[发明专利]关键点检测方法、装置及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201911424797.7 申请日: 2019-12-31
公开(公告)号: CN111223143B 公开(公告)日: 2023-04-11
发明(设计)人: 项伟;阮明康 申请(专利权)人: 广州市百果园信息技术有限公司
主分类号: G06T7/70 分类号: G06T7/70;G06T7/00
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 代理人: 莎日娜
地址: 511400 广东省广州市番*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 关键 检测 方法 装置 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种关键点检测方法,其特征在于,所述方法包括:

对于待检测图像对应的每张热力图,确定所述热力图中极值点及所述极值点的至少一个相邻点在所述待检测图像中对应的原始区域;每张所述热力图分别用于确定所述热力图的对应位置的关键点,所述热力图小于所述待检测图像;

基于所述原始区域,生成所述原始区域中每个像素点的概率值;所述概率值表示所述像素点为关键点的概率;

基于所有所述像素点的概率值,确定所述对应位置的关键点;

其中,所述确定所述热力图中极值点及所述极值点的至少一个相邻点在所述待检测图像中对应的原始区域,包括:

获取所述待检测图像与所述热力图的宽高比例;

基于所述宽高比例,分别将所述极值点及每个所述相邻点映射至所述待检测图像中,得到所述极值点在所述待检测图像中对应的子区域及每个所述相邻点在所述待检测图像中对应的子区域;

将所有所述子区域组成的区域,确定为所述原始区域;

所述基于所述原始区域,生成所述原始区域中每个像素点的概率值,包括:

将所述原始区域作为预训练的目标高斯混合模型的输入,并基于所述目标高斯混合模型,生成所述原始区域中每个像素点的概率值;

其中,所述目标高斯混合模型是以样本图像及所述样本图像中预设位置的关键点作为训练数据训练得到的,所述预设位置与所述热力图的对应位置相匹配。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述热力图中极值点及所述极值点的至少一个相邻点在所述待检测图像中对应的原始区域之前,所述方法还包括:

基于预设的位置与相邻点数量及相对位置对应关系和所述极值点的对应位置,确定所述极值点的相邻点的数量及所述相邻点与所述极值点的相对位置;

基于所述相邻点的数量及所述相邻点与所述极值点的相对位置在所述热力图中进行选择,得到至少一个所述相邻点;

其中,所述对应关系是基于与各个位置中关键点的相对位置固定的点预先生成的。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述原始区域由所述极值点在所述待检测图像中对应的子区域及所述相邻点在所述待检测图像中对应子区域组成;

所述基于所述目标高斯混合模型,生成所述原始区域中每个像素点的概率值,包括:

对于每个所述子区域,从所述子区域中选取一个像素点的坐标值作为所述子区域对应的坐标值;

将每个所述子区域对应的坐标值,确定为所述子区域在所述目标高斯混合模型中对应的子高斯分布的中心值;

基于每个子高斯分布的中心值、期望值、标准差及权重,生成每个子区域中每个像素点的概率值;

其中,所述目标高斯混合模型中包含的子高斯分布的个数与所述原始区域包含的子区域的个数相同。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述子区域中选取一个像素点的坐标值作为所述子区域对应的坐标值,包括:

按照指定的坐标建立方式,在所述待检测图像中建立参考坐标系;

确定所述子区域的中心位置的像素点在所述参考坐标系中的坐标值,得到所述子区域对应的坐标值。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述原始区域作为预训练的目标高斯混合模型的输入,并基于所述目标高斯混合模型,生成所述原始区域中每个像素点的概率值之前,所述方法还包括:

基于所述样本图像及所述样本图像中预设位置的关键点进行训练,以获取所述目标高斯混合模型。

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