[发明专利]图像目标矫正方法及装置、终端、存储介质

说明书

本发明公开一种图像目标矫正方法及装置、终端、存储介质，其中方法主要包括：采用图像分类器对待矫正目标进行粗粒度的方向矫正；基于图像分割算法获取方向矫正后的多边形目标区域；根据多边形目标区域的边缘点确定多边形的最佳顶点；根据最佳顶点对目标进行仿射变换或透视变换，生成矫正后的图像。采用本发明，通过粗粒度的方向矫正结合基于图像分割的细粒度矫正，在提高矫正效果的基础上可以提高矫正模型的泛化能力。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像目标矫正方法及装置、终端、存储介质。

背景技术

图像识别技术已经非常成熟，在工业检测、安防、金融、电子政务等应用场景中取得了显著的效果。然而，在诸如身份证识别、社保卡识别、驾驶证识别、发票识别等场景中，对于图像的质量有一定的要求。但由于用户采集图像条件的限制，造成图像目标尺寸的大小以及几何形状发生变化，这些变化严重影响到算法对目标的识别的效果。因而，在这类场景中，常需要对图像识别的目标进行提取和矫正。目前，对于多边形目标的矫正方法，主要是通过模板匹配和关键部位的目标检测方法(如社保卡证件的四个角检测)。这类方法获取的目标区域和姿态信息有限，在复杂背景下容易出现误检或漏检，对目标的提取和矫正效果并不理想。

发明内容

本发明实施例提供一种图像目标矫正方法及装置、终端、存储介质，通过粗粒度的方向矫正结合基于图像分割的细粒度矫正，在提高矫正效果的基础上可以提高矫正模型的泛化能力。

本发明实施例第一方面提供了一种图像目标矫正方法，可包括：

采用图像分类器对待矫正目标进行粗粒度的方向矫正；

基于图像分割算法获取方向矫正后的多边形目标区域；

根据多边形目标区域的边缘点确定多边形的最佳顶点；

根据最佳顶点对目标进行仿射变换或透视变换，生成矫正后的图像。

进一步的，根据多边形目标区域的边缘点确定多边形的最佳顶点，包括：

基于预设选点方法确定多边形目标区域的各边缘点对应的两临近点；

根据两临近点计算对应的边缘点的置信度；

根据置信度滤除相同或相近的边缘点，得到多边形的最佳顶点。

进一步的，多边形目标区域的任一边缘点为F，F对应的两临近点为A和B；预设选点方法对应的选点规则为d/2＝|FA|d，d/2＝|FB|d，其中d为先验参数。

进一步的，d为多边形最短边的边长。

进一步的，根据两临近点计算对应的边缘点的置信度，包括：

根据边缘点与两临近点分别组成的边之间的夹角计算边缘点的置信度。

进一步的，多边形的两个边FA和FB之间的夹角为α，边缘点F的置信度为(cosα+1)/2。

本发明实施例第二方面提供了一种图像目标矫正装置，可包括：

方向矫正模块，用于采用图像分类器对待矫正目标进行粗粒度的方向矫正；

图像分割模块，用于基于图像分割算法获取方向矫正后的多边形目标区域；

最佳顶点确定模块，用于根据多边形目标区域的边缘点确定多边形的最佳顶点；

矫正变换模块，用于根据最佳顶点对目标进行仿射变换或透视变换，生成矫正后的图像。

进一步的，最佳顶点确定模块，包括：

临近点确定单元，用于基于预设选点方法确定多边形目标区域的各边缘点对应的两临近点；