(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111676569.6 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 深圳中科飞测科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市大浪街道同胜 社区上横朗第四工业区2号101、 201、 301 (72)发明人 陈鲁　肖遥　佟异　张嵩　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种图像识别方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种图像识别方法， 包括： 获 取模板图像， 获取模板图像中的特征点， 所述特 征点为梯度幅值大于第一阈值的像素点； 遍历所 述特征点进行筛选， 将遍历到的特征点作为第一 目标特征点： 在以所述第一目标特征点为中心的 第一大小的搜索区域内， 沿所述第一目标特征点 的梯度方向正向和反向的延伸方向搜索梯度幅 值比所述第一目标特征点大的特征点， 若搜索 到， 则排除所述第一目标特征点； 将遍历筛选得 到的所述特征点作为所述模板图像的形状轮廓。 本申请还相应公开了一种图像识别装置， 上述图 像识别方法和装置利用细轮廓进行模板匹配， 准 确度高， 效率更高。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 114549400 A 2022.05.27 CN 114549400 A 1.一种图像识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取模板 图像， 获取模板 图像中的特征点， 所述特征点为梯度 幅值大于第一阈值的像 素点； 遍历所述特征点进行筛选， 将遍历到的特征点作为第一目标特征点： 在以所述第一目 标特征点为中心的第一大小的搜索区域内， 沿所述第一目标特征点的梯度方向正向和反向 的延伸方向搜索梯度幅值比所述第一 目标特征点大 的特征点， 若搜索到， 则排除所述第一 目标特征点； 将遍历筛 选得到的所述特 征点作为所述模板图像的形状 轮廓。 2.根据权利要求1所述图像识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像， 遍历所述模板 图像的形状轮廓的特征点， 将遍历到的特征点作为第二 目标特征点： 在所述目标图像中获取与所述第二目标 特征点的位置对应的映射 点； 在所述目标图像中以所述映射点为中心的第 二大小的搜索区域内， 搜索梯度幅值最大 的特征点， 获取所述梯度幅值最大 的特征点的梯度方向， 计算所述映射点对应的第二 目标 特征点的梯度方向与所述梯度幅值 最大的特 征点的梯度方向的角度差； 根据所述角度差确定所述目标图像和所述模板图像是否相似。 3.根据权利要求2所述图像识别方法， 其特征在于， 所述根据所述角度差确定所述目标 图像和所述模板图像是否相似 包括： 计算所述角度差的均值， 获取角度差偏离所述均值的偏离值小于第 二阈值的特征点的 特征点数量； 在所述特 征点数量大于第三阈值的情况 下， 确定所述目标图像和所述模板图像相似。 4.根据权利要求1至3任一项所述的图像识别方法， 其特征在于， 所述获取目标图像包 括： 获取待识别图像， 依次在所述待识别图像中提取与所述模板图像大小形状相同的目标 图像。 5.根据权利要求1至3任一项所述的图像识别方法， 其特征在于， 所述获取模板 图像中 的特征点包括： 遍历所述模板图像的像素点， 对于遍历到的像素点Pi， j： 根据： 计算X方向的梯度值Gx； 根据： 计算Y方向的梯度值Gy； 根据：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114549400 A 2D＝arctan(Gy/Gx) 计算像素点Pi， j的梯度方向Di， j； 根据 计算像素点Pi， j的梯度幅值Gi， j。 6.一种图像识别装置， 其特 征在于， 包括： 模板粗轮廓 提取模块， 用于获取模板图像， 获取模板图像 中的特征点， 所述特征点为梯 度幅值大于第一阈值的像素点； 模板细轮廓提取模块， 用于遍历所述特征点进行筛选， 将遍历到的特征点作为第一目 标特征点： 在以所述第一 目标特征点为中心的第一大小的搜索区域内， 沿所述第一 目标特 征点的梯度方向正向和反向的延伸方向搜索梯度幅值比所述第一目标特征点大的特征点， 若搜索到， 则排除所述第一 目标特征点； 将遍历筛选得到的所述特征点作为所述模板图像 的形状轮廓。 7.根据权利要求6所述图像识别装置， 其特 征在于， 包括： 目标图像获取模块， 用于获取目标图像； 目标细轮廓提取模块， 用于遍历所述模板 图像的形状轮廓的特征点， 将遍历到的特征 点作为第二目标特征点： 在所述目标图像中获取与所述第二目标特征点的位置对应的映射 点； 在所述 目标图像中以所述映射点为中心的第二大小的搜索区域内， 搜索梯度幅值最大 的特征点， 获取所述梯度幅值最大 的特征点的梯度方向， 计算所述映射点对应的第二 目标 特征点的梯度方向与所述梯度幅值 最大的特 征点的梯度方向的角度差； 相似度判定模块， 用于根据所述角度差确定所述目标图像和所述模板图像是否相似。 8.根据权利要求7所述图像识别装置， 其特征在于， 所述相似度判定模块用于计算所述 角度差的均值， 获取角度差偏离所述均值的偏离值小于第二阈值的特征点的特征点数量； 在所述特 征点数量大于第三阈值的情况 下， 确定所述目标图像和所述模板图像相似。 9.根据权利要求6至8任一项所述的图像识别装置， 其特征在于， 所述目标图像获取模 块用于获取待识别图像， 依次在所述待识别图像中提取与所述模板图像大小 形状相同的目 标图像。 10.根据权利要求6至8任一项所述的图像识别装置， 其特征在于， 所述模板粗轮廓 提取 模块， 用于遍历所述模板图像的像素点， 对于遍历到的像素点Pi， j： 根据： 计算X方向的梯度值Gx； 根据： 计算Y方向的梯度值Gy；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114549400 A 3