CN114764821B - 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114764821B
CN114764821B CN202210409726.5A CN202210409726A CN114764821B CN 114764821 B CN114764821 B CN 114764821B CN 202210409726 A CN202210409726 A CN 202210409726A CN 114764821 B CN114764821 B CN 114764821B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
change
pixel
pixels
detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210409726.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114764821A (zh
Inventor
苏博文
余金清
冉鹏
罗廷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jimi Technology Co ltd
Original Assignee
Jimi Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jimi Technology Co ltd filed Critical Jimi Technology Co ltd
Priority to CN202210409726.5A priority Critical patent/CN114764821B/zh
Publication of CN114764821A publication Critical patent/CN114764821A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114764821B publication Critical patent/CN114764821B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/254Analysis of motion involving subtraction of images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/23Clustering techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本申请公开了一种移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质;本申请可以获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;获取多帧采集区域的待检测图像;确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。在本申请中,在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,可以减少反光区域对图像变化的影响,从而可以提高移动物体检测的准确度。

Description

移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及智能投影技术领域,具体涉及一种移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
用户在家居环境下使用投影仪时,往往处于较暗的观影环境。当投影仪光线剧烈变化时,会在家居环境的物体表面产生的反射,进而对投影仪的图像采集模块产生影响,使得图像采集模块采集的图像处于变化不稳定的状态,这种不稳定的状态会使得图像处理更加困难,无法像在正常环境下一样去感知用户的家居环境。例如检测移动物体时,由于图像采集模块采集的每帧图像随着光线的变化而变化,因而无法判断是移动物体侵入导致了图像的变化,还是光线变化导致了图像的变化。
因此,目前检测移动物体的准确度较低。
发明内容
本申请提供一种移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质,可以提升检测移动物体的准确度。
本申请提供一种移动物体检测方法,包括:
获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;
确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;
基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;
获取多帧采集区域的待检测图像;
确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;
基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
本申请还提供一种移动物体检测装置,包括:
获取单元,用于获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;
目标确定单元,用于确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;
区域确定单元,用于基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;
获取单元,还用于获取多帧采集区域的待检测图像;
检测确定单元,用于确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;
检测单元,用于基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,目标变化信息包括n个目标变化子信息,区域确定单元具体用于:
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,其中,第n个目标变化子信息表示第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间像素的像素值变化,当n为1时,目标像素集合中包括目标图像中的像素;
从聚类后的像素集合中确定出变化最小像素集合;
将变化最小像素集合作为目标像素集合,继续执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,直至满足预设条件时,得到非反光区域,非反光区域为最后一次迭代时变化最小像素集合中像素对应的区域。
在一些实施例中,区域确定单元具体用于:
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行初次聚类处理,得到多个初次聚类后的像素集合;
获取各初次聚类后的像素集合的聚类中心;
基于其他聚类中心对目标聚类中心进行更新处理,得到更新后的目标聚类中心,目标聚类中心为变化最小像素集合的聚类中心,其他聚类中心为初次聚类后的像素集合中除变化最小像素集合以外的像素集合的聚类中心;
基于更新后的目标聚类中心,对目标像素集合中像素进行再次聚类处理,得到聚类后的像素集合。
在一些实施例中,预设条件包括:变化最小像素集合中像素的数量小于像素阈值数,或变化最小像素集合中像素的像素值变化不超过目标变化阈值。
在一些实施例中,目标确定单元具体用于:
在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的像素值差值;
和/或,在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的梯度,目标区域为采集区域中除投影画面所在区域以外的区域。
在一些实施例中,检测变化信息包括第一检测变化信息和第二检测变化信息,第一检测变化信息为第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息;第二检测信息为第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的检测变化信息,检测单元具体用于:
确定第一像素集合和第二像素集合,第一像素集合为第一检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素,第二像素集合为第二检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素;
确定第一像素集合中像素的第一平均坐标值,并确定第二像素集合中像素的第二平均坐标值;
基于第一平均坐标值和第二平均坐标值,确定采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,第一检测变化信息包括第一像素值差值和/或第一梯度,第二检测变化信息包括第二像素值差值和/或第二梯度,检测变化阈值包括差值变化阈值和梯度变化阈值,检测单元具体用于:
将第一像素值差值大于差值变化阈值和/或第一梯度大于梯度变化阈值对应的像素确定为第一像素集合中的像素;
将第二像素值差值大于差值变化阈值和/或第二梯度大于梯度变化阈值对应的像素确定为第二像素集合中的像素。
在一些实施例中,获取单元具体用于:
控制播放预设视频,预设视频包括多帧预设图像,相邻两帧预设图像的色彩值的差值满足预设阈值,投影画面是播放预设图像形成的投影画面;
获取多帧采集区域的目标图像,一帧目标图像与一帧预设图像形成的投影画面对应。
本申请还提供一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器存储有多条指令;所述处理器从所述存储器中加载指令,以执行本申请所提供的任一种移动物体检测方法中的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有多条指令,所述指令适于处理器进行加载,以执行本申请所提供的任一种移动物体检测方法中的步骤。
在本申请中,通过获取多帧包括投影画面的目标图像,并确定目标图像与目标图像之间像素的像素值变化;基于像素的像素值变化,从采集区域中确定出非反光区域;在检测移动物体时,获取采集区域对应的待检测图像,基于待检测图像中非反光区域对应像素的像素值变化,确定采集区域中是否存在移动物体。因此,本申请在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,可以减少反光区域对图像变化的影响,从而可以提高移动物体检测的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,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的附图。
图1是本申请提供的移动物体检测方法的流程示意图;
图2是本申请提供的确定非反光区域的流程示意图;
图3是本申请提供的移动物体检测装置的一种结构示意图;
图4是本申请提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请中的附图,对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请提供一种移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质。
其中,该移动物体检测装置具体可以集成在电子设备中,该电子设备可以为终端、服务器等设备。其中,终端可以为投影仪、智能电视、激光电视、手机、平板电脑、智能蓝牙设备、笔记本电脑、台式电脑等设备;服务器可以是单一服务器,也可以是由多个服务器组成的服务器集群。在一些实施例中,服务器也可以以终端的形式来实现。
例如,本实施例提供的移动物体检测方法可以应用于投影仪,投影仪包括图像采集模块和光机。光机可以将预设视频投影在采集区域以形成投影画面,图像采集模块可以用于采集包括投影画面的采集区域的图像。在一些实施例中,光机和图像采集模块可以集成为投影仪中的一个设备。
该投影仪可以获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;确定目标图像之间的图像变化信息,图像变化信息用于表示目标区域对应像素的像素值变化,目标区域为采集区域中除投影画面所在区域以外的区域;基于图像变化信息,从目标区域中确定出非反光区域;获取多帧采集区域的待检测图像;基于非反光区域和待检测图像,确定采集区域中是否存在移动物体。
在本实施例中,通过获取多帧包括投影画面的目标图像,并确定目标图像与目标图像之间像素的像素值变化;基于像素的像素值变化,从采集区域中确定出非反光区域;在检测移动物体时,获取采集区域对应的待检测图像,基于待检测图像中非反光区域对应像素的像素值变化,确定采集区域中是否存在移动物体。在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,可以减少反光区域对图像变化的影响,因此,可以提高移动物体检测的准确度。
以下分别进行详细说明。需说明的是,以下实施例的序号不作为对实施例优选顺序的限定。
在本实施例中,提供了一种移动物体检测方法,如图1所示,该移动物体检测方法的具体流程可以如下:
110、获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面。
其中,本申请中的多帧可以是两帧或两帧以上。
目标图像可以是图像采集模块采集的采集区域的图像;在一些实施例中,采集区域比投影画面所在的区域大,采集区域的大小与图像采集模块相关,采集区域可以采用图像采集模块的坐标系下的坐标来表示。
在一些实施例中,获取多帧采集区域的目标图像,可以包括但不限于如下步骤:
1)控制播放预设视频,预设视频包括多帧预设图像,相邻两帧预设图像的RGB色彩值的差值满足预设阈值,投影画面是播放预设图像形成的投影画面。
其中,多帧预设图像可以是多帧由暗到亮的图像。前后两帧预设图像的切换速度可根据实际应用情况自定义设置;例如,可以为100ms进行一次切换。
预设阈值的取值可根据实际应用情况自定义设置,例如,最暗的预设图像的RGB色彩值可以为(0,0,0),最亮的预设图像的RGB色彩值可以为(255,255,255),相邻两帧预设图像的 RGB色彩值的差值可以为(20,20,20)。可选地,可以在投影仪开机或投影仪移动等情况下,引导用户控制确定观影环境中的反光区域或非反光区域;例如,可以弹出提示框提示用户是否允许播放预设视频以确定观影环境中的反光区域或非反光区域;在用户允许播放预设视频时播放预设视频,并弹出提示框提示用户不要在投影画面所在的区域附近走动或摆放移动的物体。
在一些实施例中,也可以是播放用户准备观看或正在观看的视频。可选地,可以在投影仪开机或投影仪移动等情况下,引导用户控制确定观影环境中的反光区域或非反光区域;例如,可以弹出提示框提示用户是否允许在播放预设视频的同时进行观影环境中的反光区域或非反光区域的确定,在用户允许时,弹出提示框提示用户不要在投影画面所在的区域附近走动或摆放移动的物体。因此,可以在用户观影过程中,无感完成反光区域或非反光区域的确定。
2)获取多帧采集区域的目标图像,一帧目标图像与一帧预设图像形成的投影画面对应。
在一些实施例中,可以控制图像采集模块采集多帧采集区域的目标图像。例如,当光机播放第1帧预设图像时,图像采集模块可以采集第1帧目标图像,第1帧目标图像中包括第1帧预设图像形成的投影画面;当光机播放第2帧预设图像时,图像采集模块可以采集第2帧目标图像,第2帧目标图像中包括第2帧预设图像形成的投影画面;以此类推。
可选地,当播放用户准备观看或正在观看的视频时,可以对图像采集模块采集的图像进行筛选得到目标图像。例如,可以筛选出投影画面所在区域对应的像素的RGB色彩值差异较大的图像,舍弃该RGB色彩值差异较小的图像,得到多帧目标图像。
120、确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化。
其中,目标变化信息包括n个目标变化子信息,n为的取值可以为正整数1至N,N等于预设图像的帧数。可选地,第n个目标变化子信息包括像素值差值和/或梯度。
在一些实施例中,确定目标图像之间的图像变化信息,可以包括但不限于:在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定所有像素的像素值差值;和/或,在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定所有像素的梯度。
在一些实施例中,确定目标图像之间的图像变化信息,可以包括但不限于:在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的像素值差值;和/或,在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的梯度,目标区域为采集区域中除投影画面所在区域以外的区域。只计算目标区域对应像素的像素值变化可以节约计算资源。
其中,确定目标区域的方法不做限制。例如,可以确定投影画面所在的区域在目标图像中的位置R(x,y,w,h);确定该位置的具体实施方式不做限制;例如,可以预先设定先验位置区域值来粗略估计;再如,也可以采用图像分割或目标检测的方式来检测投影画面在目标图像中的位置。进而根据投影画面所在的区域在目标图像中的位置,确定目标区域在目标图像中的目标位置。从而可以根据该目标位置获取每帧目标图像中目标区域对应像素的像素值。
则确定目标区域对应像素的像素值差值,包括:计算第n帧目标图像中目标区域对应的每个像素点的像素值,与第n+1帧目标图像中目标区域对应的每个像素点的像素值之间的差值,取每个像素点的差值的绝对值即得到目标区域对应的像素值差值。
则确定目标区域对应像素的梯度,包括:根据第n帧目标图像中目标区域对应的每个像素点的像素值和第n+1帧目标图像中目标区域对应的每个像素点的像素值,计算第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间目标区域对应的梯度。
130、基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域。
其中,本申请中反光区域可以表示目标区域或采集区域中由于镜面反射而在目标图像中形成光斑的区域,非反光区域为目标区域或采集区域中除反光区域以外的区域。其中,反光区域对应像素的像素值变化比非反光区域对应像素的像素值变化要大。
在一些实施例中,基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域,可以包括但不限于以下步骤:
1)基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,其中,第n个目标变化子信息为第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间像素的像素值变化,当n为1时,目标像素集合中包括目标图像中的像素。
可选地,第n个目标变化子信息用于表示第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间处于目标像素集合中像素的像素值变化,当n为1时,目标像素集合中包括目标区域对应的像素。
聚类处理的具体实施方式不做限制,例如,可以采用K-Means聚类算法进行聚类处理;再如,还可以采用基于密度的聚类方法(DBSCAN)、均值漂移聚类、用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类、凝聚层次聚类等等。
在一些实施例中,还可以基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行初次聚类处理,得到多个初次聚类后的像素集合。获取各初次聚类后的像素集合的聚类中心。基于其他聚类中心对目标聚类中心进行更新处理,得到更新后的目标聚类中心;其中,目标聚类中心为变化最小像素集合的聚类中心,其他聚类中心为初次聚类后的像素集合中除变化最小像素集合以外的像素集合的聚类中心;例如,可以增大目标聚类中心与其他聚类中心的间距,使得目标聚类中心与其他聚类中心的间距均大于距离阈值,该距离阈值可以根据实际应用情况自定义设置,例如可以为25。基于更新后的目标聚类中心,对目标像素集合中像素进行再次聚类处理,得到聚类后的像素集合。因此,可以使得各聚类后的像素集合的区分度较大。
2)从聚类后的像素集合中确定出变化最小像素集合。
确定出变化最小像素集合的具体实施方式不做限制;例如,将各聚类后的像素集合中聚类中心的值最小的像素集合确定为变化最小像素集合;或者,将各聚类后的像素集合根据聚类中心由小到大进行排序,将排在前j的像素集合合成一个集合并确定为变化最小像素集合。
3)将变化最小像素集合作为目标像素集合,执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,直至满足预设条件时,得到非反光区域,非反光区域为最后一次迭代时变化最小像素集合中像素对应的区域。
其中,预设条件包括:变化最小像素集合中像素的数量小于像素阈值数,或变化最小像素集合中像素的像素值变化不超过目标变化阈值。其中,像素阈值数和目标变化阈值可以根据实际应用情况自定义设置;例如,像素阈值数可以为100,像素值差值对应的目标变化阈值可以为20,梯度对应的目标变化阈值可以为10。若变化最小像素集合中像素的数量大于像素阈值数,则全部保留。
可选地,预设条件还可以包括预设视频播放完成。若预设视频播放完成时,变化最小像素集合中仍然存在像素的像素值变化超过目标变化阈值,则将超过目标变化阈值的像素从变化最小集合中剔除,变化最小像素集合中只包括不超过目标变化阈值的像素。
举例来说,以K-Means聚类为例,如图2所示,是本申请实施例提供的一种确定非反光区域的流程示意图。当光机播放到预设视频的第2帧预设图像时,图像采集模块可以获取到第1帧和第2帧目标图像,然后可以确定第1帧目标图像与第2帧目标图像(即相邻两帧目标图像)之间的目标变化子信息,该目标变化子信息可以表示目标区域对应像素的像素值变化。进而可以根据该目标变化子信息中像素的像素值变化,将像素值变化相近的像素聚为一类,以对目标区域对应的像素进行聚类,得到k个聚类后的像素集合;其中,类别数量k可根据实际应用情况自定义设置,例如可以设置为4。进而从该k个聚类后的像素集合确定出像素值变化最小的像素集合,即变化最小像素集合1。
当播放第3帧预设图像时,可以确定第2帧目标图像与第3帧目标图像之间的目标变化子信息,该目标变化子信息用于表示在第2帧目标图像与第3帧目标图像之间变化最小像素集合1中像素对应的像素值变化。然后可以根据该目标变化子信息中像素的像素值变化,将像素值变化相近的像素聚为一类,以将该变化最小像素集合1中的像素分为k类,得到k个聚类后的像素集合。进而从该k个聚类后的像素集合确定出像素值变化最小的像素集合,即变化最小像素集合2。
以此类推,直到预设视频播放完成。若预设视频未播放完,但得到的变化最小像素集合中像素的数量小于像素阈值数,也可停止迭代。若预设视频未播放完,变化最小像素集合中像素的数量不小于像素阈值数,但是变化最小像素集合中像素的像素值变化均不超过目标变化阈值,也可停止迭代。最后一次迭代得到的变化最小像素集合中的像素对应的区域即为非反光区域。
在一些实施例中,得到多个聚类后的像素集合后,也可以将各聚类后的像素集合中聚类中心的值最大的像素集合确定为变化最大像素集合;将变化最大像素集合作为目标像素集合,执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合的步骤,直至满足预设条件时,得到反光区域,反光区域为最后一次迭代时变化最大的像素集合中的像素对应的区域。进而根据反光区域在图像采集模块的坐标系下的位置坐标确定出非反光区域。
可选地,确定出非反光区域后,可以存储非反光区域在图像采集模块的坐标系下的位置坐标。
140、获取多帧采集区域的待检测图像。
在一些实施例中,可以在用户观影过程中,采用图像采集模块实时获取采集区域的待检测图像。
150、确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化。
其中,检测变化信息包括第一检测变化信息和第二检测变化信息,第一检测变化信息为第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息;第二检测信息为第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的检测变化信息;第一检测变化信息包括第一像素值差值和/或第一梯度,第二检测变化信息包括第二像素值差值和/或第二梯度。其中,第i帧可以为当前帧,即当前系统时间对应的帧。
在一些实施例中,确定第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息,即得到第一检测变化信息,可以包括但不限于:计算第i帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值,与第i-1帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值之间的差值,取每个像素点的差值的绝对值即得到第一像素值差值。其中,可以根据非反光区域的位置坐标获取每帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值。
和/或,根据第i帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值和第i-1帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值,计算第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的梯度,即第一梯度。
确定第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的检测变化信息,即得到第二检测变化信息,可以包括但不限于:计算第i-1帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值,与第i-2帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值之间的差值,取每个像素点的差值的绝对值即得到第二像素值差值。
和/或,根据第i-1帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值和第i-2帧待检测图像中非反光区域对应的每个像素点的像素值,计算第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的梯度,即第二梯度。
在一些实施例中,可以确定第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息 1,确定第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的检测变化信息2,根据检测变化信息 1和检测变化信息2,确定第一检测变化信息。同理,也可以确定第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息1,确定第i帧待检测图像与第i+1帧待检测图像之间的检测变化信息2,根据检测变化信息1和检测变化信息2,确定第二检测变化信息。确定出三帧待检测图像之间的像素值变化,可以用于检测移动较快的物体。
160、基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体,可以包括但不限于:
1)确定第一像素集合和第二像素集合,第一像素集合为第一检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素,第二像素集合为第二检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素。
在一些实施例中,第一检测变化信息包括第一像素值差值和/或第一梯度,第二检测变化信息包括第二像素值差值和/或第二梯度,检测变化阈值包括差值变化阈值和梯度变化阈值时,可以将第一像素值差值大于差值变化阈值和/或第一梯度大于梯度变化阈值的像素确定为第一像素集合中的像素;将第二像素值差值大于差值变化阈值和/或第二梯度大于梯度变化阈值的像素确定为第二像素集合中的像素;其中,差值变化阈值和梯度变化阈值可以根据实际应用情况自定义设置。通过筛选出像素值的差值和梯度都超过各自阈值的像素点来检测移动物体,可以增加鲁棒性。
2)确定第一像素集合中像素的第一平均坐标值,并确定第二像素集合中像素的第二平均坐标值。
3)基于第一平均坐标值和第二平均坐标值,确定采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,当第一平均坐标值与第二平均坐标值之间的距离大于距离阈值,则采集区域中存在移动物体。当第一平均坐标值与第二平均坐标值之间的距离不大于距离阈值,则采集区域中不存在移动物体。其中,距离阈值可以根据实际应用情况自定义设置。
需要说明得是,用户观影过程中,检测采集区域中不存在移动物体后,还可以持续的获取待检测图像,以检测采集区域中是否存在移动物体。
由上可知,本申请可以通过获取多帧包括投影画面的目标图像,并确定目标图像与目标图像之间像素的像素值变化;基于像素的像素值变化,从采集区域中确定出非反光区域;在检测移动物体时,获取采集区域对应的待检测图像,基于待检测图像中非反光区域对应像素的像素值变化,确定采集区域中是否存在移动物体。因此,本申请在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,减少了反光区域对图像变化的影响,从而提高了移动物体检测的准确度。
为了更好地实施以上方法,本申请还提供一种移动物体检测装置,该移动物体检测装置具体可以集成在电子设备中,比如,在本实施例中,将以移动物体检测装置具体集成在投影仪中为例,对本申请的方法进行详细说明。
例如,如图3所示,该移动物体检测装置可以包括获取单元301、目标确定单元302、区域确定单元303、检测确定单元304以及检测单元305,如下:
获取单元301,用于获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;
目标确定单元302,用于确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;
区域确定单元303,用于基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;
获取单元301,还用于获取多帧采集区域的待检测图像;
检测确定单元304,用于确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;
检测单元305,用于基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,目标变化信息包括第n个目标变化子信息,n为正整数1至N,区域确定单元303具体用于:
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,其中,第n个目标变化子信息为第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间的目标变化信息,当n为1时,目标像素集合中包括目标图像中的像素;
从聚类后的像素集合中确定出变化最小像素集合;
将变化最小像素集合作为目标像素集合,继续执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,直至满足预设条件时,得到非反光区域,非反光区域为最后一次迭代时变化最小像素集合中像素对应的区域。
在一些实施例中,区域确定单元303具体用于:
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行初次聚类处理,得到多个初次聚类后的像素集合;
获取各初次聚类后的像素集合的聚类中心;
基于其他聚类中心对目标聚类中心进行更新处理,得到更新后的目标聚类中心,目标聚类中心为变化最小像素集合的聚类中心,其他聚类中心为初次聚类后的像素集合中除变化最小像素集合以外的像素集合的聚类中心;
基于更新后的目标聚类中心,对目标像素集合中像素进行再次聚类处理,得到聚类后的像素集合。
在一些实施例中,预设条件包括:变化最小像素集合中像素的数量小于像素阈值数,或变化最小像素集合中像素的像素值变化不超过目标变化阈值。
在一些实施例中,目标确定单元302具体用于:
在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的像素值差值;
和/或,在第n帧目标图像与第n+1帧目标图像之间,确定目标区域对应像素的梯度,目标区域为采集区域中除投影画面所在区域以外的区域。
在一些实施例中,检测变化信息包括第一检测变化信息和第二检测变化信息,第一检测变化信息为第i帧待检测图像与第i-1帧待检测图像之间的检测变化信息;第二检测信息为第i-1帧待检测图像与第i-2帧待检测图像之间的检测变化信息,检测单元305具体用于:
确定第一像素集合和第二像素集合,第一像素集合为第一检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素,第二像素集合为第二检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素;
确定第一像素集合中像素的第一平均坐标值,并确定第二像素集合中像素的第二平均坐标值;
基于第一平均坐标值和第二平均坐标值,确定采集区域中是否存在移动物体。
在一些实施例中,第一检测变化信息包括第一像素值差值和/或第一梯度,第二检测变化信息包括第二像素值差值和/或第二梯度,检测变化阈值包括差值变化阈值和梯度变化阈值,检测单元305具体用于:
将第一像素值差值大于差值变化阈值和/或第一梯度大于梯度变化阈值对应的像素确定为第一像素集合中的像素;
将第二像素值差值大于差值变化阈值和/或第二梯度大于梯度变化阈值对应的像素确定为第二像素集合中的像素。
在一些实施例中,获取单元301具体用于:
控制播放预设视频,预设视频包括多帧预设图像,相邻两帧预设图像的色彩值的差值满足预设阈值,投影画面是播放预设图像形成的投影画面;
获取多帧采集区域的目标图像,一帧目标图像与一帧预设图像形成的投影画面对应。
具体实施时,以上各个单元可以作为独立的实体来实现,也可以进行任意组合,作为同一或若干个实体来实现,以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例,在此不再赘述。
由上可知,本实施例的移动物体检测装置通过获取多帧包括投影画面的目标图像,并确定目标图像与目标图像之间像素的像素值变化;基于像素的像素值变化,从采集区域中确定出非反光区域;在检测移动物体时,获取采集区域对应的待检测图像,基于待检测图像中非反光区域对应像素的像素值变化,确定采集区域中是否存在移动物体。因此,本申请在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,减少了反光区域对图像变化的影响,从而提高了移动物体检测的准确度。
本申请还提供一种电子设备,在本实施例中,将以本实施例的电子设备是投影仪为例进行详细描述,比如,如图4所示,其示出了本申请所涉及的电子设备的结构示意图,具体来讲:
该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403、输入模块404以及通信模块405等部件。本领域技术人员可以理解,图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。其中:
处理器401是该电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器 402内的数据,执行电子设备的各种功能和处理数据。在一些实施例中,处理器401可包括一个或多个处理核心;在一些实施例中,处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
存储器402可用于存储软件程序以及模块,处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器402可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地,存储器402 还可以包括存储器控制器,以提供处理器401对存储器402的访问。
电子设备还包括给各个部件供电的电源403,在一些实施例中,电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该电子设备还可包括输入模块404,该输入模块404可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
该电子设备还可包括通信模块405,在一些实施例中通信模块405可以包括无线模块,电子设备可以通过该通信模块405的无线模块进行短距离无线传输,从而为用户提供了无线的宽带互联网访问。比如,该通信模块405可以用于帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
尽管未示出,电子设备还可以包括显示单元等,在此不再赘述。具体在本实施例中,电子设备中的处理器401会按照如下的指令,将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中,并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序,从而实现各种功能,如下:
获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;
确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;
基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;
获取多帧采集区域的待检测图像;
确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;
基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例,在此不再赘述。
由上可知,电子设备通过获取多帧包括投影画面的目标图像,并确定目标图像与目标图像之间像素的像素值变化;基于像素的像素值变化,从采集区域中确定出非反光区域;在检测移动物体时,获取采集区域对应的待检测图像,基于待检测图像中非反光区域对应像素的像素值变化,确定采集区域中是否存在移动物体。因此,本申请在检测是否存在移动物体时,以非反光区域对应像素的变化,来检测采集区域中是否存在移动物体,减少了反光区域对图像变化的影响,从而提高了移动物体检测的准确度。
本领域普通技术人员可以理解,上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成,或通过指令控制相关的硬件来完成,该指令可以存储于一计算机可读存储介质中,并由处理器进行加载和执行。
为此,本申请提供一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,该指令能够被处理器进行加载,以执行本申请所提供的任一种移动物体检测方法中的步骤。例如,该指令可以执行如下步骤:
获取多帧采集区域的目标图像,采集区域中包括投影画面;
确定目标图像之间的目标变化信息,目标变化信息用于表示目标图像中像素的像素值变化;
基于目标变化信息,从采集区域中确定出非反光区域;
获取多帧采集区域的待检测图像;
确定待检测图像之间的检测变化信息,检测变化信息用于表示非反光区域对应像素的像素值变化;
基于检测变化信息,检测采集区域中是否存在移动物体。
其中,该存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM,Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
根据本申请的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述实施例中各种可选实现方式中提供的方法。
由于该存储介质中所存储的指令,可以执行本申请所提供的任一种移动物体检测方法中的步骤,因此,可以实现本申请所提供的任一种移动物体检测方法所能实现的有益效果,详见前面的实施例,在此不再赘述。
以上对本申请所提供的一种移动物体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种移动物体检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取多帧采集区域的目标图像,所述采集区域中包括投影画面;
确定所述目标图像之间的目标变化信息,所述目标变化信息用于表示所述目标图像中像素的像素值变化,所述目标变化信息包括n个目标变化子信息;
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,其中,所述第n个目标变化子信息表示第n帧所述目标图像与第n+1帧所述目标图像之间像素的像素值变化,当n为1时,所述目标像素集合中包括所述目标图像中的像素;
从所述聚类后的像素集合中确定出变化最小像素集合;
将所述变化最小像素集合作为目标像素集合,继续执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,直至满足预设条件时,得到非反光区域,所述非反光区域为最后一次迭代时所述变化最小像素集合中像素对应的区域;
获取多帧所述采集区域的待检测图像;
确定所述待检测图像之间的检测变化信息,所述检测变化信息用于表示所述非反光区域对应像素的像素值变化;
基于所述检测变化信息,检测所述采集区域中是否存在移动物体。
2.如权利要求1所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,所述方法包括:
基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行初次聚类处理,得到多个初次聚类后的像素集合;
获取各所述初次聚类后的像素集合的聚类中心;
基于其他聚类中心对目标聚类中心进行更新处理,得到更新后的目标聚类中心,所述目标聚类中心为变化最小像素集合的聚类中心,所述其他聚类中心为所述初次聚类后的像素集合中除所述变化最小像素集合以外的像素集合的聚类中心;
基于所述更新后的目标聚类中心,对所述目标像素集合中像素进行再次聚类处理,得到聚类后的像素集合。
3.如权利要求2所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述预设条件包括:所述变化最小像素集合中像素的数量小于像素阈值数,或所述变化最小像素集合中像素的像素值变化不超过目标变化阈值。
4.如权利要求2所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述第n个目标变化子信息包括像素值差值和/或梯度,所述确定所述目标图像之间的目标变化信息,包括:
在第n帧所述目标图像与第n+1帧所述目标图像之间,确定目标区域对应像素的所述像素值差值;
和/或,在第n帧所述目标图像与第n+1帧所述目标图像之间,确定所述目标区域对应像素的所述梯度,所述目标区域为所述采集区域中除所述投影画面所在区域以外的区域。
5.如权利要求1所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述检测变化信息包括第一检测变化信息和第二检测变化信息,所述第一检测变化信息为第i帧所述待检测图像与第i-1帧所述待检测图像之间的检测变化信息;所述第二检测变化信息为第i-1帧所述待检测图像与第i-2帧所述待检测图像之间的检测变化信息;
所述基于所述检测变化信息,检测所述采集区域中是否存在移动物体,包括:
确定第一像素集合和第二像素集合,所述第一像素集合为所述第一检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素,所述第二像素集合为所述第二检测变化信息中像素值变化超过检测变化阈值对应的像素;
确定所述第一像素集合中像素的第一平均坐标值,并确定所述第二像素集合中像素的第二平均坐标值;
基于所述第一平均坐标值和所述第二平均坐标值,确定所述采集区域中是否存在移动物体。
6.如权利要求5所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述第一检测变化信息包括第一像素值差值和/或第一梯度,所述第二检测变化信息包括第二像素值差值和/或第二梯度,所述检测变化阈值包括差值变化阈值和梯度变化阈值;
所述确定第一像素集合和第二像素集合,包括:
将所述第一像素值差值大于所述差值变化阈值和/或所述第一梯度大于所述梯度变化阈值对应的像素确定为第一像素集合中的像素;
将所述第二像素值差值大于所述差值变化阈值和/或所述第二梯度大于所述梯度变化阈值对应的像素确定为第二像素集合中的像素。
7.如权利要求1所述的移动物体检测方法,其特征在于,所述获取多帧采集区域的目标图像,包括:
控制播放预设视频,所述预设视频包括多帧预设图像,相邻两帧所述预设图像的色彩值的差值满足预设阈值,所述投影画面是播放所述预设图像形成的投影画面;
获取多帧采集区域的目标图像,一帧所述目标图像与一帧所述预设图像形成的投影画面对应。
8.一种移动物体检测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取多帧采集区域的目标图像,所述采集区域中包括投影画面;
目标确定单元,用于确定所述目标图像之间的目标变化信息,所述目标变化信息用于表示所述目标图像中像素的像素值变化,所述目标变化信息包括n个目标变化子信息;
区域确定单元,用于基于第n个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,其中,所述第n个目标变化子信息表示第n帧所述目标图像与第n+1帧所述目标图像之间像素的像素值变化,当n为1时,所述目标像素集合中包括所述目标图像中的像素;
从所述聚类后的像素集合中确定出变化最小像素集合;
将所述变化最小像素集合作为目标像素集合,继续执行基于第n+1个目标变化子信息,对目标像素集合中像素进行聚类处理,得到多个聚类后的像素集合,直至满足预设条件时,得到非反光区域,所述非反光区域为最后一次迭代时所述变化最小像素集合中像素对应的区域;
所述获取单元,还用于获取多帧所述采集区域的待检测图像;
检测确定单元,用于确定所述待检测图像之间的检测变化信息,所述检测变化信息用于表示所述非反光区域对应像素的像素值变化;
检测单元,用于基于所述检测变化信息,检测所述采集区域中是否存在移动物体。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储有多条指令;所述处理器从所述存储器中加载指令,以执行如权利要求1~7任一项所述的移动物体检测方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有多条指令,所述指令适于处理器进行加载,以执行权利要求1~7任一项所述的移动物体检测方法中的步骤。
CN202210409726.5A 2022-04-19 2022-04-19 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质 Active CN114764821B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210409726.5A CN114764821B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210409726.5A CN114764821B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114764821A CN114764821A (zh) 2022-07-19
CN114764821B true CN114764821B (zh) 2023-07-28

Family

ID=82365447

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210409726.5A Active CN114764821B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114764821B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115114466B (zh) * 2022-08-30 2022-12-13 成都实时技术股份有限公司 一种打靶信息图像的查找方法、系统、介质及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112927189A (zh) * 2021-01-28 2021-06-08 江苏大学 一种电镀工件表面瑕疵视觉检测中边缘反射光斑剔除方法
CN114266715A (zh) * 2021-12-28 2022-04-01 广州极飞科技股份有限公司 一种正射影像处理方法、装置、存储介质及终端设备

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6044649B2 (ja) * 1977-05-20 1985-10-04 旭光学工業株式会社 一眼レフレツクスカメラの焦点検出装置
US9709387B2 (en) * 2012-11-21 2017-07-18 Mitsubishi Electric Corporation Image generation device for acquiring distances of objects present in image space
CN103793715B (zh) * 2014-02-13 2016-11-16 电子科技大学 基于场景信息挖掘的井下人员目标跟踪方法
CN103886285B (zh) * 2014-03-11 2017-06-09 武汉大学 先验地理信息辅助下的光学遥感影像舰船检测方法
CN109035218B (zh) * 2018-07-09 2021-08-31 武汉光谷卓越科技股份有限公司 路面修补区域检测方法
CN112364884B (zh) * 2020-10-09 2024-02-20 江苏星闪世图科技(集团)有限公司 一种移动物体侦测的方法
CN112776856A (zh) * 2021-01-15 2021-05-11 中国神华能源股份有限公司神朔铁路分公司 轨道异物侵限监测方法、装置、系统及监控主机设备
CN113762239A (zh) * 2021-08-10 2021-12-07 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 一种基于巡检机器人的表计反光识别的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112927189A (zh) * 2021-01-28 2021-06-08 江苏大学 一种电镀工件表面瑕疵视觉检测中边缘反射光斑剔除方法
CN114266715A (zh) * 2021-12-28 2022-04-01 广州极飞科技股份有限公司 一种正射影像处理方法、装置、存储介质及终端设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN114764821A (zh) 2022-07-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200334793A1 (en) Method and device for blurring image background, storage medium and electronic apparatus
CN108924420B (zh) 图像拍摄方法、装置、介质、电子设备及模型训练方法
CN112308095A (zh) 图片预处理及模型训练方法、装置、服务器及存储介质
CN110572636B (zh) 摄像头脏污检测方法、装置、存储介质及电子设备
CN109040523B (zh) 伪影消除方法、装置、存储介质及终端
US20210335391A1 (en) Resource display method, device, apparatus, and storage medium
CN104349080A (zh) 一种图像处理方法及电子设备
CN112308797A (zh) 角点检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114764821B (zh) 移动物体检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN110618852B (zh) 视图处理方法、视图处理装置及终端设备
CN112206508A (zh) 一种图像检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN116168038A (zh) 一种图像翻拍检测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN115471439A (zh) 显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112333441A (zh) 摄像头检测方法、装置及电子设备
WO2023001110A1 (zh) 神经网络训练方法、装置及电子设备
CN116797954A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN116668843A (zh) 一种拍摄状态的切换方法、装置、电子设备以及存储介质
CN115439577A (zh) 图像渲染方法、装置、终端设备及存储介质
CN116797631A (zh) 差异区域定位方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114416005A (zh) 界面显示方法、装置及计算机可读存储介质
CN114005059A (zh) 视频转场的检测方法、装置及电子设备
CN118195919A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN117409220A (zh) 肤色变化检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN114374798A (zh) 场景识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN117899472A (zh) 对象渲染方法、装置、介质及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 610000 building 4, zone a, Tianfu Software Park, No. 1129, shijicheng Road, high tech Zone, Chengdu, Sichuan

Applicant after: Jimi Technology Co.,Ltd.

Address before: 610041 building 4, zone a, Tianfu Software Park, No. 1129, shijicheng Road, high tech Zone, Chengdu, Sichuan

Applicant before: Chengdu Jimi Technology Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant