点，以及基于所述多个关键点确定所述第二特征点。

根据本公开的实施例，上述在所述第一特征点相对于所述特定对象为第二位置关系的情况下，通过第二处理方式处理所述第一特征点，得到第二特征点，包括：根据所述第一特征点确定第二区域，所述第二区域的至少部分包括所述特定对象，确定所述第二区域中的目标区域，所述目标区域包括所述特定对象，确定所述目标区域中的多个关键点，以及基于所述多个关键点确定所述第二特征点。

根据本公开的实施例，上述基于所述多个关键点确定所述第二特征点，包括：从所述多个关键点中确定至所述第一特征点的距离最小的第一关键点，根据所述第一关键点确定所述第二特征点。

根据本公开的实施例，上述根据所述第一关键点确定所述第二特征点，包括根据预设循环次数循环执行：将所述第一关键点作为所述第二特征点，基于所述第一关键点确定第三区域，确定所述第三区域中的多个关键点，从多个关键点以及第一关键点中确定至所述第一特征点的距离最小的第二关键点，将所述第二关键点作为所述第一关键点。