CN107403452A - 基于抠图处理的物体识别方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于抠图处理的物体识别方法及其装置，其中，该方法包括：获取待识别物体的当前图像；对当前图像进行处理以得到轮廓图像；对轮廓图像进行处理以得到第一图像，第一图像包括前景区域和背景区域；采用洪水填充法对第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，第二图像包括前景区域和背景区域；对第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；根据目标图像对待识别图像进行识别。本发明实施例所提供的基于抠图处理的物体识别方法及其装置，可以自动地实现对待识别图像的抠图处理以得到目标图像，并基于该目标图像物体识别，提高了物体识别的效率及准确性。

Description

基于抠图处理的物体识别方法及其装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于抠图处理的物体识别方法及其装置。
背景技术
抠图指的是精确评估图像或视频序列的前景部分与背景部分。在人们的日常生活中，抠图技术可以广泛地被应用于图像/视频剪辑、图像编辑、目标跟踪、图像检索以及物体识别等领域。但，现有的抠图方法需要专业人员对图像进行手动操作，效率和准确性都较低，从而使得基于抠图的物体识别方法也存在效率低下和准确性低下的问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于抠图处理的物体识别方法及其装置，以提高物体识别的效率及准确性。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于抠图处理的物体识别方法，包括：
获取待识别物体的当前图像；
对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像；
对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像，所述第一图像包括前景区域和背景区域；
采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，所述第二图像包括前景区域和背景区域；
对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；
根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
作为一种可选的实施方式，对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像具体包括：
对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。
作为一种可选的实施方式，所述当前图像包括颜色区域，对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像具体包括：
对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理；
采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
作为一种可选的实施方式，对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像具体包括：
对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。
作为一种可选的实施方式，对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像具体包括：
采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理；
采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
相应地，本发明实施例还提供了一种基于抠图处理的物体识别装置，包括：
获取单元，用于获取待识别物体的当前图像；
第一处理单元，用于对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像；
第二处理单元，用于对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像，所述第一图像包括前景区域和背景区域；
填充单元，用于采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，所述第二图像包括前景区域和背景区域；
透明单元，用于对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；
识别单元，用于根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
作为一种可选的实施方式，所述第一处理单元用于：
对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。
作为一种可选的实施方式，所述当前图像包括颜色区域，所述第一处理单元用于：
对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理；
采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
作为一种可选的实施方式，所述第二处理单元用于：
对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。
作为一种可选的实施方式，所述第二处理单元用于：
采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理；
采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
本发明实施例所提供的基于抠图处理的物体识别方法及其装置，可以自动地实现对待识别图像的抠图处理以得到目标图像，并基于该目标图像物体识别，提高了物体识别的效率及准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1是本发明第一实施例提供的基于抠图处理的物体识别方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的基于抠图处理的物体识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
请参考图1，是本发明第一实施例所提供的基于抠图处理的物体识别方法的流程示意图，如图所示，该方法可以包括以下步骤：
S101，获取待识别物体的当前图像。
具体地，以拍照并对所拍照片中的物体(如人像)进行识别为例。用户可通过手机等移动智能终端的相机应用程序获取待识别物体的当前图像。可理解地，待识别物体的当前图像也可以是通过其它途径获取的，例如他人传送的需要进行物体识别的任意图像。
S102，对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像。
具体地，对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。其中，当前图像中包括颜色区域，先对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理等预处理，再采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
S103，对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像。
其中，所述第一图像包括前景区域和背景区域。具体地，对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。优选地，先采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理，再采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
S104，采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像。
其中，所述第二图像包括前景区域和背景区域。具体地，采用洪水填充发对第一图像中的相似背景部分进行填充mask，从而得到第二图像。
S105，对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像。
具体地，使用mask对寻找出来的、第二图像中的背景部分进行透明处理以得到目标图像。也就是说，步骤S101至S105完成了抠图处理过程。该抠图处理过程是自动完成的，不需要人工手动地对图片内的某一个区域进行抠图处理，提高了抠图效率。此外，该抠图过程中，通过元素组合可作出专业的图片设计，且非专业人员也可以作出漂亮的图片设计。
S106，根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
本发明实施例所提供的基于抠图处理的物体识别方法，可以自动地实现对待识别图像的抠图处理以得到目标图像，并基于该目标图像物体识别，提高了物体识别的效率及准确性。
相应地，请参考图2，本发明实施例还提供了一种基于抠图处理的物体识别装置，如图所示，该装置可以包括：
获取单元10，用于获取待识别物体的当前图像；
第一处理单元11，用于对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像；
第二处理单元12，用于对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像，所述第一图像包括前景区域和背景区域；
填充单元13，用于采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，所述第二图像包括前景区域和背景区域；
透明单元14，用于对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；
识别单元15，用于根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
具体地，所述第一处理单元11用于：
对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。
进一步地，所述当前图像包括颜色区域，所述第一处理单元11用于：
对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理；
采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
具体地，所述第二处理单元12用于：
对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。
进一步地，所述第二处理单元12用于：
采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理；
采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
本发明实施例所提供的基于抠图处理的物体识别装置，其可以自动地实现对待识别图像的抠图处理以得到目标图像，并基于该目标图像物体识别，提高了物体识别的效率及准确性。
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于抠图处理的物体识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别物体的当前图像；
对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像；
对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像，所述第一图像包括前景区域和背景区域；
采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，所述第二图像包括前景区域和背景区域；
对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；
根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
2.如权利要求1所述的基于抠图处理的物体识别方法，其特征在于，对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像具体包括：
对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。
3.如权利要求2所述的基于抠图处理的物体识别方法，其特征在于，所述当前图像包括颜色区域，对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像具体包括：
对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理；
采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
4.如权利要求1至3任一项所述的基于抠图处理的物体识别方法，其特征在于，对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像具体包括：
对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。
5.如权利要求4所述的基于抠图处理的物体识别方法，其特征在于，对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像具体包括：
采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理；
采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
6.一种基于抠图处理的物体识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待识别物体的当前图像；
第一处理单元，用于对所述当前图像进行处理以得到轮廓图像；
第二处理单元，用于对所述轮廓图像进行处理以得到第一图像，所述第一图像包括前景区域和背景区域；
填充单元，用于采用洪水填充法对所述第一图像中的背景区域进行填充任务处理以得到第二图像，所述第二图像包括前景区域和背景区域；
透明单元，用于对所述第二图像中的背景区域进行透明处理以得到目标图像；
识别单元，用于根据所述目标图像对所述待识别图像进行识别。
7.如权利要求6所述的基于抠图处理的物体识别装置，其特征在于，所述第一处理单元用于：
对所述当前图像进行预处理及边缘寻找处理以得到所述轮廓图像。
8.如权利要求7所述的基于抠图处理的物体识别装置，其特征在于，所述当前图像包括颜色区域，所述第一处理单元用于：
对所述当前图像中的颜色区域进行高斯平滑处理以及均值降噪处理；
采用sobel算子对高斯平滑处理以及均值降噪处理后的所述当前图像进行边缘查找，以得到所述轮廓图像。
9.如权利要求6-8任一项所述的基于抠图处理的物体识别装置，其特征在于，所述第二处理单元用于：
对所述轮廓图像进行平滑处理及边缘检修处理以得到所述第一图像。
10.如权利要求9所述的基于抠图处理的物体识别装置，其特征在于，所述第二处理单元用于：
采用滤波函数对所述轮廓图像进行平滑处理；
采用阈值对平滑处理后的所述轮廓图像的边缘进行检修以得到所述第一图像。
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