[发明专利]一种图像标注方法、装置及电子设备

说明书

本申请涉及图像检测技术领域，提供了一种图像标注方法、装置及电子设备，该方法包括：获取背景图像和包含前景的深度图像；利用深度图像和背景图像获取前景图像，并提取所述前景图像的前景轮廓以确定所述前景轮廓的最小外接矩形；赋予所述前景图像标签信息，并根据所述标签信息和所述最小外接矩形的坐标信息生成所述深度图像对应的标注文件，其中，所述标签信息指的是前景的类别信息；将所述深度图像转换为伪彩色图像，并基于所述伪彩色图像对所述标注文件进行修正，得到修正后的标注数据集。本实施例提高了图像标注效率。

技术领域

本申请涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种图像标注方法、装置及电子设备。

背景技术

近年来，深度学习技术凭借其强大的特征学习能力，在图像目标检测领域的应用越来越广泛。制备训练数据是进行深度学习的前提之一。

目前，制备训练数据大多依靠人工进行数据标注，标注人员需要进行大量的重复性判断和操作以完成图像的数据标注。数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，需要投入大量的人力成本和时间成本。因此，急需一种标注效率更高的方案。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种图像标注方法、装置及电子设备，能够解决相关技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本申请一实施例提供了一种图像标注方法，包括：

获取背景图像和包含前景的深度图像；

利用所述深度图像和所述背景图像获取前景图像，并提取所述前景图像的前景轮廓以确定所述前景轮廓的最小外接矩形；

赋予所述前景图像标签信息，并根据所述标签信息和所述最小外接矩形的坐标信息生成所述深度图像对应的标注文件，其中，所述标签信息指的是前景的类别信息；

将所述深度图像转换为伪彩色图像，并基于所述伪彩色图像对所述标注文件进行修正，得到修正后的标注数据集。

本实施例，一方面，利用所述深度图像和所述背景图像获取前景图像，再确定前景的最小外接矩形及其坐标信息，减少人工标注候选框，大大提高了数据集的标注效率。另一方面，将深度图像转换为伪彩色图像方便用户对标注文件进行复检，提高了复检效率，也提高了标注的准确度，获得了置信度更高的数据集。再一方面，可以将标注文件应用于深度图像中，实现了快速标注深度图像的标注方法，便于在深度图像上标注进而进行训练学习，能够快速开展对深度图像的研究，促进3D相关技术的开发。

作为第一方面的一实现方式，所述将所述深度图像转换为伪彩色图像，包括：

获取色度图，所述色度图包括颜色值与像素值的映射关系；

对所述深度图像进行归一化，得到所述深度图像对应的归一化图像；

根据所述色度图将每个所述归一化图像映射成伪彩色图像。

作为第一方面的一实现方式，所述提取所述前景图像的前景轮廓以确定所述前景轮廓的最小外接矩形，包括：

对所述前景图像进行形态学操作和二值化处理，得到二值化图像；

提取所述二值化图像中的前景轮廓，确定所述前景轮廓的最小外接矩形。

作为第一方面的一实现方式，所述标注文件还包括深度图像的图像信息，所述图像信息包括图像的长、宽、通道、路径和图像名称。

作为第一方面的一实现方式，所述根据前景的标签信息和所述最小外接矩形的坐标信息生成所述深度图像对应的标注文件，包括：

将所述深度图像的前景对应的标签信息、所述深度图像的图像信息以及所述最小外接矩形的坐标信息写入预设格式的标注文件，得到所述深度图像对应的标注文件。

作为第一方面的一实现方式，所述得到修正后的标注数据集，包括：