[发明专利]图像数据处理方法、生成模型的方法及图像分割处理方法

说明书

本发明公开了一种图像数据处理方法，包括步骤：获取多种车型对应的多个车辆三维模型，并在相对于车辆三维模型的两侧分别建立相机和投影屏幕；在相机坐标系内对车辆三维模型进行平移或旋转，以便获取不同位置或角度下的车辆三维模型在投影屏幕上的坐标点以及坐标点对应的颜色值，得到与车辆三维模型相对应的二维网格点信息和二维图像；基于二维网格点信息创建与二维图像相对应的掩膜图像；基于掩膜图像对二维图像进行处理，以得到车辆外观图像；基于车辆外观图像与多种背景图像进行融合处理，以得到不同背景的多个融合图像；以及创建与融合图像相对应的融合掩膜图像。本发明一并公开了相应的生成图像分割模型的方法、图像分割处理方法及计算设备。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像数据处理方法、生成图像分割模型的方法、图像分割处理方法及计算设备。

背景技术

近年来，随着人工智能的发展和普及，越来越多的算法和模型应用到各行各业。以汽车互联网媒体为例，目前主流的汽车媒体，为了提升用户体验，嵌入了很多便于用户使用的智能应用，包括车型识别、故障灯识别等。为了让用户获得海量的车辆车型信息，汽车媒体需要建立海量的数据库，用多媒体的方式展示汽车的各个方位、细节，同时需要实时更新最新的车型和车系，这就需要汽车编辑人员对车辆进行详细的拍摄，并需要对汽车图像进行抠图、优化处理，最后发布到媒体网站。

由于拍摄的每张图像，都需要编辑人员花费大量的时间和精力进行精细化的汽车抠图。进而，为处理后的车辆图像添加白色背景，上传到网站。当拍摄的数据量庞大时，不同车系、不同角度的汽车图像，会给编辑人员带来巨大的工作量。

为此，需要一种智能化的图像处理方案，来解决上述技术方案中存在的问题，提高图像处理的效率。

发明内容

为此，本发明提供了一种图像数据处理方法、生成图像分割模型的方法、图像分割处理方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的第一个方面，提供了一种图像数据处理方法，在计算设备中执行，包括步骤：获取多种车型对应的多个车辆三维模型，并在相对于所述车辆三维模型的两侧分别建立相机和投影屏幕；在相机坐标系内对所述车辆三维模型进行平移或旋转，以便获取不同位置或角度下的车辆三维模型在所述投影屏幕上的坐标点以及坐标点对应的颜色值，得到与车辆三维模型相对应的二维网格点信息和二维图像；基于所述二维网格点信息创建与所述二维图像相对应的掩膜图像；基于所述掩膜图像对所述二维图像进行处理，以得到车辆外观图像；基于所述车辆外观图像与多种背景图像进行融合处理，以得到不同背景的多个融合图像；以及创建与所述融合图像相对应的融合掩膜图像。

可选地，在根据本发明的图像数据处理方法中，创建与二维图像相对应的掩膜图像的步骤包括：基于所述二维网格点信息确定车辆的外围轮廓点信息；基于所述二维图像创建相应的黑色图像；基于所述外围轮廓点信息在所述黑色图像中绘制相应的车辆轮廓点，并基于所述车辆轮廓点在相应区域内填充白色，以得到所述掩膜图像。

可选地，在根据本发明的图像数据处理方法中，在基于所述掩膜图像对所述二维图像进行处理之前，包括步骤：对所述掩膜图像进行二值化处理。

可选地，在根据本发明的图像数据处理方法中，基于所述车辆外观图像与多种背景图像进行融合处理的步骤包括：将车辆外观图像放置在背景图像中的预定位置；基于第一矩形框来截取所述掩膜图像、车辆外观图像，得到相应的第二掩膜图像和第二车辆外观图像；基于与第一矩形框相同大小的第二矩形框来截取背景图像，以得到第二背景图像；基于所述第二掩膜图像来处理第二背景图像，以得到包括黑色车辆区域的第三背景图像；通过将所述第三背景图像和第二车辆外观图像相加，得到初始融合图像。

可选地，在根据本发明的图像数据处理方法中，在得到初始融合图像之后，还包括步骤：对所述初始融合图像进行滤波处理，以生成滤波图像；在所述背景图像中置入所述滤波图像，以得到最终的融合图像。