[发明专利]一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质，其中方法包括：根据预设缩放算法，将原始图像缩放至各个预设分辨率，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的缩放图像；根据预设匹配算法，对各个所述缩放图像进行目标图案的模板匹配，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的匹配分数；选取所述匹配分数最高的一次模板匹配的匹配结果作为输出结果，所述匹配结果包括所述目标图案的定位数据。本申请公开的方法，解决了若原始图像中目标图案的尺寸与模板匹配算法所使用的模板图案尺寸相差较大则匹配效果差的技术问题。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在图像中查找目标图案的方法主要有两种。一种是基于机器学习或深度学习的方法，这种方法需要较大的样本库以进行训练，每次目标图案更新后又需要重新训练，而且每次训练的时间比较长，短则一天，长则四五天，开发效率不高。

另一种是基于图片特征分析的方法，其中，对于具有固定目标图案的图像，一般采用模板匹配方法。模板匹配方法是基于图像特征分析方法的一种，在查找图像中特定的目标图案时效果较好。然而，目前的模板匹配方法，只能适用于固定尺寸的目标图案，当图像拍摄距离过远或过近时，图像内的目标图案与模板图案的尺寸相差甚大，使得查找效果大打折扣。

发明内容

本申请提供了一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质，解决了若原始图像中目标图案的尺寸与模板匹配算法所使用的模板图案尺寸相差较大则匹配效果差的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种目标图案查找方法，包括：

根据预设缩放算法，将原始图像缩放至各个预设分辨率，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的缩放图像；

根据预设匹配算法，对各个所述缩放图像进行目标图案的模板匹配，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的匹配分数；

选取所述匹配分数最高的一次模板匹配的匹配结果作为输出结果，所述匹配结果包括所述目标图案的定位数据。

可选的，所述根据预设缩放算法，将原始图像缩放至各个预设分辨率，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的缩放图像包括：

根据预设分辨率参数及原始图像的宽度与高度，计算所述原始图像对应的基准宽度与基准高度；

根据所述基准宽度与基准高度，对所述原始图像进行等比例缩放，得到所述原始图像在所述预设分辨率参数下的缩放图像。

可选的，所述根据预设分辨率参数及原始图像的宽度与高度，计算所述原始图像对应的基准宽度与基准高度包括：

赋予所述基准高度第一预设值；

计算所述基准宽度；所述

可选的，所述根据所述基准宽度与基准高度，对所述原始图像进行等比例缩放，得到所述原始图像在所述预设分辨率参数下的缩放图像包括：

若所述原始图像的高度大于所述基准高度，对所述原始图像进行第一次等比例缩放，至所述原始图像的高度等于所述基准高度；

若所述原始图像在所述第一次等比例缩放后的宽度大于所述基准宽度，对所述原始图像进行第二次等比例缩放，至所述原始图像的宽度等于所述基准宽度，得到缩放图像。

可选的，所述根据预设匹配算法，对各个所述缩放图像进行目标图案的模板匹配，得到所述原始图像在各个所述预设分辨率下的匹配分数包括：

根据预设匹配算法，对所述缩放图像进行预设次数的目标图案的模板匹配；在每一次模板匹配后，对包含匹配到的目标图案的局部区域进行抹除，并将抹除处理后的所述缩放图像作为下一次模板匹配的对象；