一种图像识别方法和装置与流程

本发明属于图像识别领域，尤其涉及一种图像识别方法和装置。

背景技术：

随着城市化的日益加剧，城市人口持续膨胀，群体的活动的与日俱增，人群的安全问题已经成为社会性问题，所以人数统计成为研究的热点。

通常，人数统计会采用头部识别的技术对头部识别后进行统计。现有的头部识别技术采用颜色模型对头部进行识别，在前期的准备工作中，需要采集大量的头部样本进行学习，如穿着、装扮、发型、帽子以及头部装饰品的类型。

现有的头部识别技术利用颜色模型对头部图像进行识别，如出现于头部相近的颜色或者不同的装扮、发型，会导致误判，对图像识别的精度低。

技术实现要素：

本发明提供一种图像识别方法和装置，旨在解决对图像识别精度低的问题。

为解决上述技术问题，本发明是这样实现的，一种图像识别方法，包括：获取待识别图像中的像素点，当所述像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定所述像素点为目标像素点，其中，所述预置区域为以所述像素点为中心点的区域，通过确定的所述目标像素点构成所述待识别图像中头部区域的图像。

一种图像识别装置，包括：获取模块、确定模块和构成模块；

获取模块获取待识别图像中的像素点，当所述像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定模块确定所述像素点为目标像素点，其中，所述预置区域为以所述像素点为中心点的区域，构成模块通过确定的所述目标像素点构成所述待识别图像中头部区域的图像。

本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明获取待识别图像中的像素点，当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点，其中，该预置区域为以该像素点为中心点的区域，通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。这样，只需对单个像素点的像素值与多个像素点的像素值进行比较即可确定头部区域像素点，不受行人的衣着、发型以及颜色的影响，提高了头部区域图像识别的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1是本发明第一实施例提供的一种图像识别方法的实现流程示意图；

图2是本发明第二实施例提供的一种图像识别方法的实现流程示意图；

图3是本发明第二实施例提供的待识别图像；

图4是本发明第二实施例提供的待识别图像中的像素值变化曲线；

图5是本发明第三实施例提供的一种图像识别装置的示意图；

图6是本发明第四实施例提供的一种图像识别方法的示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的头部区域图像识别方法可以应用于相机、电视机、显示器成像装置等所有具有显示功能的终端中。

请参阅图1，图1为本发明第一实施例提供的图像识别方法的实现流程示意图，可应用于所有具有显示功能的显示图像装置中，图1所示的图像处理方法主要包括以下步骤：

S101、获取待识别图像中的像素点；

该待识别图像为利用深度摄像机或体感摄像拍摄的用于识别头部区域的图像，该图像可以为该深度摄像机拍摄的视频中的某一帧图像。

S102、当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点；

目标像素点为头部区域中的像素点。该预置区域为以该像素点为中心点的区域，该预置区域可以为圆形、正方形或椭圆形等规则图形，也可以为圆形的圆周、正方形边长或椭圆形圆周。利用深度摄像机或体感摄像机拍摄的图像中，某物体像素点的像素值与摄像头到该物体的距离成正比。因此，该待识别图像中的物体离摄像头越近，该物体的像素值越低。由于人站立时，头部区域离该摄像头的距离最近，因此，在该待识别图像中，头部区域像素点的像素值最小，即头部区域的像素点的像素值小于肩部、地面等待识别图像中显示的其它区域的像素值。

S103、通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。

本发明第一实施例中，获取待识别图像中的像素点，当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点，其中，该预置区域为以该像素点为中心点的区域，通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。这样，只需对单个像素点的像素值与多个像素点的像素值进行比较即可确定头部区域像素点，不受行人的衣着、发型以及颜色的影响，提高了头部区域图像识别的精度。

作为本发明的第二实施例，如图2至图3所示，图2为本发明第二实施例提供的图像识别方法的实现流程示意图，可应用于所有具有显示功能的显示图像装置中，图2所示的图像识别方法主要包括以下步骤：

S201、获取待识别图像中的像素点；

该待识别图像为利用深度摄像机或体感摄像机拍摄的用于识别头部区域的图像，该图像可以为该深度摄像机拍摄的视频中的某一帧图像。

利用深度摄像机或体感摄像机拍摄的图像中，某物体像素点的像素值与摄像头到该物体的距离成正比。因此，该待识别图像中的物体离摄像头越近，该物体的像素值越低。由于人站立时，头部区域离该摄像头的距离最近，因此，在该待识别图像中，头部区域像素点的像素值最小，即头部区域的像素点的像素值小于肩部、地面等待识别图像中显示的其它区域的像素值。

具体的，图3为待识别图像，其中，图3示出的线段AD中的像素点包括头部区域图像和肩膀区域图像中的像素点，即线段AB和线段CD中的像素点为肩膀区域中的像素点，线段BC中的像素点为头部区域中的像素点。图4示出了待识别图像中线段AD中的像素点的像素值变化曲线，其中A’、B’、C’、D’分别对应A、B、C、D。由图3可知，线段BC中的像素点为头部区域像素点，线段AB和线段CD中的像素点为肩膀区域像素点。由图4中示出的像素值变化曲线可知，线段B’C’中的像素点的像素值均小于线段A’B’和线段C’D’中的像素点的像素值。设点K为在该待识别图像中获取的任意像素点。

S202、按照该待识别图像中像素点的排列顺序，在该像素点的两边分别选取预置数量的像素点，形成第一像素点集合和第二像素点集合；

具体的，如图3，沿线段AD中像素点排列顺序，在点K的两端分别选取预置数量的像素点，形成第一像素点集合和第二像素点集合。该预置数量可以进行自定义设置，优选的，该第一像素点集合或第二像素点集合中像素点组成的线段长度数值为成年人头部半径的数值。

S203、对该第一像素点集合中像素点的像素平均值与该第二像素点集合中像素点的像素平均值之间进行减法运算，得到差值；

S204、若该差值的绝对值小于预置数值，则确定该像素点为该预置区域的中心点；

通过判断该差值的绝对值小于该预置数值，可以确定该像素点的位置，即如图3所示的，点K在线段AD中的位置。对该差值的绝对值的大小与点K的位置进行分析，如下：

由图4示出的像素值变化曲线可知，点K在线段A’B’中时，点K与B’的距离越小，计算出的差值的绝对值越小；同理，点K在线段C’D’中时，点K与C’的距离越小，计算出的差值的绝对值越小；点K在线段B’C’中时，计算出的绝对值均小于点K在线段A’B’或线段C’D’中时计算出的绝对值。该预置数值可以按照上述计算出的绝对值进行自定义设置，确保点K在线段B’C’中或在点B’或点C’附近，当点K在线段B’C’中或在点B’或点C’附近，确定点K为预置区域的中心点，这样，一方面，可以减少该像素点的像素值与该预置区域中像素点的像素值比对的计算量；另一方面，可以缩小目标像素点的确定范围，提高识别效率。

S205检测获取的多个图像样本中头部区域的直径；

S206、计算该直径的平均值，并将该平均值作为预置长度；

具体的，通过Auto CAD、Photoshop等图像处理工具检测多个图像样本中头部区域的直径。

S207、以该像素点为圆心，以预置长度为半径确定圆形区域；

S208、将该圆形区域作为该预置区域；

S209、当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点；

该目标像素点为头顶图像的像素点。具体的，当该像素点的像素值小于或等于该圆形区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点，其中，多个像素点的数量可以进行自定义设置。优选的，当该像素点的像素值小于或等于该圆形区域的圆周中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点，

具体的，以图4为例进行说明，当点K在线段B’C’中时，点K所在的像素点的像素值均小于或等于该圆周中的像素点的像素值，而当点K在线段A’D’或线段C’D’时，该圆周与线段B’C’存在交点，此时，点K所在的像素点的像素值大于该交点所在的像素点的像素值。以此反推，只需确定K的像素值均小于该圆周中多个像素点的像素值，即可确定点K所在的像素点为目标像素点。

S2010、通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。

在识别过程中，会出现待识别图像中包含多个头部区域的图像，按照步骤S201-S209的方法进行识别，并按照确定的目标像素点进行组合，即可出现多个头部区域的图像，并对识别后的头部区域图像进行统计，最终可得到人数。

本发明第二实施例中，获取待识别图像中的像素点，按照该待识别图像中像素点的排列顺序，在该像素点的两边分别选取预置数量的像素点，形成第一像素点集合和第二像素点集合，对该第一像素点集合中像素点的像素平均值与该第二像素点集合中像素点的像素平均值之间进行减法运算，得到差值，若该差值的绝对值小于预置数值，则确定该像素点为该预置区域的中心点，检测获取的多个图像样本中头部区域的直径，计算该直径的平均值，并将该平均值作为预置长度，以该像素点为圆心，以预置长度为半径确定圆形区域，将该圆形区域作为该预置区域，当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点，通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。这样，只需对单个像素点的像素值与多个像素点的像素值进行比较即可确定头部区域的像素点，不受行人的衣着、发型以及颜色的影响，提高了头部区域图像识别的精度。

请参阅图5，图5是本发明第三实施例提供的图像识别装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图5示例的图像识别装置可以是前述图1和图2所示实施例提供的图像识别方法的执行主体，可以是图像识别装置或图像识别装置中的一个控制模块。图5示例的图像识别装置，主要包括：获取模块31、确定模块32及构成模块33。以上各功能模块详细说明如下：

获取模块31，用于获取待识别图像中的像素点；

该待识别图像为利用深度摄像机或体感摄像拍摄的用于识别头部区域的图像，该图像可以为该深度摄像机拍摄的视频中的某一帧图像。

确定模块32，用于当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点；

目标像素点为头部区域中的像素点。该预置区域为以该像素点为中心点的区域，该预置区域可以为圆形、正方形或椭圆形等规则图形。利用深度摄像机或体感摄像机拍摄的图像中，某物体像素点的像素值与摄像头到该物体的距离成正比。因此，该待识别图像中的物体离摄像头越近，该物体的像素值越低。由于人站立时，头部区域离该摄像头的距离最近，因此，在该待识别图像中，头部区域像素点的像素值最小，即头部区域的像素点的像素值小于肩部、地面等待识别图像中显示的其它部位的像素值。

构成模块33，用于通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。

本实施例中的未尽细节，请参照图1所示的第一实施例，在此不再赘述。

本发明第三实施例中，获取模块31获取待识别图像中的像素点，当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定模块32确定该像素点为目标像素点，其中，该预置区域为以该像素点为中心点的区域，构成模块33通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。这样，只需对单个像素点的像素值与多个像素点的像素值进行比较即可确定头部区域像素点，不受行人的衣着、发型以及颜色的影响，提高了头部区域图像识别的精度。

请参阅图6，图6是本发明第四实施例提供的图像识别装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图6示例的图像识别装置可以是前述图1和图2所示实施例提供的图像识别方法的执行主体，可以是图像识别装置或图像识别装置中的一个控制模块。图6示例的图像识别装置，主要包括：获取模块41、形成模块42、计算模块43、检测模块44、确定模块45及构成模块46。以上各功能模块详细说明如下：

获取模块41，用于获取待识别图像中的像素点；

该待识别图像为利用深度摄像机或体感摄像拍摄的用于识别头部区域的图像，该图像可以为该深度摄像机拍摄的视频中的某一帧图像。

形成模块42，用于按照该待识别图像中像素点的排列顺序，在该像素点的两边分别选取预置数量的像素点，形成第一像素点集合和第二像素点集合；

计算模块43，用于对该第一像素点集合中像素点的像素平均值与该第二像素点集合中像素点的像素平均值之间进行减法运算，得到差值；

检测模块44，用于检测获取的多个图像样本中头部区域的直径；

进一步的，计算模块43，用于计算该直径的平均值，并将该平均值作为预置长度；

确定模块45，用于当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定该像素点为目标像素点；

该预置区域为以该像素点为中心的预置区域。该目标像素点为头顶图像的像素点。

进一步的，确定单元45，还用于若该差值的绝对值小于预置数值，则确定该像素点为该预置区域的中心点；

进一步的，确定模块45，还用于以该像素点为圆心，以预置长度为半径确定圆形区域；

进一步的，确定模块45，还用于将该圆形区域作为该预置区域。

构成模块46，用于通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。

本实施例中的未尽细节，请参照图1所示的第一实施例和图2所示的第二实施例，在此不再赘述。

本发明第四实施例中，获取模块41获取待识别图像中的像素点，形成模块42按照该待识别图像中像素点的排列顺序，在该像素点的两边分别选取预置数量的像素点，形成第一像素点集合和第二像素点集合，计算模块43对该第一像素点集合中像素点的像素平均值与该第二像素点集合中像素点的像素平均值之间进行减法运算，得到差值，若该差值的绝对值小于预置数值，则确定模块45确定该像素点为该预置区域的中心点，检测模块44检测获取的多个图像样本中头部区域的直径，计算模块43计算该直径的平均值，并将该平均值作为预置长度，确定模块45以该像素点为圆心，以预置长度为半径确定圆形区域，确定模块45将该圆形区域作为该预置区域，当该像素点的像素值小于或等于预置区域中多个像素点的像素值时，确定模块45确定该像素点为目标像素点，构成模块46通过确定的该目标像素点构成该待识别图像中头部区域的图像。这样，只需对单个像素点的像素值与多个像素点的像素值进行比较即可确定头部区域的像素点，不受行人的衣着、发型以及颜色的影响，提高了头部区域图像识别的精度。

在本申请所提供的多个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信链接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信链接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上为对本发明所提供的图像识别方法及装置的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。