[发明专利]关键点匹配方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种关键点匹配方法，其特征在于，包括：

对待匹配的第一图像和第二图像进行关键点检测，以获取所述第一图像中的关键点和所述第二图像中的关键点，其中，所述第一图像和所述第二图像存在重合区域；

针对所述第一图像中任一所述关键点，根据任一所述关键点在所述第一图像中的第一位置信息为中心，确定任一所述关键点所对应的设定尺寸的第一子图像；

在所述第二图像中，获取与所述第一位置信息匹配的第二位置信息，并以所述第二位置为中心，确定设定尺寸的第二子图像；

对所述第一子图像中的关键点和所述第二子图像中的关键点进行匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一子图像中的关键点和所述第二子图像中的关键点进行匹配，包括：

将所述第一子图像和所述第二子图像，输入至经过训练的基于光流的关键点匹配模型，以使所述基于光流的关键点匹配模型对所述第一子图像中的任一所述关键点和所述第二子图像中的关键点进行匹配，并输出所述第二子图像中与任一所述关键点匹配的关键点相对于所述第一子图像中任一所述关键点的光流值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取初始的基于光流的关键点匹配模型；

获取第一训练数据集；其中，所述第一训练数据集包括：第一样本图像和第二样本图像，所述第一样本图像与所述第二样本图像中包含关键点；

对所述第二样本图像中的关键点与所述第一样本图像中的匹配的关键点的光流值进行标注，以得到标注光流值；

将所述第一训练数据集输入至所述初始的基于光流的关键点匹配模型中，以获取所述初始的基于光流的关键点匹配模型输出的预测光流值；

根据所述预测光流值与所述标注光流值之间的差异，生成第一损失函数值；

根据所述第一损失函数值，对所述初始的基于光流的关键点匹配模型进行训练。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述经过训练的基于光流的关键点匹配模型中的模型参数转换为设定硬件格式，以在设定硬件上部署所述经过训练的关键点匹配模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待匹配的第一图像和第二图像进行关键点检测，以获取所述第一图像中关键点和所述第二图像中的关键点，包括：

分别将所述第一图像和所述第二图像输入至经过训练的关键点检测模型，以使所述经过训练的关键点检测模型对所述第一图像中的关键点和所述第二图像中的关键点进行检测；

获取所述经过训练的关键点检测模型输出的所述第一图像中的关键点和所述第二图像中的关键点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取设定形状的第三样本图像；其中，所述第三样本图像携带第一标注关键点；

采用第三样本图像以及所述第三样本图像携带的第一标注关键点，对所述初始的关键点检测模型进行第一训练，以得到经过第一训练的关键点检测模型；

从设定图像数据库中，获取第四样本图像；

将所述第四样本图像输入至经过第一训练的关键点检测模型，以得到所述第四样本图像的目标关键点；

响应于用户操作，对所述目标关键点进行更新；

采用所述第四样本图像以及更新后的目标关键点，对所述经过第一训练的关键点检测模型进行第二训练，以得到经过训练的关键点检测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用第三样本图像以及所述第三样本图像携带的第一标注关键点，对所述初始的关键点检测模型进行第一训练，以得到经过第一训练的关键点检测模型，包括：

将所述第三样本图像输入至初始的关键点检测模型中，并获取所述初始的关键点检测模型输出的第一预测关键点；

根据所述第一预测关键点与对应的第一标注关键点之间的差异，生成第二损失函数值；

采用所述第二损失函数值，对初始的关键点检测模型进行第一训练，以得到经过第一训练的关键点检测模型。