[发明专利]一种智能图形图像识别处理方法及终端

说明书

本发明公开了一种智能图形图像识别处理方法及终端，采集待识别图像，并对所述待识别图像进行格式转换和预处理，得到均值深度图；对所述均值深度图和参考图像进行特征提取和匹配，判断所述均值深度图是否有相对旋转，并基于提取出来的特征点进行调整；基于角度调整后的所述均值深度图的角点对所述参考图像进行匹配处理，并基于所述特征点进行特征点重叠；将重叠后的所述均值深度图与所述参考图像映射到基准坐标系中，并基于获取的坐标值，计算出对应的相似度值，完成识别处理，提高图像识别处理效果。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种智能图形图像识别处理方法及终端。

背景技术

计算机图像识别技术，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别所研究的问题，是如何使用计算机代替人类去自动处理大量的物理信息，解决人类所无法识别或者识别过于耗费资源的问题，从而很大程度上解放人类的劳动力。

但是目前对于图像识别处理上，对于存在角度偏差或者有缺失等情况的图像识别处理存在漏洞，在识别过程上，不能对这类情况下的图像进行准确的识别，降低了图像识别处理的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能图形图像识别处理方法及终端，提高图像识别处理效果。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种智能图形图像识别处理方法，包括以下步骤：

采集待识别图像，并对所述待识别图像进行格式转换和预处理，得到均值深度图；

对所述均值深度图和参考图像进行特征提取和匹配，判断所述均值深度图是否有相对旋转，并基于提取出来的特征点进行调整；

基于角度调整后的所述均值深度图的角点对所述参考图像进行匹配处理，并基于所述特征点进行特征点重叠；

将重叠后的所述均值深度图与所述参考图像映射到基准坐标系中，并基于获取的坐标值，计算出对应的相似度值，完成识别处理。

其中，所述方法还包括：

判断所述均值深度图是否有缺失，同时提取所述均值深度图中的角点。

其中，所述方法还包括：

将计算出的所述相似度值与设定的阈值进行比较，若大于所述阈值，则判断所述待识别图像为所述参考图像；

若小于所述阈值，则判断所述待识别图像不是所述参考图像。

其中，若小于所述阈值，则判断所述待识别图像不是所述参考图像之后，所述方法还包括：

将所述待识别图像与下一个所述参考图像进行角度调整、重叠和相似度值计算，直至匹配到所述相似度值大于所述阈值的所述参考图像。

其中，基于角度调整后的所述均值深度图的角点对所述参考图像进行匹配处理，并基于所述特征点进行特征点重叠，包括：

基于所述角点，将角度调整后的所述均值深度图与获取的参考图像进行点对点匹配；

采用所述均值深度图在下，所述参考图像在上的重叠方式，将所述均值深度图和所述参考图像进行重叠；

将重叠的所述特征点的标记进行保留，将不重叠的所述特征点的标记进行消除。

其中，基于所述角点，将角度调整后的所述均值深度图与获取的参考图像进行点对点匹配之后，所述方法还包括：

若所述均值深度图有缺失，则根据缺失角点与正常角点之间的位置关系以及所述缺失角点之间的连接线对所述参考图像进行遮盖处理。

第二方面，本发明提供了一种智能图形图像识别处理终端，适用如第一方面所述的一种智能图形图像识别处理方法，