CN111681186A

CN111681186A - 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

Info

Publication number: CN111681186A
Application number: CN202010526067.4A
Authority: CN
Inventors: 艾国; 董煦
Original assignee: Alnnovation Beijing Technology Co ltd
Current assignee: Alnnovation Beijing Technology Co ltd
Priority date: 2020-06-10
Filing date: 2020-06-10
Publication date: 2020-09-18

Abstract

本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机图像处理技术领域。方法包括：获取包括待测物体图像的第一图像；通过矫正模型对第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，目标图像的畸变程度小于第一图像的畸变程度；基于待测物体在目标图像中的图区，确定待测物体的尺寸的检测结果。在本方案中，通过对获取的第一图像进行畸变矫正，然后利用矫正后的图像进行尺寸检测，有利于降低因畸变导致检测的误差，提高对待测物体的尺寸检测的准确度。

Description

图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着计算机图像处理技术的发展，图像处理的应用场景越来越广泛。例如，通过拍摄产品的图像，对产品的质量进行检测。目前，摄像头在拍摄过程中，容易因摄像头自身原因导致拍摄的图像存在畸变。当利用畸变的图像来检测产品质量时，容易导致检测结果不准确。例如，在对产品的尺寸进行检测时，畸变后的图像容易导致对所检测的产品的尺寸不准确。

发明内容

本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，有利于提高对尺寸检测的准确性。

为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：

获取包括待测物体图像的第一图像；

通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，所述目标图像的畸变程度小于所述第一图像的畸变程度；

基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果。

在上述的实施方式中，通过对获取的第一图像进行畸变矫正，然后利用矫正后的图像进行尺寸检测，有利于降低因畸变导致检测的误差，提高对待测物体的尺寸检测的准确度。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正得到矫正后的目标图像之前，所述方法还包括：

获取包括参考图像的第二图像；

根据所述第二图像及相机标定算法，确定第一矫正矩阵，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；

根据所述第一矫正矩阵，对包括有标记点的所述第二图像进行矫正，得到矫正后的第二图像；

根据所述矫正后的第二图像中的标记点的位置信息，确定第二矫正矩阵；

根据所述第一矫正矩阵及所述第二矫正矩阵，确定所述矫正模型。

在上述的实施方式中，通过利用包括参考图像的第二图像计算矫正矩阵，得到可以用于进行畸变矫正的矫正模型，有利于快速实现图像的畸变矫正。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正得到矫正后的目标图像，包括：

通过所述矫正模型中的第一矫正矩阵，对所述第一图像中的像素点的位置进行畸变矫正，得到中间图像，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；

通过所述矫正模型中的第二矫正矩阵，对所述中间图像中的像素点的位置进行透视误差矫正，得到所述目标图像。

在上述的实施方式中，通过第一矫正矩阵及第二矫正矩阵，对第一图像进行矫正，降低矫正后所得到的图像的畸变程度，从而有利于提高对待测物体进行尺寸检测的准确性。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果，包括：

从所述目标图像中确定所述待测物体在所述目标图像中的像素尺寸参数；

基于所述目标图像中的像素距离与实际距离的对应关系，确定与所述像素尺寸参数对应的尺寸为所述检测结果。

在上述的实施方式中，基于像素距离与实际距离的对应关系，便可以从目标图像中确定待测物体的实际尺寸，实现待测物体尺寸的自动检测，提高检测效率。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

在所述待测物体的尺寸未在预设尺寸范围内时，发出提示信息。

在上述的实施方式中，通过发出的提示信息，有利于操作员及时发现待测物体的尺寸可能存在异常。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述参考图像包括网格图像、点阵列图像中的一种。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述待测物体包括服饰。

在上述的实施方式中，方法可以对服饰的尺寸进行检测，有利于提高自动检测服饰尺寸的准确性。

第二方面，本申请实施例还提供一种图像处理装置，所述装置包括：

图像获取单元，用于获取包括待测物体图像的第一图像；

矫正单元，用于通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，所述目标图像的畸变程度小于所述第一图像的畸变程度；

确定单元，用于基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的存储器、处理器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行上述的方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的矫正模型的原理示意图。

图3为本申请实施例提供的矫正前的棋盘格图像的示意图。

图4为本申请实施例提供的矫正后的棋盘格图像的示意图。

图5为本申请实施例提供的图像处理装置的功能框图。

图标：100-图像处理装置；110-图像获取单元；120-矫正单元；130-确定单元。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。需要说明的是，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

申请人发现，在利用拍摄的产品图像检测产品的质量时，容易因拍摄的图像发生畸变，而影响检测效果。例如，通过拍摄衣服的图像，来判断衣服的尺寸是否正常时，若拍摄的图像发生畸变，则会影响所检测的衣服的尺寸的准确性。

鉴于上述问题，本申请申请人经过长期研究探索，提出以下实施例以解决上述问题。下面结合附图，对本申请实施例作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参照图1，本申请实施例还提供一种图像处理方法，可以应用于电子设备，由电子设备执行或实现方法中的各步骤。

本申请实施例还提供一种电子设备，用于对拍摄的待测物体的图像进行畸变矫正，另外，还可以基于矫正后的图像对待测物体的尺寸进行检测。其中，电子设备可以包括相互耦合的处理模块及存储模块。存储模块内存储计算机程序，当计算机程序被处理模块执行时，使得电子设备能够下述的图像处理方法中的各步骤。

在本实施例中，电子设备还可以包括其他模块。例如，电子设备还可以包括图像采集模块，用于拍摄包括有待测物体在内的场景，以得到相应的图像。图像采集模块可以是但不限于数码相机、摄像头等。

电子设备是，但不限于，智能手机、个人电脑(Personal Computer，PC)、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、移动上网设备(Mobile InternetDevice，MID)等。

在本实施例中，处理模块、存储模块以及图像采集模块各个元件之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。

请再次参照图1，本申请实施例提供的方法可以包括步骤S210至步骤S230，如下：

步骤S210，获取包括待测物体图像的第一图像；

步骤S220，通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，所述目标图像的畸变程度小于所述第一图像的畸变程度；

步骤S230，基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果。

下面将对图1所示方法中的各步骤进行详细阐述：

步骤S210，获取包括待测物体图像的第一图像。

在本实施例中，可以通过图像采集模块拍摄包括待测物体的图像，以得到第一图像。即，第一图像中包括待测物体的图像。若图像采集模块为外接设备，并与电子设备通信连接，在拍摄得到第一图像后，图像采集模块可以将得到的第一图像发送至电子设备，以使电子设备获取到第一图像。若图像采集模块为电子设备中的组成部分，在拍摄得到第一图像后，电子设备便可以获取到第一图像。

电子设备可以周期性地获取图像采集模块所拍摄的实时的图像，其中，在本实施例中，方法还可以包括判断图像采集模块所拍摄的图像中是否存在待测物体，以及判断待测物体是否被遮挡的步骤。电子设备获取图像采集模块所拍摄的间隔时间可以根据实际情况进设置，例如可以为5秒、10秒、1分钟等时长。

设计人员可以预先构建与待测物体的形状相同或相近的参考轮廓。在判断图像采集模块所采集的当前图像中是否存在待测物体的图像时，通过电子设备提取当前图像的纹理特征、轮廓特征，然后判断是否存在与参考轮廓匹配的轮廓，若存在与参考轮廓匹配的轮廓，则确定当前图像中包括待测物体的图像，该当前图像即为第一图像。若当前图像中不存在与参考轮廓匹配的轮廓，表示当前图像可能不存在待测物体的图像，或者存在被遮挡的待测物体的图像，此时，确定当前图像不是第一图像。其中，若当前图像中存在与参考轮廓的轮廓相似度大于指定阈值的轮廓时，确定当前图像中存在与参考轮廓匹配的轮廓。指定阈值可以根据实际情况进行设置，例如可以为95％、99％等表示相似度较大的阈值。

可理解地，包括有待测物体的图像便可以作为第一图像，以便于对待测物体进行尺寸检测。

待测物体可以为产品或零部件，可以根据实际情况进行确定。例如，待测物体可以为服饰，方法可以通过对服饰的尺寸进行检测，有利于提高对服饰尺寸检测的准确性。其中，服饰包括但不限于上衣、裤子等。

步骤S220，通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，所述目标图像的畸变程度小于所述第一图像的畸变程度。

在本实施例中，矫正模型为预先建立得到的计算模型，可以对图像采集模块拍摄图像所产生的畸变进行矫正，使得矫正后的图像的畸变程度小于原图像的畸变程度。可理解地，通过矫正模型对第一图像进行矫正后，得到的图像即为目标图像。畸变程度可理解为畸变前后的图像中，相同特征点位置的偏移量。位置的偏移量越大，畸变程度越大。

在步骤S220之前，方法还可以包括建立得到矫正模型的步骤。例如，在步骤S220之前，方法还可以包括：获取包括参考图像的第二图像；根据所述第二图像及相机标定算法，确定第一矫正矩阵，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；根据所述第一矫正矩阵，对包括有标记点的所述第二图像进行矫正，得到矫正后的第二图像；根据所述矫正后的第二图像中的标记点的位置信息，确定第二矫正矩阵；根据所述第一矫正矩阵及所述第二矫正矩阵，确定所述矫正模型。

参考图像可以是但不限于网格图像、点阵列图像等，从参考图像中提取特征点进行标定，特征点可以为网格中的交叉点、网格顶点、点阵列中的点等。相机标定算法包括但不限于张正友标定法，用于建立第一图像像素位置与场景点位置之间的关系。偏移量参数可以包括第一图像中的像素点与参考位置的偏移距离。参考位置可以为特征点在未发生畸变情况下在第一图像上的位置。标记点可以包括矩形的参考图像的四个顶点。

网格图像可以包括棋盘格、网格等呈阵列的网格的图像。在图像采集模块拍摄第二图像的过程中，可以将设置有棋盘格或网格等呈阵列的网格的纸张平铺在工作台上。其中，在平铺矩形纸张时，尽量保证纸张贴合工作台，避免纸张的部分区域翘起而影响矫正。另外，矩形纸张的四个顶点可以分别设置标记点，以便于电子设备通过拍摄得到的图像中，提取到标记点，以便于根据标记点进行矫正。当然，印制参考图像的面状材料还可以为塑料或其他复合材料，而不限于纸张。

可理解地，图像采集模块设置在工作台上，用于拍摄工作台上的待测物体、棋盘格等图像。工作台的表面通常为水平表面，可以用于放置待测物体、印制有棋盘格或网格等呈阵列的网格的纸张、印制有成阵列的原点的纸张等。为了提高矫正效果，在拍摄第二图像与拍摄第一图像时，图像采集模块在工作台的位置固定未变。图像采集模块的拍摄方向可以正对放置待测物体的平面，以使图像采集模块的镜头所在平面尽可能地与放置待测物体的平面平行，避免在拍摄的过程中产生过大的透视误差。

在图像采集模块拍摄第二图像的过程中，可以选择大尺寸的印制有棋盘格或网格等参考图像的纸张平铺在工作台上，以使图像采集模块镜头的视野中，布满棋盘格或网格。若印制有参考图像的纸张的尺寸较小，可以通过改变纸张的位置，以使参考图像遍历镜头的视野，并拍摄每个位置的纸张的图像。通过对多个纸张的图像中的参考图像进行合成，以使合成后的图像中布满参考图像，合成后的图像可以作为第二图像。

当第二图像包括参考图像遍历镜头的视野每个位置所拍摄得到的多个图像(可以称为第三图像)，而并非为合成图像时，根据所述第二图像及相机标定算法，确定第一矫正矩阵的步骤可以包括：针对每个第三图像，计算每个第三图像计算像素点(或特征点)与相应的参考点的位置偏差，然后将所有的第三图像中的所有像素点的偏差进行迭代优化以得到第一矫正矩阵。基于此，第一矫正矩阵中，便可以包括相机视野中的每个像素点的畸变偏移量，以便于对第一图像中的每个像素点进行畸变矫正。

请参照图2，m为第一图像中的点，可以用坐标[u,v]^T表示m点的位置。m在真实空间的坐标为M，可以用公式M＝[X,Y,Z]^T表示M点的位置。下述公式中，字母上方的波浪线表示在该矢量后添加1，如

图2中，C，m，M共线。可以得到：

其中，s指一个系数，A是内参矩阵，如下：

公式(2)中，包括成像平面和实际平面的夹角(γ)，在图像横向和竖向上的拉伸(α和β)，以及图像在主轴点坐标系中的坐标(u₀和v₀)，[R t]是外参矩阵，其中，R表示相机的图像的旋转量，t表示相机的图像的平移量。

设P＝A[R t]且P≡[B b]，则可以得到：

其中，P为数学上的表示形式的变换，无特殊的含义，B＝AR，b＝At。

基于上述公式(1)-(3)，可以得到图像采集模块的内部参考数据，如下：

u₀＝K₁₃

v₀＝K₂₃

其中，K_ij的表示矩阵K的第i行，第j列，i、j均为大于0的整数，k_u＝α²+β²+u₀ ²，k_v＝α_v ²+v₀ ²，k_c＝u_ov₀+cα。

在图像坐标系中考虑径向畸变，引入一阶和二阶的径向畸变参数k1，k2，基于此，对于真实世界中的每一个点，都可以算出真实世界中的点变换之后得到的未发生畸变的图像中的点的坐标，进而计算出与第一图像中的点的坐标的偏差，以得到第一矫正矩阵。

当第二图像包括参考图像遍历镜头的视野每个位置的多个图像，而并非为上述的合成图像时，电子设备可以通过将所有的点的偏差做加法运算，并且进行迭代优化，以得到所求的第一矫正矩阵，第一矫正矩阵为3×3的矩阵。

在公式(4)中，i是指参考图像遍历镜头的视野每个位置所拍摄的图像的数量，j是图像中特征点的数量。

在得到第一矫正矩阵后，可以通过下述步骤，计算得到第二矫正矩阵，如下：

第一步：第二图像中的四个标记点记为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),解如下公式(5)：

得到新的矩阵，即，λ，μ，τ为需要求解的矩阵A中的参数，公式(6)：

第二步：对第二图像中的四个点进行第一步中的计算，得到矩阵B。

第三步：计算得到矩阵C＝B·A^-1，矩阵C即为第二矫正矩阵。

步骤S220可以包括：通过所述矫正模型中的第一矫正矩阵，对所述第一图像中的像素点的位置进行畸变矫正，得到中间图像，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；通过所述矫正模型中的第二矫正矩阵，对所述中间图像中的像素点的位置进行透视误差矫正，得到所述目标图像。

在本实施例中，通过第一矫正矩阵可以对第一图像中的畸变进行矫正，通过第二矫正矩阵可以对中间图像中的透视进行矫正。

在本实施例中，相机拍摄得到的图像可以为经过第一矫正矩阵矫正后的中间图，即，相机可以存储有第一矫正矩阵，在拍摄第一图像时，便可以自动利用第一矫正矩阵对第一图像进行矫正，从而得到中间图像。在得到中间图像后，通过使用矩阵C对中间图像中的点的坐标进行计算，如下：

其中(x,y,1)^T为中间图像中的点的坐标，(x’,y’,z’)^T为变换之后目标图像的坐标。在齐次坐标中，一个坐标乘以一个非零的数，得到的仍然是同一个点，基于此，可以进行如下计算，将齐次坐标变换为欧式空间的笛卡尔坐标(x”,y”)，如下：

基于上述设计，便可以得到矫正后的特征点的位置，基于每个特征点的位置，便可以形成矫正后的目标图像。

请结合参照图3和图4，其中，图3所示的包括棋盘格的图像可以作为第一图像，图4所示的图像可理解为图3所示的图像经过矫正矩阵矫正后，得到的目标图像。真实的棋盘格中的各个格子的尺寸相同，图3所示的第一图像中，在棋盘格的中央部位存在鱼眼类的畸变，即中央区域的格子的尺寸大于边缘格子的尺寸。经过矫正矩阵矫正后，图4所示的目标图像的畸变程度便得到了改善。

在本实施例中，电子设备可以通过对待测物体的轮廓的像素进行提取，得到待测物体的像素尺寸参数。然后基于像素距离与实际距离的对应关系，便可以计算得到待测物体的尺寸。

在本实施例中，步骤S230可以包括：从所述目标图像中确定所述待测物体在所述目标图像中的像素尺寸参数；基于所述目标图像中的像素距离与实际距离的对应关系，确定与所述像素尺寸参数对应的尺寸为所述检测结果。

可理解地，像素尺寸参数可以包括但不限于待测物体在目标图像中的像素长度、像素宽度等数据。目标图像上的像素距离预先与实际距离建立有对应关系。该实际距离可理解为实际物体的尺寸距离。像素距离与实际距离的对应关系可理解为像素距离与实际距离之间的比例关系。例如，在目标图像中，两个参考点之间的像素距离为10个像素，这两个参考点在实际的物理空间中的实际距离为1厘米，当然，这两个参考点在实际物理空间中的实际距离并不限于1厘米，还可以为其他长度，这里不做具体限定。基于此，便可以建立得到像素距离与实际距离的对应关系。

可理解地，通过图像中的像素距离与实际距离之间的对应关系，便可以从所拍摄得到的图像中，自动确定出待测物体的尺寸，实现待测物体尺寸的自动检测。基于此，无需人工检测待测物体的尺寸，降低人力成本，提高待测物体尺寸检测的效率。

作为一种可选的实施方式，在步骤S230之后，方法还可以包括：在所述待测物体的尺寸未在预设尺寸范围内时，发出提示信息。

在本实施例中，预设尺寸范围可以根据实际情况进行设置，不同类型的待测物体的预设尺寸范围可以不相同。待测物体上可以设置有用于区分待测物体类型的标识信息，比如二维码、条纹码。电子设备可以预先建立待测物体的预设尺寸范围与待测物体的类型的对应关系。另外，电子设备可以预先建立参考轮廓与待测物体的类型的对应关系，以便于电子设备通过与当前的待测物体的类型选择与该待测物体对应的参考轮廓，以判断所拍摄的图像是否为第一图像。

在拍摄得到第一图像后，便可以基于标识信息确定待测物体的类型，然后获取到与该类型对应的预设尺寸范围，基于此，可以实现对多种待测物体的尺寸进行检测。

当待测物体的尺寸未在预设尺寸范围内时，通常表征待测物体的尺寸存在异常，此时，通过发出提示信息，以使用户及时发现待测物体的尺寸存在异常。其中，发出提示的方式可以是但不限于灯光提示、声音提示等。例如，电子设备中还可以包括用于发出提示信息的提示模块，提示模块可以包括但不限于提示灯、喇叭等，可以用于发出灯光提示、声音提示。

请参照图5，本申请实施例还提供一种图像处理装置100，可以应用于上述的电子设备中，用于执行或实现图像处理方法中的各步骤。图像处理装置100包括至少一个可以软件或固件(Firmware)的形式存储于存储模块中或固化在电子设备操作系统(OperatingSystem，OS)中的软件功能模块。比如，图像处理装置100可以包括图像获取单元110、矫正单元120及确定单元130。

图像获取单元110，用于获取包括待测物体图像的第一图像。其中，待测物体可以包括服饰。

矫正单元120，用于通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，所述目标图像的畸变程度小于所述第一图像的畸变程度。

确定单元130，用于基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果。

可选地，图像处理装置100还可以包括模型建立单元。在矫正单元120通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像之前，图像获取单元110还可以用于获取包括参考图像的第二图像。模型建立单元用于根据所述第二图像及相机标定算法，确定第一矫正矩阵，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；根据所述第一矫正矩阵，对包括有标记点的所述第二图像进行矫正，得到矫正后的第二图像；根据所述矫正后的第二图像中的标记点的位置信息，确定第二矫正矩阵；根据所述第一矫正矩阵及所述第二矫正矩阵，确定所述矫正模型。

可选地，矫正单元120还可以用于：通过所述矫正模型中的第一矫正矩阵，对所述第一图像中的像素点的位置进行畸变矫正，得到中间图像，所述第一矫正矩阵包括所述第一图像中的像素点位置与相应的参考位置的偏移量参数；通过所述矫正模型中的第二矫正矩阵，对所述中间图像中的像素点的位置进行透视误差矫正，得到所述目标图像。

可选地，确定单元130还可以用于：从所述目标图像中确定所述待测物体在所述目标图像中的像素尺寸参数；基于所述目标图像中的像素距离与实际距离的对应关系，确定与所述像素尺寸参数对应的尺寸为所述检测结果。

可选地，图像处理装置100还可以包括提示单元，用于在所述待测物体的尺寸未在预设尺寸范围内时，发出提示信息。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的电子设备、图像处理装置100的具体工作过程，可以参考前述方法中的各步骤对应过程，在此不再过多赘述。

在本实施例中，处理模块可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述处理模块可以是通用处理器。例如，该处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。例如，处理模块可以用于执行存储模块中存储的可执行模块，例如图像处理装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等。

存储模块可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器，可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，电可擦除可编程只读存储器等。在本实施例中，存储模块可以用于存储第一图像、第二图像、矫正模型等。当然，存储模块还可以用于存储程序，处理模块在接收到执行指令后，执行该程序。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质。可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中所述的图像处理方法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

综上所述，本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。方法包括：获取包括待测物体图像的第一图像；通过矫正模型对第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，目标图像的畸变程度小于第一图像的畸变程度；基于待测物体在目标图像中的图区，确定待测物体的尺寸的检测结果。在本方案中，通过对获取的第一图像进行畸变矫正，然后利用矫正后的图像进行尺寸检测，有利于降低因畸变导致检测的误差，提高对待测物体的尺寸检测的准确度。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置、系统和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包括待测物体图像的第一图像；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像之前，所述方法还包括：

获取包括参考图像的第二图像；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过矫正模型对所述第一图像进行畸变矫正，得到矫正后的目标图像，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述待测物体在所述目标图像中的图区，确定所述待测物体的尺寸的检测结果，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参考图像包括网格图像、点阵列图像中的一种。

7.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述待测物体包括服饰。

8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取单元，用于获取包括待测物体图像的第一图像；

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括相互耦合的存储器、处理器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。