[发明专利]人体图像分割方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供了一种人体图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取人体分割原始图像数据；将原始图像数据按多个预设人体关键部位进行分类及合并处理，并分别对分类及合并处理后得到的图像数据中每类图像数据重置数据标签及对应图像区域像素值；将分类及合并处理后得到的图像数据及对应标签输入至人体图像分割模型中，输出人体关键部位分割结果。本发明可将图像中人体的关键部位分割出来，分割效率不受图像人体个数的影响，效率高、精度高，适于实际场景落地应用。

技术领域

本发明涉及计算机视觉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人体图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

人体图像分割是将人体图像中的包含人体部分的前景区域分割出来，自动识别并定位出人体的各个关键部位。人体图像分割可以应用于虚拟现实、视频监控、行为分析等多种领域。

目前，现有的对人体图像进行分割主要是通过深度学习RGB图像分割融合传统RGB颜色分割方法，或者先用人体检测将人体图像检测识别后从背景中分割出来，再进行人体部位分割；这些方法普遍存在效率低，精度不够高等问题，不适于实际场景落地实现。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种人体图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，本发明实施例将图像中人体的关键部位分割出来，分割效率不受图像人体个数的影响，效率高、精度高，适于实际场景落地应用。

本申请实施例提供以下技术方案：一种人体图像分割方法，包括如下步骤：获取人体分割原始图像数据；将所述原始图像数据按多个预设人体关键部位进行分类及合并处理，并分别对分类及合并处理后得到的图像数据中每类图像数据重置数据标签及对应图像区域像素值；将分类及合并处理后得到的图像数据及对应标签输入至人体图像分割模型中，输出人体关键部位分割结果。

进一步地，所述多个预设人体关键部位包括头部、躯干、胳膊、腿、脚掌。

进一步地，所述人体图像分割方法还包括：将非所述多个预设人体关键部位的剩余原始图像数据合并为背景类，并对所述背景类的图像数据重置数据标签及对应图像区域像素值。

进一步地，所述人体图像分割模型包括改进的特征提取网络，所述改进的特征提取网络包括并行的多个基础网络分支。

进一步地，所述改进的特征提取网络的改进方法具体包括：将基础网络的通道数压缩，同时增加基础卷积池化层数，再将多个所述基础网络并行拼接，得到所述改进的特征提取网络。

进一步地，所述人体图像分割方法还包括：经过所述人体图像分割模型后，对输出的所有不同分辨率的特征图进行特征融合，输出人体关键部位最终分割结果。

本发明实施例提供一种人体图像分割装置，包括：图像获取模块，用于获取人体分割原始图像数据；数据处理模块，用于将所述原始图像数据按多个预设人体关键部位进行分类及合并处理，并分别对分类及合并处理后得到的图像数据中每类图像数据重置数据标签及对应图像区域像素值；输出模块，用于将分类及合并处理后得到的图像数据及对应标签输入至人体图像分割模型中，输出人体关键部位分割结果。

进一步地，所述人体图像分割装置还包括特征融合模块，用于将所述人体图像分割模型输出的所有不同分辨率的特征图进行特征融合，输出人体关键部位最终分割结果。

本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现上述的人体图像分割方法。

本发明还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现上述的人体图像分割方法。