图像标注方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种图像标注方法及装置。该方法包括：根据目标的三维模型，生成待标注图像和所述待标注图像的分割图，所述待标注图像中包含所述目标，所述分割图中包含所述待标注图像上所述目标所在区域的区域信息；根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标；根据所述位置坐标，在所述待标注图像上绘制所述标注框，以得到标注图像。本申请通过利用由三维模型得到的分割图上精准的区域信息，确定标注框的位置坐标，并绘制标注框，能够提高图像标注的标注框位置的精准度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
图像标注方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像标注方法及装置。

技术介绍

[0002]深度学习算法被广泛用于图像的目标识别。经过训练的深度学习模型可以用于对输入图像中目标的分类、识别或分割等。深度学习模型的训练过程需要大量的训练样本，每个训练样本包括训练图像以及该训练图像的标注图像。
[0003]一般地，在获取训练图像后，由人工查看训练图像中的目标，并针对其绘制标注框，从而实现对训练图像的标注，得到训练图像的标注图像。
[0004]然而，对训练图像进行人工标注，所绘制的标注框位置的精准度较差，进而影响后续的模型训练。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种图像标注方法及装置，以解决对图像进行标注的标注框位置精准度差的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种图像标注方法，包括：
[0007]根据目标的三维模型，生成待标注图像和所述待标注图像的分割图，所述待标注图像中包含所述目标，所述分割图中包含所述待标注图像上所述目标所在区域的区域信息；
[0008]根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标；
[0009]根据所述位置坐标，在所述待标注图像上绘制所述标注框，以得到标注图像。
[0010]第二方面，本申请实施例提供一种图像标注装置，包括：
[0011]生成模块，用于根据目标的三维模型，生成待标注图像和所述待标注图像的分割图，所述待标注图像中包含所述目标，所述分割图中包含所述待标注图像上所述目标所在区域的区域信息；
[0012]处理模块，用于根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标；
[0013]绘制模块，用于根据所述位置坐标，在所述待标注图像上绘制所述标注框，以得到标注图像。
[0014]第三方面，本申请实施例提供一种图像标注设备，包括：至少一个处理器和存储器；
[0015]所述存储器存储计算机执行指令；
[0016]所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的实施方式所述的图像标注方法。
[0017]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以
及第一方面各种可能的实施方式所述的图像标注方法。
[0018]本申请实施例提供的图像标注方法及装置，根据目标的三维模型，生成待标注图像和待标注图像的分割图，待标注图像中包含目标，分割图中包含待标注图像上目标所在区域的区域信息；根据区域信息，确定待标注图像上目标的标注框的位置坐标；根据位置坐标，在待标注图像上绘制标注框，以得到标注图像，通过利用由三维模型得到的分割图上精准的区域信息，确定标注框的位置坐标，并绘制标注框，能够提高图像标注的标注框位置的精准度。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本申请一实施例提供的图像标注方法的场景示意图；
[0021]图2为本申请一实施例提供的图像标注方法的流程示意图；
[0022]图3A为本申请实施例提供的包含实验桌上实验器材的待标注图像；
[0023]图3B为图3A的分割图；
[0024]图3C为根据图3B对图3A进行标注得到的标注图像；
[0025]图4为本申请又一实施例提供的图像标注方法的流程示意图；
[0026]图5A为本申请实施例提供的包含街道上行人的待标注图像；
[0027]图5B为图5A的分割图；
[0028]图5C为根据图5B对图5A进行标注得到的标注图像；
[0029]图6为本申请另一实施例提供的图像标注方法的流程示意图；
[0030]图7A为本申请实施例提供的包含冰柜中饮料瓶的待标注图像；
[0031]图7B为图7A的分割图；
[0032]图7C为根据图7B对图7A进行标注得到的标注图像；
[0033]图8为本申请再一实施例提供的图像标注方法的流程示意图；
[0034]图9为图3A-3C所示示例的流程示意图；
[0035]图10为图5A-5C所示示例的流程示意图；
[0036]图11为图7A-7C所示示例的流程示意图；
[0037]图12为本申请一实施例提供的图像标注装置的结构示意图；
[0038]图13为本申请一实施例提供的图像标注设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0039]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0040]本申请实施例通过构建目标的三维模型，利用光学追踪技术根据虚拟的模型及环
境得到待标注图像，以及待标注图像的分割图，然后利用分割图中包含的目标所在区域的区域信息，来确定标注框的位置坐标，进而在待标注图像上绘制标注框。通过利用三维虚拟数据向二维平面映射得到的分割图上精准的区域信息，进行标注框的绘制，能够提高图像标注的标注框位置的精准度，并且相对于人工标注，能够提高标注效率。
[0041]图1为本申请一实施例提供的图像标注方法的场景示意图。如图1所示，该场景中包括图像标注设备11和服务器12。其中，图像标注设备11可以为台式计算机、笔记本计算机、手机、平板电脑、车载终端、服务器等电子设备。图像标注设备11用于对图像进行标注，生成训练样本，并对基于深度学习的目标识别模型进行训练，将训练后的目标识别模型上传到服务器12。服务器12用于接收训练后的目标识别模型，根据目标识别模型对待处理图像进行识别，得到识别结果。
[0042]图像标注设备11对图像进行标注的过程可以为：图像标注设备11可以根据包含目标和环境的图像、视频、激光扫描数据等自动构建目标的三维模型和三维环境模型，并将目标的三维模型部署于三维环境模型中，从而得到场景模型。或者，图像标注设备11也可以根据用户的控制操作绘制目标的三维模型和三维环境模型，按照用户指示将目标的三维模型部署于三维环境模型中，从而得到场景模型。图像标注设备11根据用户设置的环境配置参数，调整场景模型的灯光参数、相机参数、目标标识等，通过光线追踪技术将场景模型向二维平面映射，得到待标注图像，以及待标注图像的分割图。图像标注设备11根据分割图中目标所在区域的区域信息，确定待标注图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像标注方法，其特征在于，包括：根据目标的三维模型，生成待标注图像和所述待标注图像的分割图，所述待标注图像中包含所述目标，所述分割图中包含所述待标注图像上所述目标所在区域的区域信息；根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标；根据所述位置坐标，在所述待标注图像上绘制所述标注框，以得到标注图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注框包括方向标注框；根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标，包括：确定所述目标的方向标注框的主轴；根据所述区域信息和所述主轴，确定所述目标的方向标注框的位置坐标，其中，所述方向标注框的两条边界线平行于所述主轴，且所述方向标注框为所述目标所在区域的最小外接矩形。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述目标的方向标注框的主轴，包括：将所述三维模型上两个指定位置点的三维坐标，映射到所述待标注图像上，以得到与所述两个位置点对应的两个目标位置点的位置坐标；将所述两个目标位置点的连线，确定为所述主轴。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述目标的方向标注框的主轴，包括：通过主成分分析算法，对所述分割图上所述目标所在区域内的各像素点坐标进行处理，以得到特征向量；根据所述特征向量，确定所述主轴。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标注框包括轴对齐标注框；根据所述区域信息，确定所述待标注图像上所述目标的标注框的位置坐标，包括：获取所述分割图上所述目标所在区域内的各像素点的坐标；所述坐标包括沿所述分割图高度方向的第一轴坐标值，和沿所述分割图宽度方向的第二轴坐标值；确定所有像素点的第一轴坐标值中的最大值和最小值，以及第二轴坐标值中的最大值和最小值；根据第一轴坐标值中的最大值和最小值，以及第二轴坐标值中的最大值和最小值，确定所述目标的轴对齐标注框的位置坐标，其中，所述轴对齐标注框的两条边界线与所述高度方向平行。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标为至少一个，每个目标对应于一个标识以及一个标注框；所述方法还包括：针对每个目标，建立该目标的标识与该目标的标注框的关联关系。7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标为多个，每个目标在三维环境模型中对应一个位置；根据目标的三维模型，生成待标注图像和所述待标注图像的分割图，包括：将各目标的三维模型配置于所述三维环境模型中的相应位置，以得到第一场景模型，并根据第一场景模型生成包含各目标的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李欢，张欣，陈杰，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：