CN108446693B - 待识别目标的标记方法、***、设备及存储介质 - Google Patents

待识别目标的标记方法、***、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种待识别目标的便捷标记方法、***、设备及存储介质,包括如下步骤:步骤S1:采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;步骤S2:预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;步骤S3:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。本发明能够通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端,如手机采集图像进行标记的可能,提高了图片的采集和标记的效率,能够将图像标记的繁杂工作通过手机端APP外包出去,实现大量图片采集和标记的可能性。

Description

待识别目标的标记方法、***、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能,具体地,涉及一种待识别目标的便捷标记方法、***、设备及存储介质。
背景技术
在快速消费品行业,为了及时获取商品信息的SKU(Stock Keeping Unit,库存量单位),需要对货架上的商品进行采集,进一步对图像中商品进行目标标记。
传统目标标记方法为基于图像计算机视觉目标识别方法,首先对获得的商品图像进行预处理以降噪,接着进行目标识别,应用模板匹配或者基于灰度变化进行感兴趣区域提取。但采集得到图像往往包含多种类别商品,且包装相似,种类多,摆放形态不一,对于计算机而言将同类商品找出来是计算量比较大的。
基于人工目标标识方法是用户借助计算机对图像进行标注、裁剪等工序,图像中商品一般是以列表的方式进行排列的,一般是对感兴趣区域进行逐个框选,进行选取操作,当用户需要处理过多的图片时,用户需要逐一点击,操作极为繁琐,同时因为频繁的点击过程可能使用户注意力不集中从而出现误操作,时间消耗较长且用户体验不好。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种待识别目标的便捷标记方法、***、设备及存储介质。
根据本发明提供的的待识别目标的便捷标记方法,包括如下步骤:
步骤S1:采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
步骤S2:预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S3:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。
优选地,所述步骤S2包括如下步骤:
步骤S201:预设一标记框,所述标记框与所述图像位于不同的图层,使得所述图像能够相对于所述标记框移动;
步骤S202:将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S203:调整所述图像的大小,使得所述商品区域的高度方向略小于所述标记框的高度;
步骤S204:调整所述标记框的宽度,使得所述标记框的宽度略大于所述商品区域的宽度。
优选地,所述步骤S3包括如下步骤:
步骤S301:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框;
步骤S302:当对一所述商品区域标记完成后,所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中;
步骤S303:重复执行步骤S301至S302对所述图像上的多个图像区域进行标记直至所述图像的每个图像区域均被标记。
优选地,还包括如下步骤:
步骤S4:在多个商品类别中选定一商品类别;
步骤S5:在所述图像上滑动,并根据该滑动的轨迹生成触发信号;
步骤S6:当所述滑动的轨迹上任一点落入一图像区域的商品标记框中时,该图像区域被所述触发信号选择为一商品类别对应的目标图像区域;
步骤S7:重复执行步骤S5至S6对多个所述商品类别对应的图像区域进行匹配。
优选地,当所述商品区域大于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应;
当所述商品区域小于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应。
优选地,所述标记框的面积能够通过对标记框的高度、宽度进行如下任一种方式进行变换;
-高度锁定,宽度进行变化;
-宽度锁定,高度进行变化;
-高度和宽度以设定比例进行变化;
-高度和宽度能够自由变化。
优选地,所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中时,包括如下任一种方式:
-所述图像在标记框相对的平面沿宽度方向移动第一设定距离,所述第一设定距离大于等于所述标记框宽度;
-当所述图像沿所述宽度方向移动至一侧边缘时,所述图像在标记框相对的平面沿高度方向移动第二设定距离且沿所述宽度方向移动至另一侧边缘,所述第二设定距离为大于等于标记框高度;
-拖动所述图像,使得图像上的任一图像区域移动至所述标记框中。
本发明提供的待识别目标的便捷标记***,用于实现所述的待识别目标的便捷标记方法,包括:
图像采集模块,用于采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
标记框匹配模块,用于预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
商品标记模块,用于通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。
本发明提供的待识别目标的便捷标记设备,包括:
处理器;
存储器,其中存储有所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述待识别目标的便捷标记方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质,用于存储程序,所述程序被执行时实现所述待识别目标的便捷标记方法的步骤。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
1、本发明能够通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端,如手机采集图像进行标记的可能,提高了图片的采集和标记的效率,能够将图像标记的繁杂工作通过手机端APP外包出去,实现大量图片采集和标记的可能性;
2、本发明中当对一所述商品区域标记完成后图像自动移动所述标记框宽度的距离,以使另一所述商品区域移动至所述标记框中,从而实现图像上商品区域的连续快速标记,提高了对图像区域标记的效率;
3、本发明能够在每一所述图像上滑动生成触发信号选择出该商品类别对应的图像区域,可以一次操作,实现多个商品区域的触发,从而提高了商品类别对应的图像区域进行匹配效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明中待识别目标的便捷标记方法的步骤流程图;
图2为本发明中图像区域与标记框匹配的步骤流程图;
图3为本发明中对图像区域进行标记的步骤流程图;
图4为本发明变形例中待识别目标的便捷标记方法的步骤流程图;
图5为本发明中标记框的结构示意图;
图6为本发明中标记框的移动示意图;
图7为本发明中待识别目标的便捷标记***的模块示意图;
图8为本发明中待识别目标的便捷标记设备的结构示意图;以及
图9为本本发明中计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
图1为本发明中待识别目标的便捷标记方法的步骤流程图,如图1所示,本发明提供的待识别目标的便捷标记方法,包括如下步骤:
步骤S1:采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
步骤S2:预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S3:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。
在本实施例中,图5为本发明中标记框的结构示意图,如图5所示,所述标记框为矩形框,所述矩形框为虚线框。当所述标记框对商品区域进行标记时,所述标记框变为实线框,生成所述商品标记框。所述标记框和所述商品标记框采用黄色线条绘制成,但并不以此为限。
在现有技术中,对一图像上的商品区域进行标记通过电脑进行操作,通过鼠标进行画框,此种方式很明显是无法适用于手机端的,现有的手机一般通过手指点、按、滑动触摸屏进行操作,当一张图像上的商品区域较多且紧密排列时,通过手指的画框时,由于手指的触屏痕迹较粗,无法实现图像区域的精确标注。本发明通过预设一标记框,通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端进行紧密排列的商品区域进行标记的可能性。
当然本发明不仅能够应用到手机端,而且能够应用到平板电脑、智能手表上,还能够应用到普通电脑上。
在本实施例中,在实施上述步骤之前,所述图像进行去除噪声处理,使用快速的自适应中值滤波算法去噪。另外拍摄到到的图像,图像传感器镜头存在径向和切向畸变,有必要对图像进行畸变校正,校正后的使之成一个标准图像。
图2为本发明中图像区域与标记框匹配的步骤流程图,如图2所示,所述步骤S2包括如下步骤:
步骤S201:预设一标记框,所述标记框与所述图像位于不同的图层,使得所述图像能够相对于所述标记框移动;
步骤S202:将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S203:调整所述图像的大小,使得所述商品区域的高度方向略小于所述标记框的高度;
步骤S204:调整所述标记框的宽度,使得所述标记框的宽度略大于所述商品区域的宽度。
在本实施例中,所述标记框与所述图像位于不同的图层,因此可以拖到图像移动,而标记框的位置并不移动。调整所述图像的大小,使得商品区域的大小刚好与标记框紧密配合。当移动图像时,可以进行任意的平移、放大、缩小。也就是说将标记框作为一个图层叠加在图像图层上通过手机的触摸幕显示出来,从而可以通过触摸幕操作移动该图像。
在实现本发明时,所述标记框为生成的,在手机屏幕上进行显示框体,而所述图像,为通过手机采集的,在手机屏幕上显示,在所述标记框的上一层或下一层显示。
在本实施例中,当所述商品区域大于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应;
当所述商品区域小于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应。
在本实施例中,所述标记框的面积能够通过对标记框的高度、宽度进行如下任一种方式进行变换;
-高度锁定,宽度进行变化;
-宽度锁定,高度进行变化;
-高度和宽度以设定比例进行变化;
-高度和宽度能够自由变化。
其中,优选将所述标记框的高度锁定,宽度进行变化。
图3为本发明中对图像区域进行标记的步骤流程图,如图3所示,所述步骤S3包括如下步骤:
步骤S301:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框;
步骤S302:当对一所述商品区域标记完成后,所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中;
步骤S303:重复执行步骤S301至S302对所述图像上的多个图像区域进行标记直至所述图像的每个图像区域均被标记。
所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中时,包括如下任一种方式:
-所述图像在标记框相对的平面沿宽度方向移动第一设定距离,所述第一设定距离大于等于所述标记框宽度;
-当所述图像沿所述宽度方向移动至一侧边缘时,所述图像在标记框相对的平面沿高度方向移动第二设定距离且沿所述宽度方向移动至另一侧边缘,所述第二设定距离大于等于标记框高度;
-拖动所述图像,使得图像上的任一图像区域移动至所述标记框中。
在本实施例中,所述图像为采集到的货架的图像,所述图像包括多排依次排列的货物对应的图像区域。所述图像中每一排的图像区域沿宽度方向依次排列,多排的图像区域沿高度方向依次分布。
图6为本发明中标记框的移动示意图,如图6所示,所述第一设定距离d1等于前一标记框的宽度。所述第二设定距离d2为前一标记框的宽度的1.5倍。
当所述图像沿宽度方向移动至一侧边缘时,即该排的图像区域已被标记完成,因此需要对下一排的图像区域进行标记,此时图像在标记框相对的平面沿高度方向移动第二设定距离且沿所述宽度方向移动至另一侧边缘,进行下一排图像区域的依次标注。
在本实施例中,宽度方向和高度方向以图6所示手机摆放位置为基准,沿水平方向为宽度方向,沿竖直方向为高度方向。当手机摆放位置发生变化时,以本领域技术人员的常识对宽度方向和高度方向进行判断。
图4为本发明变形例中待识别目标的便捷标记方法的步骤流程图,如图4所示,本发明提供的待识别目标的便捷标记方法,还包括如下步骤:
步骤S4:在多个商品类别中选定一商品类别;
步骤S5:在每一所述图像上滑动,并根据该滑动的轨迹生成触发信号;
步骤S6:当所述滑动的轨迹上任一点落入一图像区域的商品标记框中时,该图像区域被所述触发信号选择为一商品类别对应的目标图像区域;
步骤S7:重复执行步骤S5至S6对多个所述商品类别对应的图像区域进行匹配。
在本实施例中,所述商品类别为库存量单位,简称SKU,每一商品类别对应一库存量单位。库存量单位,即为库存进出计量的基本单元,可以是以件,盒,托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC(配送中心)物流管理的一个必要的方法。现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号。
在本实施例中,在每一所述图像上滑动,具体为,在手机的触摸屏上对所述图像进行滑动。通过手机触摸屏的滑动生成触发信号。当所述滑动的轨迹上任一点落入一图像区域的商品标记框中时,该图像区域被所述触发信号选择为一商品类别对应的目标图像区域。所述商品类别在触摸屏的一侧依次排列,可以通过上下滑动对商品类别进行选择。每一商品类别可以配以图例。
在本实施例中,将商品类别对应的图像区域进行匹配后,还可以进行校验,此时将同一商品类别的分给同一人进行校验,以提高校验的效率。
图7为本发明中待识别目标的便捷标记***的模块示意图。如图7所示,本发明的实施例中还提供一种待识别目标的便捷标记***,用于实现上述的待识别目标的便捷标记方法,所述待识别目标的便捷标记***100包括:
图像采集模块101,用于采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
标记框匹配模块102,用于预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
商品标记模块103,用于通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。
本发明实施例中还提供一种待识别目标的便捷标记设备,包括处理器。存储器,其中存储有处理器的可执行指令。其中,处理器配置为经由执行可执行指令来执行的待识别目标的便捷标记方法的步骤。
如上,该实施例中通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端,如手机采集图像进行标记的可能,提高了图片的采集和标记的效率,能够将图像标记的繁杂工作通过手机端APP外包出去,实现大量图片采集和标记的可能性。
所属技术领域的技术人员能够理解,本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此,本发明的各个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。
图8为本发明中待识别目标的便捷标记设备的结构示意图。下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图8显示的电子设备600仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于:至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中,存储单元存储有程序代码,程序代码可以被处理单元610执行,使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如,处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204,这样的程序模块6205包括但不限于:操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信,和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且,电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白,尽管图8中并未示出,可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质,用于存储程序,程序被执行时实现的待识别目标的便捷标记方法的步骤。在一些可能的实施方式中,本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当程序产品在终端设备上运行时,程序代码用于使终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
如上所示,该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时,本发明能够通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端,如手机采集图像进行标记的可能,提高了图片的采集和标记的效率,能够将图像标记的繁杂工作通过手机端APP外包出去,实现大量图片采集和标记的可能性。
图9是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图9所示,描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明能够通过拖动图像,使图像上的商品区域拖动至一预设的标记框进行商品区域的标记,实现了通过移动端,如手机采集图像进行标记的可能,提高了图片的采集和标记的效率,能够将图像标记的繁杂工作通过手机端APP外包出去,实现大量图片采集和标记的可能性;本发明中当对一所述商品区域标记完成后图像自动移动所述标记框宽度的距离,以使另一所述商品区域移动至所述标记框中,从而实现图像上商品区域的连续快速标记,提高了对图像区域标记的效率;本发明能够在每一所述图像上滑动生成触发信号选择出该商品类别对应的图像区域,可以一次操作,实现多个商品区域的触发,从而提高了商品类别对应的图像区域进行匹配效率。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改,这并不影响本发明的实质内容。

Claims (9)

1.一种待识别目标的标记方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1:采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
步骤S2:预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S3:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框;
所述步骤S3包括如下步骤:
步骤S301:通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框;
步骤S302:当对一所述商品区域标记完成后,所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中;
步骤S303:重复执行步骤S301至S302对所述图像上的多个图像区域进行标记直至所述图像的每个图像区域均被标记。
2.根据权利要求1所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,所述步骤S2包括如下步骤:
步骤S201:预设一标记框,所述标记框与所述图像位于不同的图层,使得所述图像能够相对于所述标记框移动;
步骤S202:将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
步骤S203:调整所述图像的大小,使得所述商品区域的高度方向略小于所述标记框的高度;
步骤S204:调整所述标记框的宽度,使得所述标记框的宽度略大于所述商品区域的宽度。
3.根据权利要求1所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,还包括如下步骤:
步骤S4:在多个商品类别中选定一商品类别;
步骤S5:在所述图像上滑动,并根据该滑动的轨迹生成触发信号;
步骤S6:当所述滑动的轨迹上任一点落入一图像区域的商品标记框中时,该图像区域被所述触发信号选择为一商品类别对应的目标图像区域;
步骤S7:重复执行步骤S5至S6对多个所述商品类别对应的图像区域进行匹配。
4.根据权利要求1所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,
当所述商品区域大于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应;
当所述商品区域小于所述预设的标记框,对所述图像进行缩放以使所述商品区域与所述标记框相适应。
5.根据权利要求1所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,所述标记框的面积能够通过对标记框的高度、宽度进行如下任一种方式进行变换;
-高度锁定,宽度进行变化;
-宽度锁定,高度进行变化;
-高度和宽度以设定比例进行变化;
-高度和宽度能够自由变化。
6.根据权利要求1所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,所述图像自动移动以使另一所述商品区域移动至所述标记框中时,包括如下任一种方式:
-所述图像在标记框相对的平面沿宽度方向移动第一设定距离,所述第一设定距离大于等于所述标记框宽度;
-当所述图像沿所述宽度方向移动至一侧边缘时,所述图像在标记框相对的平面沿高度方向移动第二设定距离且沿所述宽度方向移动至另一侧边缘,所述第二设定距离大于等于标记框高度;
-拖动所述图像,使得图像上的任一图像区域移动至所述标记框中。
7.一种待识别目标的标记***,用于实现权利要求1至6中任一项所述的待识别目标的标记方法,其特征在于,包括:
图像采集模块,用于采集若干张图像,所述图像上至少包括一商品区域;
标记框匹配模块,用于预设一标记框,使得所述图像能够相对于所述标记框移动,以将每一所述图像上的一商品区域拖动至所述标记框中;
商品标记模块,用于通过所述标记框对一所述商品区域进行标记,使得每一商品区域具有一商品标记框。
8.一种待识别目标的标记设备,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,其中存储有所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至6中任意一项所述待识别目标的标记方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,用于存储程序,其特征在于,所述程序被执行时实现权利要求1至6中任意一项所述待识别目标的标记方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109343777B (zh) * 2018-09-11 2020-05-05 北京市劳动保护科学研究所 一种标注方法及***
CN112560840B (zh) * 2018-09-20 2023-05-12 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 多个识别区域识别方法、识别终端及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040096001A (ko) * 2003-05-07 2004-11-16 주식회사 엘지홈쇼핑 동영상을 포함하는 전자 메일의 작성 시스템 및 방법
CN102999535A (zh) * 2011-09-19 2013-03-27 阿里巴巴集团控股有限公司 信息显示方法和信息获取方法、客户端和服务器
CN105593847A (zh) * 2013-06-05 2016-05-18 弗瑞莎伯公司 用于智能购物的方法和设备
CN106803088A (zh) * 2016-12-28 2017-06-06 北京天创征腾信息科技有限公司 一种基于矩形辅助标定框的标定方法及装置
CN107730168A (zh) * 2017-09-28 2018-02-23 中南大学 一种基于图像识别的自动售货机自动库存管理***及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040096001A (ko) * 2003-05-07 2004-11-16 주식회사 엘지홈쇼핑 동영상을 포함하는 전자 메일의 작성 시스템 및 방법
CN102999535A (zh) * 2011-09-19 2013-03-27 阿里巴巴集团控股有限公司 信息显示方法和信息获取方法、客户端和服务器
CN105593847A (zh) * 2013-06-05 2016-05-18 弗瑞莎伯公司 用于智能购物的方法和设备
CN106803088A (zh) * 2016-12-28 2017-06-06 北京天创征腾信息科技有限公司 一种基于矩形辅助标定框的标定方法及装置
CN107730168A (zh) * 2017-09-28 2018-02-23 中南大学 一种基于图像识别的自动售货机自动库存管理***及方法

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