[发明专利]一种仪表校正方法、装置、设备及介质

说明书

本说明书实施例公开了一种仪表校正方法、装置、设备及介质，仪表应用于机器人的自动识别的场景，包括：将待校正的仪表图像输入至预先训练的仪表检测模型，得到仪表类别；根据仪表类别，在仪表模板库中确定对应的仪表模板图像；在仪表模板图像中确定预先标记的模板图像区域块，并确定模板图像区域块中的模板图像特征，模板图像特征为仪表指针外的不变特征；根据模板图像特征在待校正的仪表图像中匹配对应的待校正图像区域块；在模板图像区域块中确定指定位置的坐标，得到第一坐标值，并在待校正图像区域块中确定指定位置的坐标，得到第二坐标值；根据第一坐标值与第二坐标值，对待校正的仪表图像进行校正处理，得到校正后的仪表图像。

技术领域

本说明书涉及计算机的技术领域，尤其涉及一种仪表校正方法、装置、设备及介质。

背景技术

现如今，人工智能的应用越来越多，其中最常见的应用就是以机器人作为载体的各种服务、巡检、巡逻应用。其中依赖于计算机视觉的各种检测任务，对于机器人来说，检测的准确度受很多因素的影响，比如周围的自然环境因素、摄像头的拍摄角度因素都对检测准确度影响很大。

现有技术中，针对机器人的自动识别仪表的场景下，仪表发生角度倾斜等情况时，存在仪表读数不准的可能，因此，现需要一种仪表校正的方式。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种仪表校正方法、装置、设备及介质，用于解决如下技术问题：

现有技术中，针对机器人的自动识别仪表的场景下，仪表发生角度倾斜等情况时，存在仪表读数不准的可能，因此，现需要一种仪表校正的方式。

本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案：

本说明书一个或多个实施例提供的一种仪表校正方法，所述仪表应用于机器人的自动识别的场景，所述方法包括：

将待校正的仪表图像输入至预先训练的仪表检测模型，得到仪表类别；

根据所述仪表类别，在仪表模板库中确定对应的仪表模板图像；

在所述仪表模板图像中确定预先标记的模板图像区域块，并确定所述模板图像区域块中的模板图像特征；

根据所述模板图像特征在所述待校正的仪表图像中匹配对应的待校正图像区域块，所述模板图像特征为仪表指针外的不变特征；

在所述模板图像区域块中确定指定位置的坐标，得到第一坐标值，并在所述待校正图像区域块中确定所述指定位置的坐标，得到第二坐标值；

根据所述第一坐标值与所述第二坐标值，对所述待校正的仪表图像进行校正处理，得到校正后的仪表图像。

进一步的，所述将待校正的仪表图像输入至预先训练的仪表检测模型，得到仪表类别之后，所述方法还包括：

将待校正的仪表图像输入至预先训练的仪表检测模型，得到多个仪表位置坐标，所述仪表检测模型为神经网络模型；

根据所述多个仪表位置坐标提取所述待校正的仪表图像中的仪表位置图像；

所述根据所述模板图像特征在所述待校正的仪表图像中匹配对应的待校正图像区域块，具体包括：

根据所述模板图像特征在所述仪表位置图像中匹配对应的待校正图像区域块。

进一步的，所述根据所述模板图像特征在所述待校正的仪表图像中匹配对应的待校正图像区域块之前，所述方法还包括：

确定所述仪表模板图像的尺寸；

将所述待校正的仪表图像按比例缩放至所述仪表模板图像的尺寸，得到缩放仪表图像。

进一步的，所述根据所述模板图像特征在所述待校正的仪表图像中匹配对应的待校正图像区域块，具体包括：