[发明专利]深度成像方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种深度成像方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：对获取到的红外图和散斑图进行人脸检测，得到散斑图的人脸区域，并从红外图中确定人脸的瞳距；根据瞳距和预设的对应关系，确定搜索范围；依次将人脸区域中的各像素点作为目标像素点，根据目标像素点的灰度值、预设的参考散斑图、预设的搜索算法和搜索范围，确定目标像素点的视差值；根据视差值和预设的恢复公式，得到目标像素点的深度值，并根据各目标像素点的深度值生成深度图，从而实现了针对特定区域进行深度恢复、深度成像，大幅减少了计算量，大幅节约了深度相机的硬件成本，提升了深度成像的速度和效率。

技术领域

本申请实施例涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种深度成像方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

3D相机可以实时获取物体的深度信息、三维尺寸以及空间信息，深度信息为下游任务提供了基础技术支持，具有广泛的消费级、工业级应用需求，如动作捕捉识别、人脸识别、自动驾驶领域的三维建模、巡航和避障、工业领域的零件扫描检测分拣，安防领域的监控和人数统计等，3D相机的深度成像方案主要有飞行时间法(Time of flight，简称：TOF)、双目立体视觉技术和单目散斑结构光技术三种，但TOF和双目立体视觉技术深度成像精度较低，不适用于消费级人脸识别支付场景，而单目散斑结构光技术的深度成像精度较高，是当前主流深度相机针对消费级人脸识别支付场景的主流方案。

单目散斑结构光技术简单来说就是向被拍摄物体投射随机不规则散斑，通过预设的算法进行散斑特征匹配，进而获取物体的深度信息，实现深度成像。

然而，本申请的发明人发现，以单目散斑结构光技术为基础的深度恢复方法，都是针对整张图像进行深度恢复，即深度成像过程包括对用处不大的背景区域进行深度成像，浪费了大量的计算资源，导致硬件计算成本过高，另外，基于单目散斑结构光技术的深度相机需要搭配pensor距离传感器使用，pensor距离传感器保证人脸与相机达到一定距离后，才进行深度成像，pensor距离传感器的存在又大大增加了硬件成本，并且其发射的激光如不及时关闭，可能会有伤害人眼的风险。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种深度成像方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以针对特定区域进行深度恢复、深度成像，大幅减少了计算量，大幅节约了深度相机的硬件成本，提升了深度成像的速度和效率。

为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种深度成像方法，包括以下步骤：对获取到的红外图和散斑图进行人脸检测，得到所述散斑图的人脸区域，并从所述红外图中确定人脸的瞳距；根据所述瞳距和预设的对应关系，确定搜索范围；其中，所述对应关系为所述瞳距与所述搜索范围之间的对应关系；依次将所述人脸区域中的各像素点作为目标像素点，根据所述目标像素点的灰度值、预设的参考散斑图、预设的搜索算法和所述搜索范围，确定所述目标像素点的视差值；根据所述视差值和预设的恢复公式，得到所述目标像素点的深度值，并根据各所述目标像素点的深度值生成深度图。

本申请的实施例还提供了一种深度成像装置，包括：检测模块、匹配模块和成像模块；所述检测模块用于对获取到的红外图和散斑图进行人脸检测，得到所述散斑图的人脸区域，并从所述红外图中确定人脸的瞳距；所述匹配模块用于根据所述瞳距和预设的对应关系，确定搜索范围，并依次将所述人脸区域中的各像素点作为目标像素点，根据所述目标像素点的灰度值、所述目标像素点在预设的参考散斑图中对应的像素点的灰度值和所述搜索范围，确定所述目标像素点的视差值，其中，所述对应关系为所述瞳距与所述搜索范围之间的对应关系；所述成像模块用于根据所述目标像素点的视差值和预设的恢复公式，得到所述目标像素点的深度值，并根据各所述目标像素点的深度值生成深度图。

本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的深度成像方法。