图像中目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请属于图像检测，具体涉及一种图像中目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、为了检测图像中的目标对象，需要一种图像中目标对象的检测方法。

2、在先技术中，工作人员人工对图像中的目标对象进行寻找，以检测图像中的目标对象。

3、在实现本申请过程中，发明人发现在先技术中至少存在如下问题：由于为了检测图像中的目标对象，工作人员人工对图像中的目标对象进行寻找，导致工作效率低下。

技术实现思路

1、本申请旨在提供一种图像中目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质，至少解决在先技术中由于为了检测图像中的目标对象，工作人员人工对图像中的目标对象进行寻找，导致工作效率低下的问题。

2、为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种图像中目标对象的检测方法，所述方法包括：

4、将图像划分为多个子图像；所述图像包括背景区域和目标对象；每个所述子图像包括多个子区域；

5、计算每个所述子区域的所有像素点的灰度值的平均值，获得每个所述子区域的平均灰度值；

6、根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的所述平均灰度值，计算获得每个所述子图像的密度值；所述子图像的密度值反映所述子图像中的各个子区域的平均灰度值之间的差异程度；

7、在所有的所述子图像中存在密度值大于预设的密度阈值的目标子图像的情况下，确定所述目标子图像中含有区别于所述背景区域的所述目标对象。

8、第二方面，本申请实施例还提供了一种图像中目标对象的检测装置，所述装置包括：

9、划分模块，用于将图像划分为多个子图像；所述图像包括背景区域和目标对象；每个所述子图像包括多个子区域；

10、第一计算模块，用于计算每个所述子区域的所有像素点的灰度值的平均值，获得每个所述子区域的平均灰度值；

11、第二计算模块，用于根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的所述平均灰度值，计算获得每个所述子图像的密度值；所述子图像的密度值反映所述子图像中的各个子区域的平均灰度值之间的差异程度；

12、确定模块，用于在所有的所述子图像中存在密度值大于预设的密度阈值的目标子图像的情况下，确定所述目标子图像中含有区别于所述背景区域的所述目标对象。

13、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

14、第四方面，本申请实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

15、在本申请实施例中，通过将图像划分为多个子图像；图像包括背景区域和目标对象；每个子图像包括多个子区域；计算每个子区域的所有像素点的灰度值的平均值，获得每个子区域的平均灰度值；根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的平均灰度值，计算获得每个子图像的密度值；子图像的密度值反映子图像中的各个子区域的平均灰度值之间的差异程度；在所有的子图像中存在密度值大于预设的密度阈值的目标子图像的情况下，确定目标子图像中含有区别于背景区域的目标对象，以实现检测图像中的目标对象，且无需人工对图像中的目标对象进行寻找，提高了工作效率，解决了在先技术中由于为了检测图像中的目标对象，工作人员人工对图像中的目标对象进行寻找，导致工作效率低下的问题。

技术特征：

1.一种图像中目标对象的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的所述平均灰度值，计算获得每个所述子图像的密度值，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所有的所述区间片段和所有的所述平均灰度值，计算获得每个所述子区域的差异值，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述子图像对应的区间平均值向量、区间数量向量以及所有的所述平均灰度值，计算获得每个所述子区域的差异值，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述距离向量，获得每个所述距离向量对应的中间向量，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一数值为1，所述第二数值为0。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所有的所述子图像的面积均相同；所有的所述子区域的面积均相同。

8.一种图像中目标对象的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像中目标对象的检测方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像中目标对象的检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种图像中目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像检测技术领域，包括：将图像划分为多个子图像；每个子图像包括多个子区域；计算每个子区域的所有像素点的灰度值的平均值，获得每个子区域的平均灰度值；根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的平均灰度值，计算获得每个子图像的密度值；子图像的密度值反映子图像中的各个子区域的平均灰度值之间的差异程度；在所有的子图像中存在密度值大于预设的密度阈值的目标子图像的情况下，确定目标子图像中含有区别于背景区域的目标对象，以实现检测图像中的目标对象，且无需人工检测，提高了工作效率，解决了在先技术中工作效率低下的问题。

技术研发人员：王学谦,刘瑜,张霖平,王志豪,李刚,何友
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15