CN117764913A - 图像检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取针对电子设备目标区域的待测图像；对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；基于第一目标图像，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；基于第二目标图像，得到对待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。能够实现对电子设备目标区域内是否存在目标对象的准确检测。

Description

图像检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在诸如笔记本电脑等电子设备的出厂阶段，通常会对电子设备上是否存在某些部件的缺失进行成像检测，以保证出厂质量。而成像时的打光、以及电子设备本身颜色的深浅，均会影响成像效果，进而导致检测效果不准确。因此，如何实现对电子设备是否存在部件缺失的准确检测，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。

根据本申请的第一方面，提供了一种图像检测方法，所述方法包括：

获取针对电子设备目标区域的待测图像；

对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；

基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；

基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

上述方案中，所述对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像，包括：

确定所述待测图像的宽度值和高度值；

基于所述宽度值和高度值，确定第一目标值；

基于所述第一目标值，对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。

上述方案中，所述基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像，包括：

基于所述第一目标图像中各像素点的灰度值以及所述待测图像中各像素点的灰度值，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。

上述方案中，所述基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述第二目标图像，得到所述第二目标图像中各像素点的灰度平均值及灰度方差值；

基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果。

上述方案中，所述基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述灰度平均值和灰度方差值，确定第一分割阈值以及第二分割阈值；

基于第一分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域；

基于第二分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第二感兴趣区域；

基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果。

上述方案中，所述基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件，以及，判断第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件；

当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域存在目标对象。

上述方案中，还包括：

当第一感兴趣区域内的像素点的数量不满足第一预设条件，以及，第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域不存在目标对象。

根据本申请的第二方面，提供了一种图像检测装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取针对电子设备目标区域的待测图像；

第二获取单元，用于对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；

第三获取单元，用于基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；

第四获取单元，用于基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请所述的方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行本申请所述的方法。

本申请中，通过获取针对电子设备目标区域的待测图像，对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。基于第一目标图像，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。基于第二目标图像，得到对待测图像的检测结果；检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。通过对待测图像进行模糊卷积以及图像增强处理，能够抑制成像检测时图像噪声的生成，克服不相关因素对成像效果的影响，实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，其中：

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1示出了本申请实施例图像检测方法的实现流程示意图；

图2示出了本申请实施例待测图像的示意图；

图3示出了本申请实施例第二目标图像的示意图；

图4示出了本申请实施例检测结果的示意图一；

图5示出了本申请实施例检测结果的示意图二；

图6示出了本申请实施例图像检测方法的应用示意图；

图7示出了本申请实施例图像检测装置的组成结构示意图；

图8示出了本申请实施例一种电子设备的组成结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做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。

本申请实施例提供了一种图像检测方法，通过对待测图像进行模糊卷积以及图像增强处理，能够抑制成像检测时图像噪声的生成，克服不相关因素对成像效果的影响，实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测。

下面对本申请实施例的图像检测方法做详细说明。

本申请实施例提供了一种图像检测方法，如图1所示，所述方法包括：

S101：获取针对电子设备目标区域的待测图像。

本步骤中，目标区域为要对电子设备进行检测的区域。待测图像为针对电子设备目标区域获取到的初始图像。待测图像包括目标区域，也包括除目标区域以外的区域。通过采集针对电子设备目标区域的待测图像，进而获取针对电子设备目标区域的待测图像。

示例性地，以电子设备为笔记本电脑，检测目的为检测笔记本电脑的A面(顶盖所在面)或C面(键盘所在面)是否存在相应品牌LOGO(标签)为例，则目标区域为A面或C面上正常情况下LOGO所在区域。待测图像为A面或C面上包括LOGO所在区域的图像。具体的，笔记本电脑A面和C面都有对应的标准模板，该标准模板上包括LOGO所在区域。对笔记本电脑的A面或C面进行旋转、调整角度以及调整方向等预处理，使得笔记本电脑的A面或C面与标准模板上的角度、方向一致，便于根据标准模板确定笔记本电脑A面或C面的目标区域。

例如，将笔记本电脑的A面或C面调整到与标准模板的角度、方向一致之后，对笔记本电脑的A面或C面进行成像。对照标准模板，发现标准模板的LOGO所在区域为C面左下角区域。相应的，则笔记本电脑的LOGO所在区域(目标区域)也在C面左下角区域。则可以从成像后的图像中截取C面左下角区域图像，作为针对电子设备目标区域的待测图像。需要说明的是，与标准模板对照后截取得到的待测图像由于只能表示LOGO所在区域的大致位置，因此，该待测图像中不仅包括LOGO所在区域，还包括除LOGO所在区域外的其他区域。

S102：对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。

本步骤中，第一目标图像为待测图像经过模糊卷积处理后得到的图像。可以理解，之所以对待测图像进行模糊卷积处理，是为了对待测图像进行初步去噪，排除不相关因素(如成像时的打光、电子设备颜色的深浅)对检测结果的干扰，为实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测奠定基础。模糊卷积处理的具体描述请参见下文对相关内容的详细说明，不赘述。

S103：基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。

本步骤中，在经过步骤S102得到第一目标图像之后，基于第一目标图像，具体是基于第一目标图像中各像素点的灰度值，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。参考图2、图3所示，图2为本申请实施例待测图像的示意图，图3为本申请实施例第二目标图像的示意图。可以理解，如图2所示，待测图像是包括目标区域和非目标区域的图像，其中，目标区域为LOGO所在片料(图2中LOGO字样外围矩形框)区域，非目标区域为图2中除LOGO所在片料区域之外的其他区域。之所以对待测图像进行图像增强处理，是为了改善待测图像的视觉效果，增强待测图像中目标区域与非目标区域的对比度。如图3所示，图3中目标区域与非目标区域的对比度相较图2有明显提高。进而可以针对目标区域进行是否存在目标对象的检测，不仅可以提高检测结果的准确性，还可以缩小数据计算量，提高检测效率。对待测图像进行图像增强处理的具体描述，请参见下文对相关内容的详细说明，不赘述。

S104：基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

本步骤中，在经过步骤S103得到第二目标图像后，可以基于第二目标图像，得到对待测图像的检测结果，该检测结果表征电子设备目标区域是否存在目标对象。具体的，基于第二目标图像，得到第二目标图像中各像素点的灰度平均值和灰度方差值。基于得到的灰度平均值和灰度方差值，得到对待测图像的检测结果。具体描述请参见下文对相关描述的详细说明，不赘述。

在S101～S104所示的方案中，通过获取针对电子设备目标区域的待测图像，对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。基于第一目标图像，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。基于第二目标图像，得到对待测图像的检测结果；检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。通过对待测图像进行模糊卷积以及图像增强处理，能够抑制成像检测时图像噪声的生成，克服不相关因素对成像效果的影响，实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测。

在一个可选的方案中，所述对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像，包括：

确定所述待测图像的宽度值和高度值；

基于所述宽度值和高度值，确定第一目标值；

基于所述第一目标值，对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。

本申请中，第一目标值表示对待测图像进行模糊卷积处理时的模糊卷积核的大小。模糊卷积核的大小可以基于待测图像的宽度和高度值得到。具体的，模糊卷积核的大小可以通过下述公式(1)得到：

其中，K为模糊卷积核的大小，即第一目标值。cols为待测图像的宽度值。Rows为待测图像的高度值。为一矩阵，该矩阵中所有元素的值均为1，并且该矩阵中元素1的行数与待测图像中像素点的行数相同，矩阵中元素1的列数与待测图像中像素点的列数相同。

基于通过公式(1)得到的第一目标值，对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。具体的，可以通过下述公式(2)得到第一目标图像：

mean(x,y)＝K*f(i,j) 公式(2)

其中，mean(x，y)表示第一目标图像。K表示第一目标值。f(i，j)表示待测图像。x表示构成第一目标图像的像素点的行数，v表示构成第一目标图像的像素点的列数。i表示构成待测图像的像素点的行数，j表示构成待测图像的像素点的列数。通常情况下，x的取值与i的取值相同，y的取值与j的取值相同。通俗来讲，相当于对待测图像中每一个像素点的像素值都进行如公式(2)所示的模糊卷积处理，得到每一个像素点在第一目标图像中的像素值。

本申请中，基于待测图像的宽度值和高度值，确定第一目标值。基于第一目标值，对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像的方案，能够通过公式计算得到第一目标图像，流程简单易操作，并且计算结果更具准确性。能够对待测图像进行初步去噪，排除不相关因素(如成像时的打光、电子设备颜色的深浅)对检测结果的干扰，为实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测奠定基础。

在一个可选的方案中，所述基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像，包括：

基于所述第一目标图像中各像素点的灰度值以及所述待测图像中各像素点的灰度值，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。

本申请中，提取第一目标图像中各像素点的灰度值，以及提取待测图像中各像素点的灰度值。基于第一目标图像中各像素点的灰度值以及待测图像中各像素点的灰度值，对待测图像进行非线性增强，得到增强后的图像，即第二目标图像。具体的，通过下述公式(3)得到第二目标图像：

G(m，n)＝MAX{255，round(((ori(a，b)-mri(a，b))*factor)+ori(a，b)*1.0f)} 公式(3)

其中，G(m，n)表示第二目标图像，m表示构成第二目标图像的像素点的行数，n表示构成第二目标图像的像素点的列数。ori(a，b)表示待测图像中任意像素点的灰度值，mri(a，b)表示第一目标图像中任意像素点的灰度值。其中，a表示像素点所在行数，b表示像素点所在列数。factor表示灰度增强因子，该值为可以白定义的预设值。ori(a，b)*1.0f表示将待测图像中任意像素点的灰度值取浮点数(即小数)。round()表示对计算结果做四舍五入操作。MAX{}表示取列表中的最大值。通常情况下，m的取值与a的取值相同。n的取值与b的取值相同。通俗来讲，相当于待测图像和第一目标图像中每一个像素点的灰度值，都要经过如公式(3)所示的图像增强处理，得到每一个像素点在第二目标图像中的灰度值。

本申请中，通过第一目标图像中各像素点的灰度值以及待测图像中各像素点的灰度值，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像的方案，简单易行，能够改善待测图像的视觉效果，增强待测图像中目标区域与非目标区域的对比度，进而可以针对目标区域进行是否存在目标对象的检测，不仅可以提高检测结果的准确性，还可以缩小数据计算量，提高检测效率。

在一个可选的方案中，所述基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述第二目标图像，得到所述第二目标图像中各像素点的灰度平均值及灰度方差值；

基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果。

本申请中，获取第二目标图像中各像素点的灰度值，根据第二目标图像中各像素点的灰度值，计算得到各像素点的灰度平均值及灰度方差值。

其中，灰度平均值通过下述公式(4)计算得到：

灰度方差值可以通过下述公式(5)计算得到：

其中，avg表示灰度平均值。N为第二目标图像中像素点的个数。H_s表示第二目标图像中第s个像素点的灰度值，s为从1到N的整数。表示第二目标图像中所有像素点灰度值之和。/>表示第二目标图像中各像素点灰度值与灰度平均值之差的平方和。

在得到灰度平均值和灰度方差值之后，可以基于灰度平均值和灰度方差值，得到对待测图像的检测结果。具体描述请参见下文详细说明，不赘述。

本申请中，通过第二目标图像中各像素点的灰度平均值及灰度方差值，得到对待测图像的检测结果的方案，简单易行，能够提高检测效率。

在一个可选的方案中，所述基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述灰度平均值和灰度方差值，确定第一分割阈值以及第二分割阈值；

基于第一分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域；

基于第二分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第二感兴趣区域；

基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果。

本申请中，根据灰度平均值和灰度方差值，可以确定针对第二目标图像的第一分割阈值和第二分割阈值。具体的，第一分割阈值可以通过下述公式(6)确定：

A＝MAX{50，avg+Dev} 公式(6)

第二分割阈值可以通过下述公式(7)确定：

B＝MAX{20，0.5*avg} 公式(7)

其中，A表示第一分割阈值，B表示第二分割阈值。avg表示灰度平均值。Dev表示灰度方差值。MAX{}表示取列表中的最大值。

可以理解，本申请实施例中，第一分割阈值为高阈值，第二分割阈值为低阈值。示例性的，当avg+Dev的值＜50时，则A取值为50，即第一分割阈值为50。则将第二目标图像中灰度值为50～255的像素点划分到第一感兴趣区域内。当0.5*avg的值＜20时，则B取值为20，即第二分割阈值为20。则将第二目标图像中灰度值为0～20的像素点划分到第二感兴趣区域内。通俗来讲，第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，分别为第一分割阈值下的目标区域、第二分割阈值下的目标区域。由于待测图像中既包括目标区域，又包括非目标区域。通过得到不同分割阈值下的目标区域，可以从待测图像中确定出目标区域，以对目标区域是否存在目标对象进行检测。

本申请中，根据灰度平均值和灰度方差值，确定针对第二目标图像的第一分割阈值和第二分割阈值的方案，能够使得到的第一分割阈值和第二分割阈值更加精确。进而基于第一分割阈值对第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域、基于第二分割阈值对第二目标图像进行分割，得到第二感兴趣区域的方案，能够在待测图像中准确的确定出目标区域，从而针对目标区域进行是否存在目标对象的检测。

在一个可选的方案中，所述基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件，以及，判断第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件；

当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域存在目标对象。

本申请中，第一预设条件为：第一感兴趣区域内的像素点的数量大于0.5×cols×Rows。第二预设条件为：第二感兴趣区域内的像素点的数量大于0.15×cols×Rows。其中，cols为待测图像的宽度值。Rows为待测图像的高度值。

当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件时，待测图像的检测结果如图4所示，假设LOGO字样即为目标对象，则图4表征电子设备的目标区域内存在目标对象。当第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，待测图像的检测结果如图5所示，假设LOGO字样即为目标对象，则图5也表征电子设备的目标区域内存在目标对象。图4和图5相比较而言，图4中检测出目标对象所在的片料。而图5中直接检测出目标对象轮廓。可以理解，无论是如图4中所示的检测结果，还是如图5中所示的检测结果，均表示电子设备目标区域内存在目标对象LOGO字样。即，当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域存在目标对象。

本申请中，通过判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件、以及第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件，并且当二者满足其一时，表征电子设备的目标区域存在目标对象的方案，能够准确的实现对电子设备目标区域内是否存在目标对象的检测。进一步保证电子设备的出厂质量。

在一个可选的方案中，还包括：

当第一感兴趣区域内的像素点的数量不满足第一预设条件，以及，第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域不存在目标对象。

本申请中，当第一感兴趣区域内的像素点不满足第一预设条件，以及第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，结合图4、图5所示，表示既检测不出目标对象轮廓，也检测不出目标对象所在的片料。即表征电子设备的目标区域内不存在目标对象。

之所以采用第一预设条件和第二预设条件分别进行判断，是为了避免第一感兴趣区域内像素点数量不满足第一预设条件时，就直接判定电子设备目标区域不存在目标对象。或，第二感兴趣区域内像素点数量不满足第二预设条件时，就直接判定电子设备目标区域不存在目标对象的情况的发生。从而导致检测结果不准确。而本申请实施例中，只有第一感兴趣区域内的像素点不满足第一预设条件，以及第二感兴趣区域内像素点的数量不满足第二预设条件时，才可判定电子设备目标区域内不存在目标对象。能够保证检测结果的准确性，实现对电子设备目标区域内是否存在目标对象的准确检测。

在一具体实施例中，以电子设备为笔记本电脑、目标对象为笔记本电脑C面的标签(LOGO)为例，对本申请的图像检测方法进行说明。

如图6所示，首先获取针对笔记本电脑C面标签所在区域的待测图像。对待测图像进行模糊卷积处理，得到模糊卷积后的图像(第一目标图像)。基于第一目标图像中各像素点的灰度值以及待测图像中各像素点的灰度值，对待测图像进行图像增强处理，得到增强后的图像(第二目标图像)。计算第二目标图像中各像素点的灰度平均值和灰度方差值。基于灰度平均值和灰度方差值确定第一分割阈值和第二分割阈值。分别基于第一分割阈值和第二分割阈值对第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域和第二感兴趣区域。

判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件，以及，判断第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件。当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，待测图像的检测结果表征笔记本电脑的C面存在标签。当第一感兴趣区域内的像素点的数量不满足第一预设条件，以及，第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，待测图像的检测结果表征笔记本电脑的C面不存在标签。

本申请中，通过获取针对电子设备目标区域的待测图像，对待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。基于第一目标图像，对待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。基于第二目标图像，得到对待测图像的检测结果；检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。通过对待测图像进行模糊卷积以及图像增强处理，能够抑制成像检测时图像噪声的生成，克服不相关因素对成像效果的影响，实现对电子设备目标区域是否存在目标对象的准确检测。

本申请的实施例提供一种图像检测装置，如图7所示，所述装置包括：

第一获取单元701，用于获取针对电子设备目标区域的待测图像；

第二获取单元702，用于对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；

第三获取单元703，用于基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；

第四获取单元704，用于基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

在一个可选的方案中，所述第二获取单元702，用于确定所述待测图像的宽度值和高度值；基于所述宽度值和高度值，确定第一目标值；基于所述第一目标值，对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。

在一个可选的方案中，所述第三获取单元703，用于基于所述第一目标图像中各像素点的灰度值以及所述待测图像中各像素点的灰度值，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。

在一个可选的方案中，所述第四获取单元704，用于基于所述第二目标图像，得到所述第二目标图像中各像素点的灰度平均值及灰度方差值；基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果。

在一个可选的方案中，所述第四获取单元704，用于基于所述灰度平均值和灰度方差值，确定第一分割阈值以及第二分割阈值；基于第一分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域；基于第二分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第二感兴趣区域；基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果。

在一个可选的方案中，所述第四获取单元704，用于判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件，以及，判断第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件；当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域存在目标对象。

在一个可选的方案中，还包括：

第五获取单元，用于当第一感兴趣区域内的像素点的数量不满足第一预设条件，以及，第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域不存在目标对象。

需要说明的是，本申请实施例的图像检测装置，由于该装置解决问题的原理与前述的图像检测方法相似，因此，该装置的实施过程、实施原理及有益效果均可以参见前述方法的实施过程、实施原理及有益效果的描述，重复之处不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

图8示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图8所示，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储电子设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许电子设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如图像检测方法。例如，在一些实施例中，图像检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的图像检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行图像检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、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)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取针对电子设备目标区域的待测图像；

对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；

基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；

基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像，包括：

确定所述待测图像的宽度值和高度值；

基于所述宽度值和高度值，确定第一目标值；

基于所述第一目标值，对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像，包括：

基于所述第一目标图像中各像素点的灰度值以及所述待测图像中各像素点的灰度值，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述第二目标图像，得到所述第二目标图像中各像素点的灰度平均值及灰度方差值；

基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度平均值和灰度方差值，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

基于所述灰度平均值和灰度方差值，确定第一分割阈值以及第二分割阈值；

基于第一分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第一感兴趣区域；

基于第二分割阈值对所述第二目标图像进行分割，得到第二感兴趣区域；

基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一感兴趣区域和第二感兴趣区域，得到对所述待测图像的检测结果，包括：

判断第一感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第一预设条件，以及，判断第二感兴趣区域内的像素点的数量是否满足第二预设条件；

当第一感兴趣区域内的像素点的数量满足第一预设条件，或，第二感兴趣区域内的像素点的数量满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域存在目标对象。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

当第一感兴趣区域内的像素点的数量不满足第一预设条件，以及，第二感兴趣区域内的像素点的数量不满足第二预设条件时，所述待测图像的检测结果表征电子设备的目标区域不存在目标对象。

8.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取针对电子设备目标区域的待测图像；

第二获取单元，用于对所述待测图像进行模糊卷积处理，得到第一目标图像；

第三获取单元，用于基于所述第一目标图像，对所述待测图像进行图像增强处理，得到第二目标图像；

第四获取单元，用于基于所述第二目标图像，得到对所述待测图像的检测结果；所述检测结果用于表征电子设备目标区域是否存在目标对象。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。