本發(fā)明屬于圖像識別領域，尤其涉及一種圖像識別方法和裝置。

背景技術：

隨著城市化的日益加劇，城市人口持續(xù)膨脹，群體的活動的與日俱增，人群的安全問題已經(jīng)成為社會性問題，所以人數(shù)統(tǒng)計成為研究的熱點。

通常，人數(shù)統(tǒng)計會采用頭部識別的技術對頭部識別后進行統(tǒng)計?，F(xiàn)有的頭部識別技術采用顏色模型對頭部進行識別，在前期的準備工作中，需要采集大量的頭部樣本進行學習，如穿著、裝扮、發(fā)型、帽子以及頭部裝飾品的類型。

現(xiàn)有的頭部識別技術利用顏色模型對頭部圖像進行識別，如出現(xiàn)于頭部相近的顏色或者不同的裝扮、發(fā)型，會導致誤判，對圖像識別的精度低。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種圖像識別方法和裝置，旨在解決對圖像識別精度低的問題。

為解決上述技術問題，本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種圖像識別方法，包括：獲取待識別圖像中的像素點，當所述像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定所述像素點為目標像素點，其中，所述預置區(qū)域為以所述像素點為中心點的區(qū)域，通過確定的所述目標像素點構成所述待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

一種圖像識別裝置，包括：獲取模塊、確定模塊和構成模塊；

獲取模塊獲取待識別圖像中的像素點，當所述像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定模塊確定所述像素點為目標像素點，其中，所述預置區(qū)域為以所述像素點為中心點的區(qū)域，構成模塊通過確定的所述目標像素點構成所述待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，有益效果在于：本發(fā)明獲取待識別圖像中的像素點，當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點，其中，該預置區(qū)域為以該像素點為中心點的區(qū)域，通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。這樣，只需對單個像素點的像素值與多個像素點的像素值進行比較即可確定頭部區(qū)域像素點，不受行人的衣著、發(fā)型以及顏色的影響，提高了頭部區(qū)域圖像識別的精度。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例。

圖1是本發(fā)明第一實施例提供的一種圖像識別方法的實現(xiàn)流程示意圖；

圖2是本發(fā)明第二實施例提供的一種圖像識別方法的實現(xiàn)流程示意圖；

圖3是本發(fā)明第二實施例提供的待識別圖像；

圖4是本發(fā)明第二實施例提供的待識別圖像中的像素值變化曲線；

圖5是本發(fā)明第三實施例提供的一種圖像識別裝置的示意圖；

圖6是本發(fā)明第四實施例提供的一種圖像識別方法的示意圖。

具體實施方式

為使得本發(fā)明的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點能夠更加的明顯和易懂，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而非全部實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例提供的頭部區(qū)域圖像識別方法可以應用于相機、電視機、顯示器成像裝置等所有具有顯示功能的終端中。

請參閱圖1，圖1為本發(fā)明第一實施例提供的圖像識別方法的實現(xiàn)流程示意圖，可應用于所有具有顯示功能的顯示圖像裝置中，圖1所示的圖像處理方法主要包括以下步驟：

S101、獲取待識別圖像中的像素點；

該待識別圖像為利用深度攝像機或體感攝像拍攝的用于識別頭部區(qū)域的圖像，該圖像可以為該深度攝像機拍攝的視頻中的某一幀圖像。

S102、當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點；

目標像素點為頭部區(qū)域中的像素點。該預置區(qū)域為以該像素點為中心點的區(qū)域，該預置區(qū)域可以為圓形、正方形或橢圓形等規(guī)則圖形，也可以為圓形的圓周、正方形邊長或橢圓形圓周。利用深度攝像機或體感攝像機拍攝的圖像中，某物體像素點的像素值與攝像頭到該物體的距離成正比。因此，該待識別圖像中的物體離攝像頭越近，該物體的像素值越低。由于人站立時，頭部區(qū)域離該攝像頭的距離最近，因此，在該待識別圖像中，頭部區(qū)域像素點的像素值最小，即頭部區(qū)域的像素點的像素值小于肩部、地面等待識別圖像中顯示的其它區(qū)域的像素值。

S103、通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

本發(fā)明第一實施例中，獲取待識別圖像中的像素點，當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點，其中，該預置區(qū)域為以該像素點為中心點的區(qū)域，通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。這樣，只需對單個像素點的像素值與多個像素點的像素值進行比較即可確定頭部區(qū)域像素點，不受行人的衣著、發(fā)型以及顏色的影響，提高了頭部區(qū)域圖像識別的精度。

作為本發(fā)明的第二實施例，如圖2至圖3所示，圖2為本發(fā)明第二實施例提供的圖像識別方法的實現(xiàn)流程示意圖，可應用于所有具有顯示功能的顯示圖像裝置中，圖2所示的圖像識別方法主要包括以下步驟：

S201、獲取待識別圖像中的像素點；

該待識別圖像為利用深度攝像機或體感攝像機拍攝的用于識別頭部區(qū)域的圖像，該圖像可以為該深度攝像機拍攝的視頻中的某一幀圖像。

利用深度攝像機或體感攝像機拍攝的圖像中，某物體像素點的像素值與攝像頭到該物體的距離成正比。因此，該待識別圖像中的物體離攝像頭越近，該物體的像素值越低。由于人站立時，頭部區(qū)域離該攝像頭的距離最近，因此，在該待識別圖像中，頭部區(qū)域像素點的像素值最小，即頭部區(qū)域的像素點的像素值小于肩部、地面等待識別圖像中顯示的其它區(qū)域的像素值。

具體的，圖3為待識別圖像，其中，圖3示出的線段AD中的像素點包括頭部區(qū)域圖像和肩膀區(qū)域圖像中的像素點，即線段AB和線段CD中的像素點為肩膀區(qū)域中的像素點，線段BC中的像素點為頭部區(qū)域中的像素點。圖4示出了待識別圖像中線段AD中的像素點的像素值變化曲線，其中A’、B’、C’、D’分別對應A、B、C、D。由圖3可知，線段BC中的像素點為頭部區(qū)域像素點，線段AB和線段CD中的像素點為肩膀區(qū)域像素點。由圖4中示出的像素值變化曲線可知，線段B’C’中的像素點的像素值均小于線段A’B’和線段C’D’中的像素點的像素值。設點K為在該待識別圖像中獲取的任意像素點。

S202、按照該待識別圖像中像素點的排列順序，在該像素點的兩邊分別選取預置數(shù)量的像素點，形成第一像素點集合和第二像素點集合；

具體的，如圖3，沿線段AD中像素點排列順序，在點K的兩端分別選取預置數(shù)量的像素點，形成第一像素點集合和第二像素點集合。該預置數(shù)量可以進行自定義設置，優(yōu)選的，該第一像素點集合或第二像素點集合中像素點組成的線段長度數(shù)值為成年人頭部半徑的數(shù)值。

S203、對該第一像素點集合中像素點的像素平均值與該第二像素點集合中像素點的像素平均值之間進行減法運算，得到差值；

S204、若該差值的絕對值小于預置數(shù)值，則確定該像素點為該預置區(qū)域的中心點；

通過判斷該差值的絕對值小于該預置數(shù)值，可以確定該像素點的位置，即如圖3所示的，點K在線段AD中的位置。對該差值的絕對值的大小與點K的位置進行分析，如下：

由圖4示出的像素值變化曲線可知，點K在線段A’B’中時，點K與B’的距離越小，計算出的差值的絕對值越?。煌?，點K在線段C’D’中時，點K與C’的距離越小，計算出的差值的絕對值越??；點K在線段B’C’中時，計算出的絕對值均小于點K在線段A’B’或線段C’D’中時計算出的絕對值。該預置數(shù)值可以按照上述計算出的絕對值進行自定義設置，確保點K在線段B’C’中或在點B’或點C’附近，當點K在線段B’C’中或在點B’或點C’附近，確定點K為預置區(qū)域的中心點，這樣，一方面，可以減少該像素點的像素值與該預置區(qū)域中像素點的像素值比對的計算量；另一方面，可以縮小目標像素點的確定范圍，提高識別效率。

S205檢測獲取的多個圖像樣本中頭部區(qū)域的直徑；

S206、計算該直徑的平均值，并將該平均值作為預置長度；

具體的，通過Auto CAD、Photoshop等圖像處理工具檢測多個圖像樣本中頭部區(qū)域的直徑。

S207、以該像素點為圓心，以預置長度為半徑確定圓形區(qū)域；

S208、將該圓形區(qū)域作為該預置區(qū)域；

S209、當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點；

該目標像素點為頭頂圖像的像素點。具體的，當該像素點的像素值小于或等于該圓形區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點，其中，多個像素點的數(shù)量可以進行自定義設置。優(yōu)選的，當該像素點的像素值小于或等于該圓形區(qū)域的圓周中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點，

具體的，以圖4為例進行說明，當點K在線段B’C’中時，點K所在的像素點的像素值均小于或等于該圓周中的像素點的像素值，而當點K在線段A’D’或線段C’D’時，該圓周與線段B’C’存在交點，此時，點K所在的像素點的像素值大于該交點所在的像素點的像素值。以此反推，只需確定K的像素值均小于該圓周中多個像素點的像素值，即可確定點K所在的像素點為目標像素點。

S2010、通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

在識別過程中，會出現(xiàn)待識別圖像中包含多個頭部區(qū)域的圖像，按照步驟S201-S209的方法進行識別，并按照確定的目標像素點進行組合，即可出現(xiàn)多個頭部區(qū)域的圖像，并對識別后的頭部區(qū)域圖像進行統(tǒng)計，最終可得到人數(shù)。

本發(fā)明第二實施例中，獲取待識別圖像中的像素點，按照該待識別圖像中像素點的排列順序，在該像素點的兩邊分別選取預置數(shù)量的像素點，形成第一像素點集合和第二像素點集合，對該第一像素點集合中像素點的像素平均值與該第二像素點集合中像素點的像素平均值之間進行減法運算，得到差值，若該差值的絕對值小于預置數(shù)值，則確定該像素點為該預置區(qū)域的中心點，檢測獲取的多個圖像樣本中頭部區(qū)域的直徑，計算該直徑的平均值，并將該平均值作為預置長度，以該像素點為圓心，以預置長度為半徑確定圓形區(qū)域，將該圓形區(qū)域作為該預置區(qū)域，當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點，通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。這樣，只需對單個像素點的像素值與多個像素點的像素值進行比較即可確定頭部區(qū)域的像素點，不受行人的衣著、發(fā)型以及顏色的影響，提高了頭部區(qū)域圖像識別的精度。

請參閱圖5，圖5是本發(fā)明第三實施例提供的圖像識別裝置的結構示意圖，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關的部分。圖5示例的圖像識別裝置可以是前述圖1和圖2所示實施例提供的圖像識別方法的執(zhí)行主體，可以是圖像識別裝置或圖像識別裝置中的一個控制模塊。圖5示例的圖像識別裝置，主要包括：獲取模塊31、確定模塊32及構成模塊33。以上各功能模塊詳細說明如下：

獲取模塊31，用于獲取待識別圖像中的像素點；

該待識別圖像為利用深度攝像機或體感攝像拍攝的用于識別頭部區(qū)域的圖像，該圖像可以為該深度攝像機拍攝的視頻中的某一幀圖像。

確定模塊32，用于當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點；

目標像素點為頭部區(qū)域中的像素點。該預置區(qū)域為以該像素點為中心點的區(qū)域，該預置區(qū)域可以為圓形、正方形或橢圓形等規(guī)則圖形。利用深度攝像機或體感攝像機拍攝的圖像中，某物體像素點的像素值與攝像頭到該物體的距離成正比。因此，該待識別圖像中的物體離攝像頭越近，該物體的像素值越低。由于人站立時，頭部區(qū)域離該攝像頭的距離最近，因此，在該待識別圖像中，頭部區(qū)域像素點的像素值最小，即頭部區(qū)域的像素點的像素值小于肩部、地面等待識別圖像中顯示的其它部位的像素值。

構成模塊33，用于通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

本實施例中的未盡細節(jié)，請參照圖1所示的第一實施例，在此不再贅述。

本發(fā)明第三實施例中，獲取模塊31獲取待識別圖像中的像素點，當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定模塊32確定該像素點為目標像素點，其中，該預置區(qū)域為以該像素點為中心點的區(qū)域，構成模塊33通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。這樣，只需對單個像素點的像素值與多個像素點的像素值進行比較即可確定頭部區(qū)域像素點，不受行人的衣著、發(fā)型以及顏色的影響，提高了頭部區(qū)域圖像識別的精度。

請參閱圖6，圖6是本發(fā)明第四實施例提供的圖像識別裝置的結構示意圖，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關的部分。圖6示例的圖像識別裝置可以是前述圖1和圖2所示實施例提供的圖像識別方法的執(zhí)行主體，可以是圖像識別裝置或圖像識別裝置中的一個控制模塊。圖6示例的圖像識別裝置，主要包括：獲取模塊41、形成模塊42、計算模塊43、檢測模塊44、確定模塊45及構成模塊46。以上各功能模塊詳細說明如下：

獲取模塊41，用于獲取待識別圖像中的像素點；

該待識別圖像為利用深度攝像機或體感攝像拍攝的用于識別頭部區(qū)域的圖像，該圖像可以為該深度攝像機拍攝的視頻中的某一幀圖像。

形成模塊42，用于按照該待識別圖像中像素點的排列順序，在該像素點的兩邊分別選取預置數(shù)量的像素點，形成第一像素點集合和第二像素點集合；

計算模塊43，用于對該第一像素點集合中像素點的像素平均值與該第二像素點集合中像素點的像素平均值之間進行減法運算，得到差值；

檢測模塊44，用于檢測獲取的多個圖像樣本中頭部區(qū)域的直徑；

進一步的，計算模塊43，用于計算該直徑的平均值，并將該平均值作為預置長度；

確定模塊45，用于當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定該像素點為目標像素點；

該預置區(qū)域為以該像素點為中心的預置區(qū)域。該目標像素點為頭頂圖像的像素點。

進一步的，確定單元45，還用于若該差值的絕對值小于預置數(shù)值，則確定該像素點為該預置區(qū)域的中心點；

進一步的，確定模塊45，還用于以該像素點為圓心，以預置長度為半徑確定圓形區(qū)域；

進一步的，確定模塊45，還用于將該圓形區(qū)域作為該預置區(qū)域。

構成模塊46，用于通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。

本實施例中的未盡細節(jié)，請參照圖1所示的第一實施例和圖2所示的第二實施例，在此不再贅述。

本發(fā)明第四實施例中，獲取模塊41獲取待識別圖像中的像素點，形成模塊42按照該待識別圖像中像素點的排列順序，在該像素點的兩邊分別選取預置數(shù)量的像素點，形成第一像素點集合和第二像素點集合，計算模塊43對該第一像素點集合中像素點的像素平均值與該第二像素點集合中像素點的像素平均值之間進行減法運算，得到差值，若該差值的絕對值小于預置數(shù)值，則確定模塊45確定該像素點為該預置區(qū)域的中心點，檢測模塊44檢測獲取的多個圖像樣本中頭部區(qū)域的直徑，計算模塊43計算該直徑的平均值，并將該平均值作為預置長度，確定模塊45以該像素點為圓心，以預置長度為半徑確定圓形區(qū)域，確定模塊45將該圓形區(qū)域作為該預置區(qū)域，當該像素點的像素值小于或等于預置區(qū)域中多個像素點的像素值時，確定模塊45確定該像素點為目標像素點，構成模塊46通過確定的該目標像素點構成該待識別圖像中頭部區(qū)域的圖像。這樣，只需對單個像素點的像素值與多個像素點的像素值進行比較即可確定頭部區(qū)域的像素點，不受行人的衣著、發(fā)型以及顏色的影響，提高了頭部區(qū)域圖像識別的精度。

在本申請所提供的多個實施例中，應該理解到，所揭露的系統(tǒng)、裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個模塊或組件可以結合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信鏈接可以是通過一些接口，裝置或模塊的間接耦合或通信鏈接，可以是電性，機械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的模塊可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件可以是或者也可以不是物理模塊，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡模塊上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個模塊單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。

所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟件產品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

需要說明的是，對于前述的各方法實施例，為了簡便描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其它順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定都是本發(fā)明所必須的。

在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其它實施例的相關描述。

以上為對本發(fā)明所提供的圖像識別方法及裝置的描述，對于本領域的技術人員，依據(jù)本發(fā)明實施例的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，綜上，本說明書內容不應理解為對本發(fā)明的限制。