[发明专利]图像仿真方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202110467594.7 | 申请日: | 2021-04-29 |
公开(公告)号: | CN112990134B | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
发明(设计)人: | 刘辉;何小坤 | 申请(专利权)人: | 北京世纪好未来教育科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/42;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 郭丽祥;杨瑾瑾 |
地址: | 100080 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 仿真 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本申请公开了图像仿真方法、装置、电子设备及存储介质,具体实现方案为:将单个字符的手写轨迹点,基于所述单个字符的手写轨迹点对应的坐标,转换为多个字符的手写序列图像;将所述多个字符的手写序列图像,基于实际拍照图像的配置参数进行图像仿真处理,得到目标图像。采用本申请,可以得到接近真实拍照图像质量的多字符手写轨迹图像。
技术领域
本申请涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种图像仿真方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
为了提高手写识别处理的硬件性能,需要训练性能优越的神经网络模型,以将该神经网络模型部署到涉及手写识别场景的硬件上,从而得到优越的硬件性能(如识别精确度、识别速度等)。然而,针对拍照手写识别训练的开源数据数量少,不足以训练稳定的神经网络模型。而人工获取拍照的手写数据需要大量的人工标注,数据的标注成本很高,如何得到足以训练神经网络模型的大量数据是要解决的技术问题,对此,相关技术中未存在有效的解决方案。
发明内容
本申请提供了一种图像仿真方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本申请的一方面,提供了一种图像仿真方法,包括:
将单个字符的手写轨迹点,基于所述单个字符的手写轨迹点对应的坐标,转换为多个字符的手写序列图像;
将所述多个字符的手写序列图像,基于实际拍照图像的配置参数进行图像仿真处理,得到目标图像。
根据本申请的另一方面,提供了一种图像仿真装置,包括:
转换模块,用于将单个字符的手写轨迹点,基于所述单个字符的手写轨迹点对应的坐标,转换为多个字符的手写序列图像;
仿真模块,用于将所述多个字符的手写序列图像,基于实际拍照图像的配置参数进行图像仿真处理,得到目标图像。
根据本申请的另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行本申请任意一实施例所提供的方法。
根据本申请的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使该计算机执行本申请任意一项实施例所提供的方法。
采用本申请,可以将单个字符的手写轨迹点,基于所述单个字符的手写轨迹点对应的坐标,转换为多个字符的手写序列图像,可以将所述多个字符的手写序列图像,基于实际拍照图像的配置参数进行图像仿真处理,得到目标图像。由于可以将单字符的手写轨迹点转换为多字符的手写轨迹图像,且基于实际拍照图像的配置参数进行图像仿真处理,因此,得到的目标图像为接近真实拍照图像质量的多字符手写轨迹图像,针对拍照手写识别训练的场景,大量的多字符的手写轨迹图像可以用于训练神经网络模型,且成本低、该多字符手写轨迹图像作为模型训练的数据样本,准确率高。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是根据本申请实施例的图像仿真方法的流程示意图;
图2是根据本申请实施例一应用示例中的手写文字图像仿真的流程示意图;
图3是根据本申请实施例一应用示例中的坐标点变换的示意图;
图4是根据本申请实施例一应用示例中的字符拼接的示意图;
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