[发明专利]生成基准数据的方法和装置

说明书

本申请公开了一种生成基准数据的方法和装置，属于图像处理领域。方法包括：获取样本图像，其中，所述样本图像中包括有目标物体；获取对所述目标物体进行标注的各标注点在样本图像中的坐标值，其中，以所述各标注点为顶点的多边形图像中包括所述目标物体的图像；基于所述各标注点在样本图像中的坐标值，生成所述样本图像对应的基准数据。采用本申请，通过获取在样本图像中用于标注目标物体的标注点对应的坐标值，根据标注点对应的坐标值自动生成样本图像对应的基准数据，简化了获取基准数据的操作，能够提高获取基准数据的效率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种生成基准数据的方法和装置。

背景技术

随着人工智能的发展，图像识别、文字识别等技术的应用也越来越广泛。图像识别、文字识别等技术可通过对应的机器学习模型实现，但是使用这些机器学习模型之前，需要获取大量的样本图像和对应的基准数据对机器学习模型进行训练，即将样本图像输入到机器学习模型后，得到机器学习模型的输出值，再通过输出值与输入的样本图像的差异值对机器学习模型中的参数进行调整。例如，用于训练物体识别模型的样本图像可以是包含目标物体的样本图像，基准数据可以是需要人工在样本图像中的标出目标，以获取基准数据。

在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

机器学习模型的训练需要大量的样本图像和对应的基准数据，而在现有技术中获取样本图像对应的基准数据操作过于繁琐，导致获取基准数据的效率低下。

发明内容

本申请实施例提供了一种生成基准数据的方法和装置，能够提高获取基准数据的效率。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种生成基准数据的方法，所述方法包括：

获取样本图像，其中，所述样本图像中包括有目标物体；

获取对所述目标物体进行标注的各标注点在样本图像中的坐标值，其中，以所述各标注点为顶点的多边形图像中包括所述目标物体的图像；

基于所述各标注点在样本图像中的坐标值，生成所述样本图像对应的基准数据。

可选的，所述基于所述各标注点在样本图像中的坐标值，生成所述样本图像对应的基准数据，包括：

将所述各标注点在样本图像中的坐标值，按照标注点的标注顺序排列，组成所述样本图像对应的基准数据。

可选的，所述基于所述各标注点在样本图像中的坐标值，生成所述样本图像对应的基准数据，包括：

基于所述各标注点在样本图像中的坐标值，在所述样本图像中截取基于以所述各标注点为顶点的多边形图像；

分别将所述多边形图像的各边作为水平底边，对所述多边形图像进行旋转，得到多个旋转后的多边形图像；

显示所述多个旋转后的多边形图像；

当接收到对应的所述多个旋转后的多边形图像中的目标多边形图像的选取指令时，基于预设的坐标值排列方式信息，对所述目标多边形图像中的各标注点在所述样本图像中的坐标值进行排列，组成所述样本图像对应的基准数据，其中，所述坐标值排列方式信息用于指示如何对所述目标多边形图像中不同方位的标注点的坐标值进行排列。

可选的，所述坐标值排列方式信息包括起始方位信息和方位排列信息，所述起始方位信息用于指示排在第一位的坐标值对应的目标标注点在所述目标多边形图像中的方位信息，所述方位排列信息用于指示第一位之后的每一位的坐标值对应的标注点在所述目标多边形图像中的排列方式信息，所述方位排列信息包括顺时针或逆时针。

可选的，所述基于预设的坐标值排列方式信息，对所述目标多边形图像中的各标注点在所述样本图像中的坐标值进行排列，组成所述样本图像对应的基准数据，包括：