[发明专利]一种图片检测方法及装置

说明书

一种图片检索方法，包括检测图片中的所有直线，并筛选出符合预设条件的直线；根据筛选出的直线检测轮廓；根据所检测出的轮廓，在所述图片中确定目标区域。本申请能够通过检测出图片中的轮廓区域，并通过轮廓检测快速确定目标区域，从而极大方便了工业上的应用。

技术领域

本文涉及计算机技术，尤指一种图片检测方法及装置。

背景技术

通常当需要锁定多张图片，或者视频中是否包含搜寻目标，需要进行大量的人工比对，耗时耗力，并且容易遗漏。

例如，在广告监测任务中，我们需要检测一张图片A中是否包含指定的广告图片B。图片A可能来源于网页截图、手机上视频播放器截图、手机拍摄的广告海报图片等，图片B为广告商提供的广告素材图片。

若，图片A中存在一个矩形(或近似矩形)框a，该矩形框和图片B具有相同的内容，二者之间可能会有一些细微的差别如大小、长宽比、光照条件、文字噪音等细微的差别。如何从图片A中检测出矩形框a，并判断其是否为图片B，是广告监测中一项很重要的任务。

现有技术一般会使用滑动窗口的方法，采用不同大小、长宽比的窗口在图片A上滑动，得到多个矩形框后，分别和图片B进行比较。但是滑动窗口的大小、长宽比和滑动步长不易确定，多个窗口极大增加了计算成本，此外得到的矩形框通常不够精确。

现有技术也会采用基于目标检测的方法，训练一个用于目标检测的卷积神经网络，该网络的输入是图片，输出为图片中矩形框的位置。但是需要大量的标记数据进行训练。此外，由于图片A中矩形框的内容并不包含类别信息，而目标检测的目的是检测出包含特定类别的矩形框。因而目标检测方法的适用性有限，只能检测特定种类的图片。往病史，如果小于45岁，需要得知用户的职业信息进而判断其是否久坐).

因此，如何根据众多限制条件为用户提供一种高效的信息检索系统成为一项亟待解决的新问题。

发明内容

本申请提供了一种图片检测方法及装置，能够达到快速准确地检测出图片中的所有轮廓区域，通过轮廓检测快速确定目标区域目的。

本申请提供了一种图片检索方法，包括检测图片中的直线，并筛选出符合预设条件的直线；根据所筛选出的直线检测轮廓；根据所检测出的轮廓，在所述图片中确定目标区域。

在一个示例性实施例中，所述检测图片中的直线，包括：将图片转换为灰度图，在所述灰度图中检测出所述直线。

在一个示例性实施例中，所述根据筛选出的直线检测轮廓，包括：获取所筛选出的直线中每条直线两侧的灰度值；根据所获取的所筛选出的每条直线两侧的灰度值，确定灰度阈值；根据所得到的灰度阈值对所述灰度图进行二值化，得到二值化图片并对所得到的二值化图片进行轮廓检测。

在一个示例性实施例中，所述根据所获取的所筛选出的直线两侧的灰度值，确定灰度阈值，包括以下方式之一：对所筛选出的直线的两侧的灰度值范围进行聚类，通过聚类中心确定灰度阈值；根据所筛选出的直线两侧的最大灰度值构建数组确定灰度阈值。

在一个示例性实施例中，当所确定的灰度阈值包括多个时，所述根据所得到的灰度阈值对所述灰度图进行二值化，得到二值化图片并对所得到的二值化图片进行轮廓检测，包括：根据能区分直线的数目按照由多到少的顺序对所述多个灰度阈值进行排序；根据所得到的多个灰度阈值的排序顺序，分别对灰度图进行二值化得到每个灰度阈值对应的二值化图片；对每张所得到的二值化图片进行轮廓检测。

在一个示例性实施例中，所述根据所检测出的轮廓，在所述图片中确定目标区域，包括：根据所检测出的每张二值化图片的轮廓分别对所述灰度图进行切割，得到最终的灰度图为所述目标区域。

在一个示例性实施例中，根据所检测出的轮廓，在所述图片中确定目标区域，包括：提取所述轮廓的对角点，根据所提取的对角点在所述图片中确定目标区域。