[发明专利]图像生成方法、系统、电子设备及机器可读存储介质有效
申请号: | 201911294233.6 | 申请日: | 2019-12-16 |
公开(公告)号: | CN112991145B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 冉盛辉 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T5/00;G06F16/51;G06F16/55 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 杨春香 |
地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 生成 方法 系统 电子设备 机器 可读 存储 介质 | ||
本申请提供一种图像生成方法、系统、电子设备及机器可读存储介质,该方法包括:分别获取多个目标成像模型对应的查找表,任一所述目标成像模型对应的查找表包括第一类型图像与第二类型图像之间的转换关系,所述第一类型图像为该目标成像模型下的原图,所述第二类型图像为目标图像采集设备的原图;基于目标图像采集设备的原图以及所述查找表,生成所述多个目标成像模型中部分或全部目标成像模型下的目标图。该方法可以实现样本的增强和扩展。
技术领域
本申请涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像生成方法、系统、电子设备及机器可读存储介质。
背景技术
在图像识别及目标检测等任务中,常常使用深度学习方法,而深度学习方法需要海量的训练数据,并需对图像中的数据进行准确的标注。
然而,由于硬件成本和时间成本的限制,实际应用中已有的数据和标注信息均有限。
如何实现样本的增强和扩展成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种图像生成方法、系统、电子设备及机器可读存储介质。
具体地,本申请是通过如下技术方案实现的:
根据本申请实施例的第一方面,提供一种图像生成方法,包括:
分别获取多个目标成像模型对应的查找表,任一所述目标成像模型对应的查找表包括第一类型图像与第二类型图像之间的转换关系,所述第一类型图像为该目标成像模型下的目标图,所述第二类型图像为目标图像采集设备的原图;
基于所述目标图像采集设备的原图,以及所述查找表,生成所述多个目标成像模型中部分或全部目标成像模型下的目标图。
根据本申请实施例的第二方面,提供一种图像生成系统,包括:
获取单元,用于分别获取多个目标成像模型对应的查找表,任一所述目标成像模型对应的查找表包括第一类型图像与第二类型图像之间的转换关系所述第一类型图像为该目标成像模型下的目标图,所述第二类型图像为目标图像采集设备的原图;
生成单元,用于基于所述目标图像采集设备的原图以及所述查找表,生成所述多个目标成像模型中部分或全部目标成像模型下的目标图。
根据本申请实施例的第三方面,提供一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述图像生成方法。
根据本申请实施例的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像生成方法。
本申请实施例的图像生成方法,通过分别获取多个目标成像模型对应的查找表,并基于目标图像采集设备的原图以及获取到的查找表,生成多个目标成像模型中部分或全部目标成像模型下的目标图,实现了样本的增强和扩展。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种图像生成方法的流程示意图;
图2是本申请一示例性实施例示出的一种具体应用场景的结构示意图;
图3A~3B是本申请一示例性实施例示出的一种查找表生成的流程示意图;
图3C~3D是本申请一示例性实施例示出的一种带有标注信息的目标成像模型的目标图生成的流程示意图;
图4是本申请一示例性实施例示出的一种图像生成系统的结构示意图;
图5是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。
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