【发明公布】一种图像区域定位方法及装置_北京凌云光技术集团有限责任公司_202010931282.2 

申请/专利权人:北京凌云光技术集团有限责任公司

申请日:2020-09-07

发明/设计人:胡凯

公开(公告)日:2020-11-24

代理机构:北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙)

公开(公告)号:CN111986262A

代理人:逯长明;许伟群

主分类号:G06T7/73(20170101)

地址:100094 北京市海淀区翠湖南环路13号院7号楼7层701室

分类号:G06T7/73(20170101);G06N20/00(20190101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2020.11.24#公开

摘要:本申请提供一种图像区域定位方法及装置,包括:获取训练图像、目标区域以及特征矩阵;根据所述训练图像和所述特征矩阵,计算出每一个像素点与所述目标区域的预测相似度;分别以所述训练图像中的每一个像素点为中心,获取一个与所述目标区域大小相同的矩形区域,并计算所述目标区域与所述矩形区域之间的模板匹配度;通过所述训练图像中每一个像素点的所述预测相似度与所述模板匹配度,构建训练模型;将图像输入到所述训练模型中,得出与所述目标区域预测相似度最高的矩形区域,完成区域特征筛选。本申请可以通过机器学习方法实现对图像中目标区域的粗定位,不容易受到图像和目标区域的复杂程度影响,并且不需要大量训练样本,更加简单。

主权项:1.一种图像区域定位方法,其特征在于,包括以下步骤:获取训练样本图像和所述训练样本图像中的目标区域以及与所述训练样本图像大小一致的特征矩阵;根据所述训练样本图像和所述特征矩阵,计算出所述训练样本图像中的每一个像素点与所述目标区域的预测相似度;分别以所述训练样本图像中的每一个像素点为基础,获取一个与所述目标区域大小相同的矩形区域,并计算所述目标区域与所述矩形区域之间的模板匹配度;通过所述训练样本图像中的每一个像素点的所述预测相似度与所述模板匹配度,构建训练模型;将需要定位的目标图像输入到所述训练模型中,得出与所述目标图像中的目标区域预测相似度最高的矩形区域。

全文数据:

权利要求:

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