CN113780269B 图像识别方法、装置、计算机系统及可读存储介质 （北京京东乾石科技有限公司）

开发区科创十一街18号院2号楼19层2获取所述目标对象的特征信息，其中，所述特征信息包括边界特按照预设比例裁剪所述目标对象，获取所述边界区域内所述目标对象在所述特征点数目大于或等于预设特征阈值的情况下，将在所述待识别图像的目标区域中包括一个待识别对象的情况下在所述匹配值大于或等于所述预设匹配阈值的情况下接收用于识别所述待识别图像的任务，其中，所述任务中包括所述目标对在所述识别数量小于所述预识别数量的情况下，重复执行37.根据权利要求1所述的方法，在所述获取待识别图像和所述待识别图像的点云信息调节光源照射所述待识别对象的方向，或者降低所述第二获取模块，用于利用所述图像掩模和所述待识在所述待识别图像的目标区域中包括多个待识别对象的情况下，确定利用非极大值抑制方法对多个所述候选对象获取所述目标对象的特征信息，其中，所述特征信息包括边界特按照预设比例裁剪所述目标对象，获取所述边界区域内所述目标对象在所述特征点数目大于或等于预设特征阈值的情况下，将其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执4所述指令在被执行时用于实现权利要求1至7中任一项567少部分地克服了现有技术中自动识别技术在进行目标对象识别时，容易受背景环境的影[0062]图11示意性示出了根据本公开实施例的所有面均作为模板来进行匹配的图像识[0063]图12示意性示出了根据本公开另一实施例的保留面内纹理特征信息多的面作为[0068]图17示意性示出了根据本公开实施例的适于实现图像识别方法的计算机系统的8[0071]在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的[0074]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像识别方法和装置的示例性系本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信9终端设备101，但不限于此)之中，或者存储在外部存储设备上并可以导入到终端设备101示意性示出了根据本公开实施例的结合图像掩模的图像识别结果图。图8示意性示出了根[0115]根据本公开的实施例，本公开的图像识别方法不仅考虑在进行待识别对象的识别过程以及模板特征信息的生成等方面，也分别进行了相应的考[0116]根据本公开的实施例，本公开的图像识别方法可以基于注册制方法进行计算处库中的目标对象模板特征信息(即梯度方向图)在待识别的梯度方向图上进行类似于模板[0118]根据本公开的可选实施例，将待识别对象的特征信息与[0120]根据本公开的可选实施例，将待识别对象的特征信息与较的情形，而每个面的特征点数目是不均衡的。在本公开中，利用NMS(non-maximum[0125]根据本公开的实施例，利用非极大值抑制计算方法有效的提升Shape-Based可以通过控制模板特征信息的特征点丰富程度，剔除掉少纹理或者无纹理的模板特征信[0129]根据本公开的实施例，图12为过滤无纹理特征信息或者[0132]图13示出了根据本公开实施例的目标对象的RGB图。图14为图13中目标对象的对的目标对象的特征信息可以通过灰度的梯度比较大的特征点来体现，但是并不局限于此，[0138]根据本公开的实施例，模板特征信息中剔除掉无纹理或者少纹理的面的特征信[0140]根据本公开的可选实施例，设计光源方向可以为调节光源照射待识别对象的方路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实在一个模块/单元/子单元中实现。根据本公开的实施例，第一获取模块1610、提取模块1620、第二获取模块1630和匹配模块1640中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电[0183]图17示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统存储在只读存储器(ROM)1702中的程序或者从存储部分1708加载到随机访问存储器(RAM)1703中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1701例如可以包括通用微处理器(例根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是[0185]在RAM1703中，存储有系统1700操作所需的各种程序和在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方例中，该计算机程序可以通过通信部分1709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质[0192]在该计算机程序被处理器1701执行时，执行本公开实施例的系统/装置中限定的不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可