[发明专利]一种基于深度学习的图片自动调整对齐的方法及装置在审
| 申请号： | 202110954272.5 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113837998A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 曾亚光;刘明迪;麦浩基;翁祥涛;覃楚渝;刘奕桦;杨尚潘;林思蕾;高墨涵;王茗祎;熊红莲;韩定安;黄鸿衡;吴南寿 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院;佛山市灵觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/187;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州新诺专利商标事务所有限公司 44100 | 代理人： | 许英伟 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的图片自动调整对齐的方法及设备，包括以下步骤：模型的建立包括以下步骤：采用卷积神经网络对图像进行学习，在训练阶段，首先转换现有的所需调整对齐的图片和模板图片成灰度图并标注标签信息，形成的训练数据集中的标签集；然后将训练数据集输入U‑net网络中，采用随机梯度下降法更新网络的参数，迭代多次，得到U‑net网络模型；将变换后的灰度图均输入模型，计算初图片背景S1和模板背景S2的质心点z1和z2；比较质心点z1和z2在图片中的相对位置，得到偏移量，然后根据该偏移量用计算机调整得到自适应调整后的准确图片，通过运用深度学习技术，经过图像训练后能快速、精准地识别图像的背景，所得结果快速、客观、准确、稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图片 自动 调整 对齐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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