本发明专利技术提供一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中图像识别方法包括获取待处理图像；待处理图像中包括目标对象；对目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓；基于目标轮廓中的像素点特征，确定待处理图像为目标图像；上述像素点特征包括像素点数目，基于目标轮廓中的像素点特征，确定待处理图像为目标图像包括：在待处理图像中，对目标轮廓中所包括的像素点数目进行统计，得到初始像素点数目；对目标轮廓进行外接覆盖区域确定，得到目标外接圆区域；在待处理图像中，得到目标像素点数目；在初始像素点数目在目标像素点数目中所占的比例大于比例阈值的情况下，确定待处理图像为目标图像。采用本方法，能够提高图像处理的准确度。准确度。准确度。
【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着图像处理技术的发展，图像处理的应用涉及到了生活和工作的方方面面。在生物医学、遥感航空、工业和人工智能等领域均得到了广泛的应用。例如，在上述生物医学领域，对医学图像的处理准确度，对于医学研究具有重要意义。
[0003]传统的图像处理技术，存在图像处理准确度低的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中图像处理准确度低的缺陷，实现提高图像处理准确度目的。
[0005]本专利技术提供一种图像识别方法，包括：获取待处理图像；所述待处理图像中包括目标对象；对所述目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓；基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像。所述像素点特征包括像素点数目，所述基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像包括：在所述待处理图像中，对所述目标轮廓中所包括的所述像素点数目进行统计，得到初始像素点数目；对所述目标轮廓进行外接覆盖区域确定，得到目标外接圆区域；在所述待处理图像中，对所述目标外接圆区域中所包含的所述像素点数目进行统计，得到目标像素点数目；在所述初始像素点数目在所述目标像素点数目中所占的比例大于比例阈值的情况下，确定所述待处理图像为目标图像。
[0006]根据本专利技术提供的一种图像识别方法，所述像素点特征包括像素值，所述基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像包括：在所述待处理图像中，对所述目标轮廓中所包括的像素点的所述像素值进行统计，得到初始像素值；对所述目标对象的目标检测框区域进行区域扩充，得到扩充区域；对所述扩充区域和所述目标轮廓进行区域差值处理，得到目标区域；在所述待处理图像中，对所述目标区域中的像素点的所述像素值进行统计，得到中间像素值；对所述初始像素值和所述中间像素值进行差值计算，得到目标像素值；在所述目标像素值大于像素值阈值时，确定所述待处理图像为目标图像。
[0007]根据本专利技术提供的一种图像识别方法，所述对所述目标对象的目标检测框区域进行区域扩充，得到扩充区域包括：以所述目标检测框区域的中心位置为参考位置，以所述目标检测框区域的边界位置作为起始位置，沿着边界延伸方向添加预设数量像素点，得到所述扩充区域，其中，所述扩充区域为以所述参考位置为中心，大于所述目标检测框区域的区域。
[0008]根据本专利技术提供的一种图像识别方法，所述获取待处理图像包括：获取初始图像；对所述初始图像进行曝光度修正处理，得到中间图像；将所述中间
图像输入到神经网络模型中，得到所述待处理图像。
[0009]根据本专利技术提供的一种图像识别方法，所述方法还包括：对所述待处理图像进行灰度处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行二值化处理，得到预处理图像；基于所述预处理图像，执行步骤对所述目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓。
[0010]本专利技术还提供一种图像识别装置，包括：第一处理模块，用于获取待处理图像；所述待处理图像中包括目标对象；第二处理模块，用于对所述目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓；第三处理模块，用于基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像。所述像素点特征包括像素点数目，所述第三处理模块包括：第一处理单元，用于在所述待处理图像中，对所述目标轮廓中所包括的所述像素点数目进行统计，得到初始像素点数目；第二处理单元，用于对所述目标轮廓进行外接覆盖区域确定，得到目标外接圆区域；第三处理单元，用于在所述待处理图像中，对所述目标外接圆区域中所包含的所述像素点数目进行统计，得到目标像素点数目；第四处理单元，用于在所述初始像素点数目在所述目标像素点数目中所占的比例大于比例阈值的情况下，确定所述待处理图像为目标图像。本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述图像识别方法的步骤。
[0011]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像识别方法的步骤。
[0012]本专利技术提供的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过上述图像识别方法中，通过获取待处理图像；该待处理图像中包括目标对象；对目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓；基于该目标轮廓中的像素点特征，确定待处理图像为目标图像。在像素点特征为像素点数目时，在待处理图像中，对目标轮廓中所包括的像素点数目进行统计，得到初始像素点数目，对目标轮廓进行外接覆盖区域确定，得到目标外接圆区域，在待处理图像中，对目标外接圆区域中所包含的像素点数目进行统计，得到目标像素点数目，在初始像素点数目在目标像素点数目中所占的比例大于比例阈值的情况下，确定待处理图像为目标图像，能够通过对目标轮廓中的像素点特征进行判断，准确确定待处理图像为目标图像，提高了图像处理的准确度。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1是本专利技术提供的图像识别方法的流程示意图之一；图2是本专利技术提供的图像识别方法的流程示意图之二；图3是本专利技术提供的图像识别方法的流程示意图之三；图4是本专利技术提供的图像识别方法的流程示意图之四；图5是本专利技术提供的图像识别方法的流程示意图之五；图6是本专利技术提供的图像识别方法的区域效果示意图之一；图7是本专利技术提供的图像识别装置的结构示意图；
图8是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]下面结合图1
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图5描述本专利技术的图像识别方法。
[0017]在一个实施例中，如图1所示，提供了一种图像识别方法，以该方法应用于服务器为例进行说明，包括以下步骤：步骤102，获取待处理图像；该待处理图像中包括目标对象。
[0018]其中，目标对象是指在待处理图像中需要进行处理的对象，可以是待处理图像中的某个物体等。例如，待处理图像中包括马这个动物，该动物马即为目标对象。
[0019]具体地，服务器可以通过获取图像获取设备获得的获取初始图像或者对初始图像进行处理之后的预处理图像等，作为待处理图像。
[0020]在一个实施例中，服务器连接图像获取设备，图像获取设备基于发送本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；所述待处理图像中包括目标对象；对所述目标对象进行轮廓提取，得到目标轮廓；基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像；所述像素点特征包括像素点数目，所述基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像包括：在所述待处理图像中，对所述目标轮廓中所包括的所述像素点数目进行统计，得到初始像素点数目；对所述目标轮廓进行外接覆盖区域确定，得到目标外接圆区域；在所述待处理图像中，对所述目标外接圆区域中所包含的所述像素点数目进行统计，得到目标像素点数目；在所述初始像素点数目在所述目标像素点数目中所占的比例大于比例阈值的情况下，确定所述待处理图像为目标图像。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述像素点特征包括像素值，所述基于所述目标轮廓中的像素点特征，确定所述待处理图像为目标图像包括：在所述待处理图像中，对所述目标轮廓中所包括的像素点的所述像素值进行统计，得到初始像素值；对所述目标对象的目标检测框区域进行区域扩充，得到扩充区域；对所述扩充区域和所述目标轮廓进行区域差值处理，得到目标区域；在所述待处理图像中，对所述目标区域中的像素点的所述像素值进行统计，得到中间像素值；对所述初始像素值和所述中间像素值进行差值计算，得到目标像素值；在所述目标像素值大于像素值阈值时，确定所述待处理图像为目标图像。3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述目标对象的目标检测框区域进行区域扩充，得到扩充区域包括：以所述目标检测框区域的中心位置为参考位置，以所述目标检测框区域的边界位置作为起始位置，沿着边界延伸方向添加预设数量像素点，得到所述扩充区域，其中，所述扩充区域为以所述参考位置为中心，大于所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：招展鹏，邱琛，马清飞，
申请(专利权)人：广州思德医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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