图像数据扩增方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113887638A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111175802.2(22)申请日2021.10.09(71)申请人上海识装信息科技有限公司地址200080上海市虹口区中山北一路121号B6-2005室(72)发明人张超群周斌孙鑫焱(74)专利代理机构深圳市易美诺知识产权代理事务所(普通合伙)44520代理人沈荣彬(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06T3/40(2006.01)权利要求书2页说明书15页附图3页(54)发明名称图像数据扩增方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明公开的图像数据扩增方法，通过设定目标对象类别，获取包含目标对象类别的第一样本图像、第二样本图像和第三样本图像；对第一样本图像进行标注得到目标对象在第一样本图像中的位置信息和类别信息；对第一样本图像中的位置信息进行聚类，获得位置信息的聚类尺寸范围；抠取第二样本图像中目标对象的最小外接矩形框区域，生成第一目标对象图；对第一目标对象图进行模糊化处理，获得第二目标对象图；根据位置信息的聚类尺寸范围对第二目标对象图进行缩放，获得第三目标对象图；将第三目标对象图贴放在第三样本图像上，获得扩增后的第四样本图像。这样，能够基于数据扩增增加单张图像检测目标数量，增加了目标多样性，提升了训练数据质量。CN113887638ACN113887638A权利要求书1/2页1.一种图像数据扩增方法，其特征在于，所述方法包括：设定目标对象类别，获取包含所述目标对象类别的第一样本图像；对所述第一样本图像进行标注得到目标对象在所述第一样本图像中的位置信息和类别信息；对第一样本图像中的位置信息进行聚类，获得所述位置信息的聚类尺寸范围；获取包含所述目标对象类别的第二样本图像，并抠取所述第二样本图像中目标对象的最小外接矩形框区域，生成第一目标对象图；对所述第一目标对象图进行模糊化处理，获得第二目标对象图；根据所述位置信息的聚类尺寸范围对所述第二目标对象图进行缩放，获得第三目标对象图；获取包含所述目标对象类别的第三样本图像，将所述第三目标对象图贴放在所述第三样本图像上，获得扩增后的第四样本图像。2.根据权利要求1所述的图像数据扩增方法，其特征在于，所述对所述第一样本图像进行标注得到目标对象在所述第一样本图像中的位置信息和类别信息，包括：对包含所述目标对象类别的所述第一样本图像进行标注，标注所述第一样本图像中的所述目标对象在所述第一样本图像的第一位置信息与第一类别信息，生成第一标注结果文件；根据所述第一标注结果文件，获得所述目标对象的第一矩形框；其中，所述第一矩形框为所述第一样本图像中所述目标对象的最小外接矩形框，所述第一位置信息包括所述第一矩形框的宽度和高度以及所述第一矩形框的中心点坐标；其中，所述第一矩形框的中心点坐标为以所述第一样本图像左上角为坐标轴，每个像素点为1，构建坐标系得到的中心点所在坐标；所述第一矩形框的宽度和高度为根据所述第一矩形框所在的像素点得到的数值。3.根据权利要求2所述的图像数据扩增方法，其特征在于，所述对第一样本图像中的位置信息进行聚类，获得所述位置信息的聚类尺寸范围，包括：使用聚类算法对所述第一矩形框的宽度和高度进行聚类，获得所述第一矩形框的宽度和高度的聚类尺寸范围。4.根据权利要求1所述的图像数据扩增方法，其特征在于，所述获取包含所述目标对象类别的第二样本图像，并抠取所述第二样本图像中目标对象的最小外接矩形框区域，生成第一目标对象图，包括：从数据集中挑选出包含所述目标对象类别的第二样本图像；获取所述第二样本图像的第二标注结果文件，其中，所述第二标注结果文件包括所述第二样本图像中所述目标对象在所述第二样本图像的第二位置信息；所述第二位置信息包括第二矩形框的宽度和高度以及第二矩形框的中心点坐标，所述第二矩形框为所述第二样本图像中所述目标对象的最小外接矩形框；根据所述第二标注结果文件，抠取所述第二样本图像中所述目标对象的最小外接矩形框区域，生成第一目标对象图。5.根据权利要求1所述的图像数据扩增方法，其特征在于，所述对所述第一目标对象图进行模糊化处理，获得第二目标对象图，包括：2CN113887638A权利要求书2/2页使用图像增强方法对所述第一目标对象图进行模糊化处理，生成第二目标对象图；其中，所述图像增强方法包括运动模糊、高斯模糊和椒盐噪声中的一种。6.根据权利要求3所述的图像数据扩增方法，其特征在于，所述根据所述位置信息的聚类尺寸范围对所述第二目标对象图进行缩放，获得第三目标对象图，包括：随机产生所述聚类尺寸范围内的一个整数，所述整数为所述第三目标对象图对应的最终宽度值和/或最终高度值；按照所述