[发明专利]一种变颜色向量空间图像内容识别方法、装置和设备

说明书

本公开的实施例公开了一种变颜色空间向量单张图像内容识别方法。该方法的一具体实施方式包括：目标场景下对应向量空间的改变、得到对应目标向量空间对应像素值数据信息；对数据信息进行放大灰度变换，得到放大后的深度信息；对深度图像进行梯度变换处理，得到识别目标物的位置，处理后框选识别物。该实施方式能够用一种新颖的方式，改变图像识别的底层逻辑，更加容易得到图像识别的内容，并降低硬件设备的处理负担。

技术领域

本发明图像识别领域，尤其涉及一种变颜色向量空间图像内容识别方法。

背景技术

在如今经济科技快速发展的大背景下，图像识别的应用越来越多。在图像识别领域，有很多的识别方法，但大多采用RGB、HSB等少数几个颜色空间进行识别，这些颜色空间不能适用于所有场景应用，并且多数存在识别方法复杂程度高、计算成本大等弊端。另外，深度学习技术的应用也越来越广泛，但其要求有巨大量的训练集和数据库作为数据准备，实际应用比较困难。因此，在本发明专利中，主要是提出了一种使用了少量深度学习内容的、可以改变颜色空间的图像的图像识别方法，它将会以更加灵活的方式，更小的计算成本处理图像的内容。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了一种变颜色向量空间图像内容识别方法，来达到以上的技术目的。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种变颜色向量空间图像内容识别方法包括：在无目标物的目标场景下，对得到的图像进行预读取，并根据需要识别目标物的信息对颜色空间进行变换，得到一个新的向量空间；响应于含有目标物在目标场景下，图像上每个像素点在新的向量空间下所对应的数据信息；响应于所述的对读取得到的信息进行放大灰度变换，得到放大后的深度信息；响应于所述深度信息进行梯度变换阈值处理，得到识别目标物的尖点位置、轮廓位置信息和其他相关的梯度信息；响应于所述的利用尖点位置信息进行目标物的框选处理，或利用其他相关梯度信息进行框选，从而得到目标物的大概位置。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种变颜色向量空间图像内容识别装备，装置包括：检测单元，在无目标物的目标场景下，对得到的图像进行预读取，并根据需要识别目标物的信息对颜色空间进行变换，得到一个新的向量空间；数据单元，响应于含有目标物在目标场景下，图像上每个像素点在新的向量空间下所对应的数据信息；放大单元，响应于所述的对读取得到的信息进行放大灰度变换，得到放大后的深度信息；识别单元，响应于所述深度信息进行梯度变换阈值处理，得到识别目标物的尖点位置、轮廓位置信息和其他相关的梯度信息；生成单元，响应于所述的利用尖点位置信息进行目标物的框选处理，或利用其他相关梯度信息进行框选，从而得到目标物的大概位置。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的上述各个实施例中一个实施例具有如下有益效果：通过公开的一些实施例的变颜色向量空间图像内容识别方法的提出增加了图像识别的灵活性，为图像识别增加了一条全新的思路，并且合理使用该方法，该方法可以大大减轻硬件设备图像处理的负担。具体来说，发明人发现，现有的图像识别方法，没有在根本上对像素点信息进行变换处理，而是单纯读取在某个向量空间下的像素信息，导致想要识别到相应的图像信息时，处理方案复杂冗余。基于此，本公开的一些实施例的变颜色向量空间图像内容识别方法，提供了一种更加简便灵活的思路，合理使用也可以减小硬件设备的负担。

附图说明