[发明专利]一种用于图像定位的模型训练方法、图像定位方法及装置有效
| 申请号： | 201810854417.2 | 申请日： | 2018-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN109299652B | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 刘晓静 | 申请（专利权）人： | 华晓精密工业（苏州）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/73;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 马永芬 |
| 地址： | 215163 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于图像定位的模型训练方法、图像定位方法及装置，其中，用于图像定位的模型训练方法包括如下步骤：提取预先采集的若干幅图像中的待定位区域和非待定位区域的SURF特征点，分别形成第一视觉词典和第二视觉词典；提取一标准图像中待定位区域的SURF特征点，形成原始特征集；将原始特征集中的特征点与第一视觉词典中的特征点进行特征点匹配，并移除原始特征集中匹配错误的特征点，得到标准特征集；完成模型的训练。当把一待识别图像中待定位区域的特征集映射到标准特征集，即把待识别图像映射到该模型中时，即可通过模型中的待定位区域得到待识别图像中的待定位区域，使该模型可以用于对同一类别的不同设备进行定位，而不用反复建模。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 图像 定位 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于图像定位的模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：提取预先采集的若干幅图像中的待定位区域和非待定位区域的SURF特征点，分别形成第一视觉词典和第二视觉词典；提取一标准图像中待定位区域的SURF特征点，形成原始特征集；将所述原始特征集中的特征点与所述第一视觉词典中的特征点进行特征点匹配，并移除所述原始特征集中匹配错误的特征点，得到标准特征集；完成所述模型的训练。
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