[发明专利]基于图像处理的物品识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于图像处理的物品识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别物品与比对物品的图像，其中，所述待识别物品图像和所述待识别物品实物的缩放比例与所述比对物品图像和所述比对物品实物的缩放比例相同，所述比对物品的尺寸能够获知；

从所述图像中检测出所述比对物品和所述待识别物品，并提取所述比对物品的第一特征值，以及提取所述待识别物品的第二特征值；

将所述第一特征值校正为第一标准特征值，所述第一标准特征值能够获得，确定将所述第一特征值校正为所述第一标准特征值的第一校正函数；

根据所述第一校正函数对所述待识别物品的第二特征值进行校正，得到第三特征值；

将所述第三特征值与数据库中存储的各物品图像的第四特征值进行比对，根据所述比对结果识别所述待识别物品，所述第四特征值经预先校正得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比对物品为形状、图案和尺寸有标准的物品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一标准特征值包括：

获取所述比对物品的图像；

对所述图像进行校正，使所述比对物品图像与所述比对物品实物以第一预设缩放比例进行缩放；

获取校正后图像特征值作为所述比对物品的第一标准特征值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经预先校正得到数据库中物品图像的第四特征值包括：

从所述数据库的图像中检测所述物品和所述比对物品，并提取所述比对物品的第五特征值，提取所述物品的第六特征值，其中，所述数据库中物品和所述比对物品图像缩放比例相同；

对所述第五特征值进行校正，至校正后对应的所述比对物品图像与所述比对物品实物为第二预设缩放比例，确定将所述第五特征值对应的图像校正至第二预设缩放比例的第二校正函数；

根据所述第二校正函数对所述第六特征值进行校正得到所述第四特征值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，第二预设缩放比例与所述第一预设缩放比例相同。

6. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述图像进行校正，使所述比对物品缩放至第一预设缩放比例，包括：

对所述比对物品图像进行复原性校正；和/或

所述对第五特征值进行校正，至校正后对应的所述比对物品图像与所述比对物品实物为第二预设缩放比例，包括：

对所述比对物品图像进行复原性校正。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从图像中检测出比对物品和待识别物品，包括：

对所述图像进行区域划分，利用卷积神经网络提取的所述待识别物品特征和所述比对物品特征分别对所述各个区域进行分类并评分；

根据所述各个区域的分类和评分分别得到所述待识别物品和所述比对物品的得分、位置信息和尺寸。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述将第三特征值与数据库中存储的各物品图像的第四特征值进行比对，根据所述比对结果识别所述待识别物品，包括：

根据所述第三特征值和所述第四特征值比对结果确定所述待识别物品和数据库中存储的各物品图像的相似度；

对所述数据库中物品按照与所述待识别物品的相似度进行降序排序。