[发明专利]基于图像分析的数据输出方法、装置、介质和计算设备有效
申请号: | 202011422905.X | 申请日: | 2020-12-08 |
公开(公告)号: | CN112287951B | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 曾凡;易锐;李静;邰海军;柯钦瑜;黄勇 | 申请(专利权)人: | 萱闱(北京)生物科技有限公司;郑州大学第一附属医院 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/34 |
代理公司: | 北京箴思知识产权代理有限公司 11913 | 代理人: | 李春晖 |
地址: | 100006 北京市东城区王府井*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 分析 数据 输出 方法 装置 介质 计算 设备 | ||
1.一种基于图像分析的数据输出方法,包括:
获取待处理图像中的特征点坐标数组;
按照预设方式对所述特征点坐标数组进行分析,得到所述特征点坐标数组对应的待输出数据,其中,至少包含一种数据类型的待输出数据;
通过所述待输出数据的数据类型对应的输出方式输出所述待输出数据;
其中,获取待处理图像中的特征点坐标数组,包括:
对待处理图像进行预处理,得到所述待处理图像对应的结果图像;
通过特征提取算法对所述结果图像进行处理,得到所述结果图像对应的特征点坐标数组;
其中,所述按照预设方式对所述特征点坐标数组进行分析,得到所述特征点坐标数组对应的待输出数据,包括:
按照预设方式对所述结果图像进行分割,得到所述结果图像对应的多个子矩阵;
从所述特征点坐标数组中获取各个所述子矩阵对应的特征点坐标子数组;
对多个所述特征点坐标子数组进行计算,得到各个所述子矩阵对应的特征点中心点,并将各个所述特征点中心点插入与其对应的子矩阵特征点数组队列;
分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合,得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合数据;
将所述特征点坐标数组、多个所述特征点坐标子数组、多个所述特征点中心点以及多个所述拟合数据确定为所述特征点坐标数组对应的待输出数据,其中,所述特征点坐标数组为特征点数组类型的待输出数据,所述特征点坐标子数组为特征点子数组类型的待输出数据,所述特征点中心点为中心点类型的待输出数据,所述拟合数据为拟合类型的待输出数据。
2.根据权利要求1所述的基于图像分析的数据输出方法,所述按照预设方式对所述结果图像进行分割,得到所述结果图像对应的多个子矩阵,包括:
将所述结果图像转换为张量矩阵,并获取所述张量矩阵的矩阵宽和矩阵高;
基于所述矩阵宽、所述矩阵高以及预设方式将所述张量矩阵进行分割,得到所述张量矩阵对应的多个子矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的基于图像分析的数据输出方法,分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合,得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合数据,包括:
通过二阶拟合方程分别对各个所述子矩阵特征点数组队列进行拟合,得到各个所述子矩阵特征点数组队列的拟合方程;
将各个所述拟合方程插入与其对应的拟合队列,所述拟合队列与所述子矩阵特征点数组队列一一对应;
从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量,并且从所述拟合队列中获取拟合向量,以及根据所述特征点均值向量和所述拟合向量计算得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数;
将多个所述拟合方程、所述均值向量L2范数以及所述拟合向量L2范数确定为拟合数据。
4.根据权利要求3所述的基于图像分析的数据输出方法,从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量,并且从所述拟合队列中获取拟合向量,以及根据所述特征点均值向量和所述拟合向量计算得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数,包括:
从所述子矩阵特征点数组队列中获取特征点均值向量,并将所述特征点均值向量存储至第一临时向量;
从所述拟合队列中获取拟合向量,并将所述拟合向量存储至第二临时向量;
根据预设范数计算公式对所述第一临时向量和所述第二临时向量进行计算,得到均值向量L2范数和拟合向量L2范数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于萱闱(北京)生物科技有限公司;郑州大学第一附属医院,未经萱闱(北京)生物科技有限公司;郑州大学第一附属医院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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