[发明专利]一种图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器

说明书

本发明公开了一种同类型多目标物体的图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器，该方法包括：采集待分割图像；待分割图像中，至少具有所述同类型多目标物体中的待分割的一个目标物体的完整图像；提取所述待分割图像中所述待分割的一个目标物体的轮廓特征；根据提取到的所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征，确定所述待分割图像中包含待分割的一个目标物体的轮廓特征的区域，作为所述待分割的一个目标物体的单独目标区域；根据所述单独目标区域和预先训练好的图像分割模型进行图像分割，确定所述待分割的一个目标物体的分割图像。该方案，能够将所有完整目标物体单独分割出来，且能够选择只分割某个单独目标物体，以提升分割能力。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，涉及一种图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器，具体涉及一种同类型多目标物体的图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器，尤其涉及一种基于深度学习的同类型多目标物体分割方法、装置、终端、存储介质及处理器。

背景技术

随着科技的飞速发展，工业自动化生产线普及率不断提高，越来越多的工业生产线开始使用机器视觉技术来代替工人，如目标检测、缺陷检测、目标物体分割等。就目标物体分割来说，需要首先对不同目标物体定义不同的标签，然后使用图像分割等技术将目标物体分割出来。

相关方案中，深度学习分割网络主要考虑多目标、多类型目标的图像分割，而在同一类型下，多个完整目标物体同时存在于一张图像中时，几乎都是直接将同类型所有目标分割出来，而无法对每个目标单独进行分割。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种同类型多目标物体的图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器，以解决在同类型多个完整目标物体同时存在的情况下，对不同目标物体定义不同的标签后再将目标物体分割出来的图像分割网络，只能将所有的目标物体同时分割出来，而无法将每个完整目标物体单独分割出来，存在分割能力弱的问题，达到能够将所有完整目标物体单独分割出来，且能够选择只分割某个单独目标物体，以提升分割能力的效果。

本发明提供一种同类型多目标物体的图像分割方法，包括：采集待分割图像；所述待分割图像中，至少具有所述同类型多目标物体中的待分割的一个目标物体的完整图像；提取所述待分割图像中所述待分割的一个目标物体的轮廓特征；根据提取到的所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征，确定所述待分割图像中包含待分割的一个目标物体的轮廓特征的区域，作为所述待分割的一个目标物体的单独目标区域；根据所述单独目标区域和预先训练好的图像分割模型进行图像分割，确定所述待分割的一个目标物体的分割图像。

在一些实施方式中，其中，所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征，包括：待分割图像中待分割的一个目标物体的外部轮廓特征或内部轮廓特征；所述图像分割模型，包括：预先训练好的图像分割模型。

在一些实施方式中，根据提取到的所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征，确定所述待分割图像中包含待分割的一个目标物体的轮廓特征的区域，包括：根据提取到的所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征，确定所述待分割的一个目标物体的坐标位置信息；根据所述待分割的一个目标物体的坐标位置信息，确定所述待分割的一个目标物体的外接框；根据所述待分割的一个目标物体的外接框，确定所述待分割图像中包含待分割的一个目标物体的轮廓特征的区域。