[发明专利]图像区域处理方法及设备

说明书

本公开实施例提供一种图像区域处理方法及设备，该方法包括：获取目标图像和终端在拍摄目标图像时的设备姿态；对目标图像进行图像区域识别，得到初始识别结果，图像区域包括天花板区域、墙壁区域和地面区域中的至少一种；根据设备姿态对初始识别结果进行修正，得到修正后的识别结果。从而，通过基于设备姿态对图像区别识别结果进行修正的方式，提高图像区域识别的准确性。

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像区域处理方法及设备。

背景技术

基于卷积神经网络的深度学习算法可以实现端到端的学习(end-to-endlearning)，且具有较好的性能，在图像识别领域具有广阔的应用前景。其中，室内的天花板、墙壁、地面等区域的识别，是图像识别领域的研究方向之一。

天花板、墙壁和地面在近距离拍摄的情况下，由于缺乏参照物的原因，其平面非常相似，深度学习算法难以区分其到底为天花板、墙壁还是地面。而基于边缘检测和空间几何信息的传统算法，依赖边界进行平面分割，分割的平面具有平滑性，对于一些视频或边缘模糊的图像，该方法容易失效。

可见，图像中图像区域识别的准确性有待提高。

发明内容

本公开实施例提供一种图像区域处理方法及设备，以克服图像中图像区域识别的准确性不高的问题。

第一方面，本公开实施例提供一种图像区域处理方法，包括：

获取目标图像和终端在拍摄所述目标图像时的设备姿态；

对所述目标图像进行图像区域识别，得到初始识别结果，所述图像区域包括天花板区域、墙壁区域和地面区域中的至少一种；

根据所述设备姿态对所述初始识别结果进行修正，得到修正后的识别结果。

第二方面，本公开实施例提供一种图像处理设备，包括：

获取单元，用于获取目标图像和终端在拍摄所述目标图像时的设备姿态；

识别单元，用于对所述目标图像进行图像区域识别，得到初始识别结果，所述图像区域包括天花板区域、墙壁区域和地面区域中的至少一种；

修正单元，用于根据所述设备姿态对所述初始识别结果进行修正，得到修正后的识别结果。

第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面或第一方面各种可能的设计所述的图像区域处理方法。

第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面或第一方面各种可能的设计所述的图像区域处理方法。

第五方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包含计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面或第一方面各种可能的设计所述的图像区域处理方法。

本实施例提供的图像区域处理方法及设备，对目标图像进行图像区域识别，得到初始识别结果，图像区域包括天花板区域、墙壁区域和地板区域中的至少一种；根据设备姿态对初始识别结果进行修正，得到修正后的识别结果。从而，通过初步识别图像区域后再基于图像对应的设备姿态对初步识别结果进行修正的方式，提高图像区域识别的准确性。

附图说明