CN111783889A - 图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了图像识别方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。该实施方式利用待识别图像中每个教具图像对应的编码组成的编码集合来实现对上述待识别图像的分类。

Description

图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

图像识别技术包括特征提取和分类，该技术主要基于提取到的图像特征实现对目标图像的划分。随着图像识别技术的发展，我们可以通过图片搜索更快地获取信息，也可以产生一种新的与外部世界交互的方式。但是，相关方面存在着利用图像中显示的目标图像集合生成的编码信息集合实现稳定识别待识别图像类别的需求。

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图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像识别方法，该方法包括：对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像识别装置，该装置包括：图像识别单元，被配置成对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；生成单元，被配置成基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；识别单元，被配置成基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

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的一个实施例具有如下有益效果：通过对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，得到每个教具图像的位置信息和类别信息。之后，利用每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，从而得到待识别图像中的教具图像的编码组成的编码集合。最后，利用得到的编码集合，识别上述待识别图像的类别。由此，达到了稳定识别出教具拼图的类别的效果。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的图像识别方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的图像识别方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的图像识别方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的图像识别装置的一些实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的图像识别方法的一个应用场景的示意图。

如图1所示，计算设备101上获取待识别的图像102。在这里，作为示例，待识别的图像102包括了教具图103、教具图104及教具图105。其中，教具图的类别用类别标签“0(比如三角形)”，“1(比如梯形)”，“2(比如平行四边形)”表示；教具图的位置信息用坐标(x，y)表示，教具图的位置信息及类别信息可用(x，y，类别标签)表示。例如图1中，教具图104为三角形，若教具图104在图像中的位置信息为(3，4)，则教具图的位置信息及类别信息表示为(3，4，0)。对待识别图像102进行图像识别，获得教具图103、教具图104及教具图105的位置信息及类别信息106。

之后，根据生成的教具图的位置及类别信息106，生成教具图的编码，得到编码集合107。

最后，根据生成的编码集合107，识别出待识别图像的类别108。

需要说明的是需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备101的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备101。

继续参考图2，示出了根据本公开的图像识别方法的一些实施例的流程200。该图像识别方法，包括以下步骤：

步骤201，对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息。

在一些实施例中，图像识别方法的执行主体(例如图1计算设备)可以通过各种识别、检测算法对待识别图像进行图像识别、定位。

其中，待识别图像在这里可以是显示有目标对象的图像。上述目标对象包括但不限于以下至少一项：物品，例如教具；人。上述位置信息可以是上述待识别图像中显示的目标图像在待识别图像的位置信息。类别信息可以是显示的目标对象所属的类别信息。例如，四边形属于多边形。

根据实际需要，上述执行体对待识别图像进行识别，生成教具图像的位置信息和类别信息。可选地，可以将待识别的图像输入到训练好的目标检测的网络模型。比如，YOLO(You Only Look Once:Unified，Real-Time Object Detection)目标检测算法。

可选地，还可以采用传统的目标检测算法，作为示例，采用滑动窗口方法提取待识别的图像的候选框。之后，采用模式识别中的算法，提取待识别图像的特征。最后，选取训练好的分类器进行分类并采用NMS(Non-Maximum Suppression，非极大值抑制)对候选框进行合并。从而，生成上述教具图像的位置信息和类别信息。例如，DPM(Deformable Part-basedModel，基于可变形部件的模型)。

步骤202，基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合。在一些实施例中，在步骤201的基础上，上述执行主体可以基于上述每个教具图像的位置信息及类别信息并按照一定的顺序、一定规则，生成上述教具图像的编码。

根据实际需要，按照一定的顺序对上述教具图像进行编码。可选的，可以按照每个教具图像位置信息平方和从小到大的顺序，依次对教具图像进行编码。还可以先确定初始教具图像并确定其编码。之后，按照教具图像位置信息与初始教具图像的位置信息的距离从小到大的顺序，依次对教具图像进行编码。

根据实际需要，上述一定规则是预先规定好的。可以是简单的对教具图像的位置信息中的坐标值进行线形变换。比如，教具图像的位置信息和类别信息可以表示为(3，4，“卡通教具”)，可以根据位置信息对其进行变换(比如，x-3，y-4)将其编码为(0，0，“卡通教具”)。又比如，可以将教具图像的位置信息中x坐标值、y的坐标值、类别信息，依次作为教具图像的编码的组成部分。例如，上述位置信息和类别信息可以表示为(3，4，“卡通教具”)的教具图像可以编码为(3，4，“卡通教具”)。也可以是根据教具图像的位置信息与已经编码了教具图像的位置信息的关系，确定教具图像的编码。

步骤203，基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

在一些实施例的实现方式中，步骤203可以如下进行：

第一步，确定上述编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合。

其中，预设图像集合是已知类别的、包含教具拼图的图像的集合。可以是预先人为设置的，也可以是执行主体或其他设备执行某设定程序而得到的。

根据实际需要，确定上述编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合。可选的，可以采用欧式距离，计算距离，从而得到距离集合。

第二步，响应于上述距离集合中的最小距离小于预设阈值，将上述最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息。之后，利用每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，从而得到待识别图像中的教具图像的编码组成的编码集合。所述编码集合例如包括，与两个或多个教具图像的位置信息和类别信息对应的编码。最后，步骤203通过计算教具拼图的编码集合和预设图像的编码集合之间的距离，选取距离小于阈值的预设图像的类别作为待识别图像中教具拼图的类别。由此，达到了稳定识别出教具拼图的类别的效果。

进一步参考图3，示出了根据本公开的图像识别方法的一些实施例的流程300。该图像识别方法，包括以下步骤：

步骤301，对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息。

在一些实施例中，步骤301的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的实施例中的步骤201，在此不再赘述。

步骤302，从上述至少一个教具图像中确定出初始教具图像。

作为示例，可以指定任意某个教具图像为初始教具图像。还可以，按照位置信息的某种规则确定初始教具图像。比如，可以选取教具图像位置信息平方和最小的教具图像，作为初始教具图像。

步骤303，基于上述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定上述初始教具图像的编码。

作为示例，将初始教具图像的编码设置为(0，0，类别标签)。例如，初始教具的类别信息为“卡通教具”，则初始教具的编码为(0，0，卡通教具)。

步骤304，基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码。

在一些实施例中，基于步骤303得到的初始教具图像的编码，可以基于上述初始教具图像之外的各个教具图像与上述初始教具图像的距离，生成教具图像序列。比如，按照距离从小到大的顺序，生成教具图像序列。之后，依次执行下列步骤：

第一步，从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像。其中，目标教具图像是即将进行编码的教具图像。

第二步，基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码。

作为示例，可以是根据目标教具图像相对于初始教具图像的方位，对目标教具图像进行编码。例如，可以作以下规定：响应于目标教具图像位于初始教具图像的左边，生成目标教具图像的编码的第一个分量，记为-1；响应于目标教具图像位于初始教具图像的右边，生成目标教具图像的编码的第一个分量，记为1；响应于目标教具图像位于初始教具图像的上边，生成目标教具图像的编码的第二个分量，记为-5；响应于目标教具图像位于初始教具图像下边，生成目标教具图像的编码的第二个分量，记为5。

其中，规定响应于目标教具图像的位置信息中x坐标值小于初始教具图像的位置信息中x坐标值，认为目标教具图像位于初始教具图像的左边。响应于目标教具图像的位置信息中x坐标值大于初始教具图像的位置信息中x坐标值目标教具图像位于教具图像的右边。响应于目标教具图像的位置信息中y坐标值小于初始教具图像的位置信息中y坐标值，认为目标教具图像位于出示初始教具图像的上边。响应于目标教具图像的位置信息中y坐标值大于初始教具图像的位置信息中y坐标值目标教具图像位于教具图像的下边。

第三步，确定上述教具图像序列中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

第四步，响应于确定上述教具图像序列中不存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

第五步，响应于确定上述教具图像序列中存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，将排除了上述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行上述编码生成步骤。

在一些实施例中，基于步骤303得到的初始教具图像的编码，可以将上述初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合。之后，执行以下编码生成步骤：

第一步，从教具图像集合中选取与上述初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像。

其中，教具图像与初始图像的距离可以选取欧式距离。

第二步，基于上述初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码。

第三步，确定上述教具图像集合中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

第四步，响应于确定所述教具图像集合中不存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

第五步，响应于确定上述教具图像集合中存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，将排除了上述目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

步骤305，汇总所确定的编码，生成编码集合。

可选的，按照编码生成的顺序，生成编码集合。

步骤306，基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

在一些实施例中，步骤306的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的实施例中的步骤203，在此不再赘述。

从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的图像处理方法的流程300突出了步骤302、步骤303、步骤304。步骤302和步骤303，确定了初始教具图像及该初始教具图像的编码。在步骤304中，主要突出了利用初始教具图像的位置信息与目标教具图像的位置信息确定教具图像的编码顺序及其编码规则。由此，实现了对每个教具图像进行高效、有序的编码。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种图像识别装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的图像识别装置400包括：图像识别单元401、生成单元402、识别单元403。其中，图像识别单元401，被配置成对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；生成单元402，被配置成基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；识别单元403，被配置成基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

在一些实施例的可选实现方式中，上述图像识别装置400的生成单元402进一步被配置成：从上述至少一个教具图像中确定出初始教具图像；基于上述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定上述初始教具图像的编码；基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码；汇总所确定的编码，生成编码集合。

在一些实施例的可选实现方式中，生成单元402还可以进一步配置成：基于上述初始教具图像之外的各个教具图像与上述初始教具图像的距离，生成教具图像序列；执行以下编码生成步骤：从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像；基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码；确定上述教具图像序列中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400还可以包括：调整单元404，被配置成响应于确定上述教具图像序列中存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，将排除了上述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行编码生成步骤。

在一些实施例的可选实现方式中，生成单元402还可以进一步配置成：将初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合；执行以下编码生成步骤：从教具图像集合中选取与初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像，基于初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码；确定教具图像集合中是否存在除了目标教具图像之外的教具图像。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400还可以包括：确定单元405，被配置成响应于确定教具图像集合中存在除了目标教具图像之外的教具图像，将排除了目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行编码生成步骤。

在一些实施例的可选实现方式中，上述图像识别装置400的识别单元403进一步被配置成：确定编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合；响应于距离集合中的最小距离小于预设阈值，将最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备)500的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，两个接连地表示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操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。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括图像识别单元、生成单元、识别单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，识别单元还可以被描述为“基于编码集合，识别所述待识别图像的类别单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像识别方法，包括：对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成所述教具图像的编码，得到编码集合，包括：从上述至少一个教具图像中确定出初始教具图像；基于上述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定上述初始教具图像的编码；基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码；汇总所确定的编码，生成编码集合。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码，包括：基于上述初始教具图像之外的各个教具图像与上述初始教具图像的距离，生成教具图像序列；执行以下编码生成步骤：从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像；基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码；确定上述教具图像序列中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法还包括：响应于确定上述教具图像序列中存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，将排除了上述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行上述编码生成步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码，包括：将上述初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合；执行以下编码生成步骤：从教具图像集合中选取与上述初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像，基于上述初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码；确定上述教具图像集合中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法还包括：响应于确定所述教具图像集合中存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，将排除了所述目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于述基于编码集合，识别上述待识别图像的类别，包括：确定上述编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合；响应于上述距离集合中的最小距离小于预设阈值，将上述最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像识别装置包括：图像识别单元，被配置成对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；生成单元，被配置成基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成上述教具图像的编码，得到编码集合；识别单元，被配置成基于编码集合，识别上述待识别图像的类别。

根据本公开的一个或多个实施例，生成单元进一步被配置成：从上述至少一个教具图像中确定出初始教具图像；基于上述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定上述初始教具图像的编码；基于初始教具图像的位置信息，确定除上述初始教具图像之外的每个教具图像的编码；汇总所确定的编码，生成编码集合。

根据本公开的一个或多个实施例，生成单元进一步被配置成：基于上述初始教具图像之外的各个教具图像与上述初始教具图像的距离，生成教具图像序列；执行以下编码生成步骤：从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像；基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码；确定上述教具图像序列中是否存在除了上述目标教具图像之外的教具图像。

根据本公开的一个或多个实施例，上述图像识别装置进一步被配置成：响应于确定上述教具图像序列中存在除了上述目标教具图像之外的教具图像，将排除了上述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行编码生成步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，生成单元进一步被配置成：将初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合；执行以下编码生成步骤：从教具图像集合中选取与初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像，基于初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码；确定教具图像集合中是否存在除了目标教具图像之外的教具图像。

根据本公开的一个或多个实施例，上述图像识别装置进一步被配置成：响应于确定教具图像集合中存在除了目标教具图像之外的教具图像，将排除了目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行编码生成步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，识别单元进一步被配置成：确定编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合；响应于距离集合中的最小距离小于预设阈值，将最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

根据本公开的一个或多个实施例，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，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一所述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，上述程序被处理器执行时实现上述任一的方法。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种图像识别方法，包括：

对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；

基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成所述教具图像的编码；得到编码集合；

基于编码集合，识别所述待识别图像的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成所述教具图像的编码，得到编码集合，包括：

从所述至少一个教具图像中确定出初始教具图像；

基于所述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定所述初始教具图像的编码；

基于初始教具图像的位置信息，确定除所述初始教具图像之外的每个教具图像的编码；

汇总所确定的编码，生成编码集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于初始教具图像的位置信息，确定除所述初始教具图像之外的每个教具图像的编码，包括：

基于所述初始教具图像之外的各个教具图像与所述初始教具图像的距离，生成教具图像序列；

执行以下编码生成步骤：

从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像；

基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码；

确定所述教具图像序列中是否存在除了所述目标教具图像之外的教具图像。

响应于确定所述教具图像序列中不存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述教具图像序列中存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，将排除了所述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于初始教具图像的位置信息，确定除所述初始教具图像之外的每个教具图像的编码，包括：

将所述初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合；

执行以下编码生成步骤：

从教具图像集合中选取与所述初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像；

基于所述初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码；

确定所述教具图像集合中是否存在除了所述目标教具图像之外的教具图像。

响应于确定所述教具图像集合中不存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述教具图像集合中存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，将排除了所述目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述基于编码集合，识别所述待识别图像的类别，包括：

确定所述编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合；

响应于所述距离集合中的最小距离小于预设阈值，将所述最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

8.一种图像识别装置，包括：

图像识别单元，被配置成对包括至少一个教具图像的待识别图像进行图像识别，生成每个教具图像的位置信息和类别信息；

生成单元，被配置成基于每个教具图像的位置信息和类别信息生成所述教具图像的编码，得到编码集合；

识别单元，被配置成基于编码集合，识别所述待识别图像的类别。

9.根据权利要求8所述的图像识别装置，其中，所述生成单元包括：

第一确定模块，被配置成从所述至少一个教具图像中确定出初始教具图像；

第二确定模块，被配置成基于所述初始教具图像的位置信息和类别信息，确定所述初始教具图像的编码；

第三确定模块，被配置成基于初始教具图像的位置信息，确定除所述初始教具图像之外的每个教具图像的编码；

生成模块，被配置成汇总所确定的编码，生成编码集合。

10.根据权利要求9所述的图像识别装置，其中，所述第三确定模块进一步被配置成：

基于所述初始教具图像之外的各个教具图像与所述初始教具图像的距离，生成教具图像序列；

执行以下编码生成步骤：

从教具图像序列中按序选取教具图像作为目标教具图像；

基于初始教具图像的位置信息，生成目标教具图像的编码；

确定所述教具图像序列中是否存在除了所述目标教具图像之外的教具图像。

响应于确定所述教具图像序列中不存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

11.根据权利要求10所述的图像识别装置，其中，所述装置还包括：

响应单元，被配置成响应于确定所述教具图像序列中存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，将排除了所述目标教具图像的教具图像序列确定为教具图像序列，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

12.根据权利要求9所述的图像识别装置，其中，所述第三确定模块进一步被配置成：

将所述初始教具图像之外的各个教具图像确定为教具图像集合；

执行以下编码生成步骤：

从教具图像集合中选取与所述初始教具图像距离最近的教具图像作为目标教具图像；

基于所述初始教具图像的位置信息，确定目标教具图像的编码；

确定所述教具图像集合中是否存在除了所述目标教具图像之外的教具图像。

响应于确定所述教具图像集合中不存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，结束教具图像编码生成过程。

13.根据权利要求12所述的图像识别装置，其中，所述装置还包括：

响应单元，被配置成响应于确定所述教具图像集合中存在除了所述目标教具图像之外的教具图像，将排除了所述目标教具图像的教具图像集合确定为教具图像集合，将目标教具图像确定为初始教具图像，继续执行所述编码生成步骤。

14.根据权利要求8-13之一所述的图像识别装置，其中，所述识别单元进一步被配置成：

确定所述编码集合与预设图像集合中的每个预设图像的编码集合的距离，得到距离集合；

响应于所述距离集合中的最小距离小于预设阈值，将所述最小距离对应的预设图像的类别确定为待识别图像的类别。

15.一种电子设备，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，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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