一种图像定位方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种图像定位方法、装置、存储介质和电子设备，该图像定位方法包括：获取模板图像和目标图像；将模板图像和目标图像输入到预先训练好的图像定位模型中，以获得模板图像和目标图像在第一方向上的第一子最佳匹配位置、用于表示模板图像和目标图像在第二方向上的第二子最佳匹配位置、与第一子最佳匹配位置对应的第一相似度以及与第二子最佳匹配位置对应的第二相似度；其中，第一方向垂直于第二方向；根据第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，确定图像定位结果。借助于上述技术方案，本申请实施例能够提高图像定位的效率。实施例能够提高图像定位的效率。实施例能够提高图像定位的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像定位方法、装置、存储介质和电子设备


[0001]本申请涉及图像识别
，更具体地涉及一种图像定位方法、装置、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]图像定位一直是计算机视觉领域重要且备受关注的技术，其可广泛应用于目标跟踪、图像检索和目标检测等多个领域。
[0003]目前，现有的图像定位方法是通过模板匹配(Template Matching)算法来实现的。例如，通过在目标图像中滑动窗口，以逐个计算每个窗口中的区域和模板图像的相似度，从而最终可以获得目标图像中和模板图像最相似的位置及其相似度。
[0004]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在如下问题：现有的图像定位方法存在着效率不高的问题。例如，在模板匹配中，图像最佳位置的定位是依靠滑动窗口的方式确定的，从而当模板图像和目标图像的尺寸相差较大时，滑动窗口的迭代次数是成千上万次的，故现有的图像定位方法存在着效率不高的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供一种图像定位方法、装置、存储介质和电子设备，以提高图像定位的效率。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种图像定位方法，该图像定位方法包括：获取模板图像和目标图像；将模板图像和目标图像输入到预先训练好的图像定位模型中，以获得模板图像和目标图像在第一方向上的第一子最佳匹配位置、用于表示模板图像和目标图像在第二方向上的第二子最佳匹配位置、与第一子最佳匹配位置对应的第一相似度以及与第二子最佳匹配位置对应的第二相似度；其中，第一方向垂直于第二方向；根据第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，确定图像定位结果。
[0007]因此，本申请实施例通过图像定位模型可获取第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，并可根据第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，确定图像定位结果，从而相比于现有的模板匹配算法，其能够极大地缩短图像定位结果的获取时间，从而其能够提升图像定位任务的效率。
[0008]此外，由于图像定位模型的架构可以把图像定位任务分解为两个方向(即第一方向和第二方向)上的相关度回归，因为结构和信息流的解耦，其可以提升图像定位的鲁棒性和精度。
[0009]在一个可能的实施例中，图像定位模型包括第一特征提取层、第二特征提取层、第一特征比对层、第二特征比对层、第一全连接层、第二全连接层、第一输出层和第二输出层；
[0010]其中，第一特征提取层用于获取模板图像在第一方向上的第一子模板图像特征和模板图像在第二方向上的第二子模板图像特征，第二特征提取层用于获取目标图像在第一方向上的第一子目标图像特征和目标图像在第二方向上的第二子目标图像特征；
[0011]以及，第一特征比对层用于将第一子模板图像特征和第一子目标图像特征进行特征比对，获得第一比对结果，第一全连接层用于对第一比对结果进行回归处理，获得第一回归结果，第一输出层用于根据第一回归结果，输出第一子最佳匹配位置和第一相似度；
[0012]以及，第二特征比对层用于将第二子模板图像特征和第二子目标图像特征进行特征比对，获得第二比对结果，第二全连接层用于对第二比对结果进行回归处理，获得第二回归结果，第二输出层用于根据第二回归结果，输出第二子最佳匹配位置和第二相似度。
[0013]在一个可能的实施例中，第一特征提取层包括第一图像特征提取层、第一特征聚合层和第二特征聚合层；
[0014]其中，第一图像特征提取层用于从模板图像中提取模板图像特征，第一特征聚合层用于对模板图像特征进行特征聚合处理，以获得第一子模板图像特征，第二特征聚合层用于对模板图像特征进行特征聚合处理，以获得第二子模板图像特征。
[0015]在一个可能的实施例中，模板图像的尺寸小于目标图像的尺寸，第一特征提取层还包括第一特征处理层和第二特征处理层；
[0016]其中，第一特征处理层用于沿第一方向对第一子模板图像特征进行数据填充，以使得数据填充后的第一子模板图像特征的尺寸和第一子目标图像特征的尺寸相同；第二特征处理层用于沿第二方向对第二子模板图像特征进行数据填充，以使得数据填充后的第二子模板图像特征的尺寸和第二子目标图像特征的尺寸相同。
[0017]在一个可能的实施例中，第二特征提取层包括第二图像特征提取层、第三特征聚合层和第四特征聚合层；
[0018]其中，第二图像特征提取层用于从目标图像中提取目标图像特征，第三特征聚合层用于对目标图像特征进行特征聚合处理，以获得第一子目标图像特征，第四特征聚合层用于对目标图像特征进行特征聚合处理，以获得第二子目标图像特征。
[0019]在一个可能的实施例中，图像定位结果包括最佳匹配位置和最佳匹配位置对应的相似度；
[0020]其中，根据第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，确定图像定位结果，包括：将第一子最佳匹配位置和第二子最佳匹配位置进行结合，获得最佳匹配位置；计算第一相似度和第二相似度的均值，并将均值作为最佳匹配位置对应的相似度；根据最佳匹配位置和最佳匹配位置对应的相似度，确定图像定位结果。
[0021]第二方面，本申请实施例提供了一种图像定位装置，该图像定位装置包括：获取模块，用于获取模板图像和目标图像；输入模块，用于将模板图像和目标图像输入到预先训练好的图像定位模型中，以获得模板图像和目标图像在第一方向上的第一子最佳匹配位置、用于表示模板图像和目标图像在第二方向上的第二子最佳匹配位置、与第一子最佳匹配位置对应的第一相似度以及与第二子最佳匹配位置对应的第二相似度；其中，第一方向垂直于第二方向；确定模块，用于根据第一子最佳匹配位置、第二子最佳匹配位置、第一相似度和第二相似度，确定图像定位结果。
[0022]在一个可能的实施例中，图像定位模型包括第一特征提取层、第二特征提取层、第一特征比对层、第二特征比对层、第一全连接层、第二全连接层、第一输出层和第二输出层；
[0023]其中，第一特征提取层用于获取模板图像在第一方向上的第一子模板图像特征和模板图像在第二方向上的第二子模板图像特征，第二特征提取层用于获取目标图像在第一
方向上的第一子目标图像特征和目标图像在第二方向上的第二子目标图像特征；
[0024]以及，第一特征比对层用于将第一子模板图像特征和第一子目标图像特征进行特征比对，获得第一比对结果，第一全连接层用于对第一比对结果进行回归处理，获得第一回归结果，第一输出层用于根据第一回归结果，输出第一子最佳匹配位置和第一相似度；
[0025]以及，第二特征比对层用于将第二子模板图像特征和第二子目标图像特征进行特征比对，获得第二比对结果，第二全连接层用于对第二比对结果进行回归处理，获得第二回归结果，第二输出层用于根据第二回归结果，输出第二子最佳匹配位置和第二相似度。
[0026]在一个可能的实施例中，第一特征提取层包括第一图像特征提取层、第一特征聚合层和第二特征聚合层；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像定位方法，其特征在于，包括：获取模板图像和目标图像；将所述模板图像和所述目标图像输入到预先训练好的图像定位模型中，以获得所述模板图像和所述目标图像在第一方向上的第一子最佳匹配位置、用于表示所述模板图像和所述目标图像在第二方向上的第二子最佳匹配位置、与所述第一子最佳匹配位置对应的第一相似度以及与所述第二子最佳匹配位置对应的第二相似度；其中，所述第一方向垂直于所述第二方向；根据所述第一子最佳匹配位置、所述第二子最佳匹配位置、所述第一相似度和所述第二相似度，确定图像定位结果。2.根据权利要求1所述的图像定位方法，其特征在于，所述图像定位模型包括第一特征提取层、第二特征提取层、第一特征比对层、第二特征比对层、第一全连接层、第二全连接层、第一输出层和第二输出层；其中，所述第一特征提取层用于获取所述模板图像在所述第一方向上的第一子模板图像特征和所述模板图像在第二方向上的第二子模板图像特征，所述第二特征提取层用于获取所述目标图像在所述第一方向上的第一子目标图像特征和所述目标图像在第二方向上的第二子目标图像特征；以及，所述第一特征比对层用于将所述第一子模板图像特征和所述第一子目标图像特征进行特征比对，获得第一比对结果，所述第一全连接层用于对所述第一比对结果进行回归处理，获得第一回归结果，所述第一输出层用于根据所述第一回归结果，输出所述第一子最佳匹配位置和所述第一相似度；以及，所述第二特征比对层用于将所述第二子模板图像特征和所述第二子目标图像特征进行特征比对，获得第二比对结果，所述第二全连接层用于对所述第二比对结果进行回归处理，获得第二回归结果，所述第二输出层用于根据所述第二回归结果，输出所述第二子最佳匹配位置和所述第二相似度。3.根据权利要求2所述的图像定位方法，其特征在于，所述第一特征提取层包括第一图像特征提取层、第一特征聚合层和第二特征聚合层；其中，所述第一图像特征提取层用于从所述模板图像中提取模板图像特征，所述第一特征聚合层用于对所述模板图像特征进行特征聚合处理，以获得所述第一子模板图像特征，所述第二特征聚合层用于对所述模板图像特征进行特征聚合处理，以获得所述第二子模板图像特征。4.根据权利要求3所述的图像定位方法，其特征在于，所述模板图像的尺寸小于所述目标图像的尺寸，所述第一特征提取层还包括第一特征处理层和第二特征处理层；其中，所述第一特征处理层用于沿第一方向对所述第一子模板图像特征进行数据填充，以使得数据填充后的第一子模板图像特征的尺寸和所述第一子目标图像特征的尺寸相同；所述第二特征处理层用于沿第二方向对所述第二子模板图像特征进行数据填充，以使得数据填充后的第二子模板图像特征的尺寸和所述第二子目标图像特征的尺寸相同。5.根据权利要求2所述的图像定位方法，其特征在于，所述第二特征提取层包括第二图像特征提取层、第三特征聚合层和第四特征聚合层；其中，所述第二图像特征提取层用于从所述目标图像中提取目标图像特征，所述第三
特征聚合层用于对所述目标图像特征进行特征聚合处理，以获得所述第一子目标图像特征，所述第四特征聚合层用于对所述目标图像特征进行特征聚合处理，以获得所述第二子目标图像特征。6.根据权利要求1所述的图像定位方法，其特征在于，所述图像定位结果包括最佳匹配位置和所述最佳匹配位置对应的相似度；其中，所述根据所述第一子最佳匹配位置、所述第二子最佳匹配位置、所述第一相似度和所述第二相似度，确定图像定位结果，包括：将所述第一子最佳匹配位置和所述第二子最佳匹配位置进行结合，获得所述最佳匹配位置；计算所述第一相似度和所述第二相似度的均值，并将所述均值作为所述最佳匹配位置对应的相似度；根据所述最佳匹配位置和所述最佳匹配位置对应的相似度，确定所述图像定位结果。7.一种图像定位装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取模板图像和目标图像；输入模块，用于将所述模板图像和所述目标图像输入到预先训练好的图像定位模型中，以获得所述模板图像和所述目标图像在第一方向上的第一子最佳...

【专利技术属性】
技术研发人员：张发恩，李大维，
申请(专利权)人：青岛创新奇智科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：