图像裁剪方法、装置、系统、电子装置和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115100219A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210749415.3(22)申请日2022.06.29(71)申请人杭州涂鸦信息技术有限公司地址310013浙江省杭州市西湖区浙商财富中心3幢701室(72)发明人李枭宁董小坤陈晶(74)专利代理机构杭州华进联浙知识产权代理有限公司33250专利代理师金无量(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T3/40(2006.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书2页说明书10页附图7页(54)发明名称图像裁剪方法、装置、系统、电子装置和存储介质(57)摘要本申请涉及一种图像裁剪方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该图像裁剪方法包括：获取原始图像，按照预设策略提取原始图像的灰度特征信息，根据灰度特征信息，确定原始图像的暗角区域，基于暗角区域对原始图像的颜色编码信息按特征分量分别进行裁剪，得到原始图像的目标裁剪图像。本申请基于暗角区域实现了对原始图像的裁剪，从而实现了在摄像头端对不同图像的图像暗角的自动识别和自动裁剪，进而提高了图像裁剪的效率。CN115100219ACN115100219A权利要求书1/2页1.一种图像裁剪方法，其特征在于，包括：获取原始图像，按照预设策略提取所述原始图像的灰度特征信息；根据所述灰度特征信息，确定所述原始图像的暗角区域；基于所述暗角区域对所述原始图像的颜色编码信息按特征分量分别进行裁剪，得到所述原始图像的目标裁剪图像。2.根据权利要求1所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述按照预设策略提取所述原始图像的灰度特征信息，包括：按照预设策略，对所述原始图像的像素点对应的颜色分量进行加权处理，得到所述原始图像的灰度特征信息。3.根据权利要求1所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述根据所述灰度特征信息，确定所述原始图像的暗角区域，包括：从所述原始图像的像素点中筛选出灰度特征信息满足预设条件的像素点，作为目标黑点；根据所述原始图像的所有目标黑点的位置信息，确定所述原始图像各方位的暗角区域。4.根据权利要求1所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述颜色编码信息的特征分量包含亮度分量和色度分量，所述基于所述暗角区域对所述原始图像的颜色编码信息按特征分量分别进行裁剪，得到所述原始图像的目标裁剪图像，包括：基于所述暗角区域，确定所述颜色编码信息中亮度分量对应的第一裁剪参数，和所述颜色编码信息中色度分量对应的第二裁剪参数；基于所述第一裁剪参数对所述亮度分量进行裁剪，得到目标亮度分量；基于所述第二裁剪参数对所述色度分量进行裁剪，得到目标色度分量；对所述目标亮度分量和所述目标色度分量进行数据组装，得到所述原始图像的目标裁剪图像。5.根据权利要求4所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述基于所述暗角区域，确定所述颜色编码信息中亮度分量对应的第一裁剪参数，和所述颜色编码信息中色度分量对应的第二裁剪参数，包括：根据所述暗角区域在所述原始图像中的分布位置，确定所述暗角区域对应的裁剪顶点坐标；根据所述原始图像的裁剪顶点坐标确定所述原始图像的候选区域；根据所述原始图像的候选区域，确定所述颜色编码信息中亮度分量对应的第一裁剪参数，和所述颜色编码信息中色度分量对应的第二裁剪参数。6.根据权利要求4所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述对所述目标亮度分量和所述目标色度分量进行数据组装，得到所述原始图像的目标裁剪图像，包括：基于所述目标亮度分量和所述目标色度分量的大小，将所述目标亮度分量和所述目标色度分量依次组装到预先配置的目标地址中。7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述方法还包括：按照预设的插值算法，对所述目标裁剪图像进行插值处理，得到目标图像。8.根据权利要求7所述的图像裁剪方法，其特征在于，所述按照预设的插值算法，对所2CN115100219A权利要求书2/2页述目标裁剪图像进行插值处理，得到目标图像，包括：将所述目标裁剪图像放大至预设大小，得到目标放大图像；按照预设的双线性插值算法对所述目标放大图像进行插值处理，得到目标图像。9.一种图像裁剪装置，其特征在于，包括：获取模块、确定模块、以及裁剪模块；其中：所述获取模块，用于获取原始图像，按照预设策略提取所述原始图像的灰度特征信息；所述确定模块，用于根据所述灰度特征信息，确定所述原始图像的暗角区域；所述裁剪模块，用于基于所述暗角区域对所述原始图像的颜色编码信息按特征分量分别进行裁剪，得到所述原始图像的目标裁剪图像。10.一种图像裁剪系统，其特征在于，包括：图像传感器、服务器、以及图像采集辅助件；其中，所述图像传感器与所述图像采集辅助件居中相对设置；所述图像传感器用于采集目标区域的原始图像；所述