一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在产品验收环节中，通常需要辅助光源以实现高精度的图像分割，进而基于图像分割结果提取需检测的对象是否符合生产标准；相关技术中，辅助光源通常是手动选择，这样会带来费时费人工的问题，进而导致流水线作业效率低下。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例期望提供一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质。

本申请的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像检测方法，所述方法包括：

获取包含待检测对象的待处理图像；

确定所述待检测对象在所述待处理图像中的图像区域；

在所述图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；

基于所述颜色通道，对所述待处理图像进行图像采集，得到通道图像；

基于所述通道图像，对所述待处理图像进行图像分割，确定所述待检测对象在所述待处理图像中的目标区域；

基于所述目标区域，确定所述待检测对象是否为标准对象。

本申请实施例还提供一种图像检测装置，所述图像检测装置包括：获取模块、第一确定模块、采集模块和第二确定模块；其中：

所述获取模块，用于获取包含待检测对象的待处理图像；

所述第一确定模块，用于确定所述待检测对象在所述待处理图像中的图像区域；

所述第一确定模块，还用于在所述图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；

所述采集模块，用于基于所述颜色通道，对所述待处理图像进行图像采集，得到通道图像；

所述第二确定模块，用于基于所述通道图像，对所述待处理图像进行图像分割，确定所述待检测对象在所述待处理图像中的目标区域；

所述第二确定模块，还用于基于所述目标区域，确定所述待检测对象是否为标准对象。

本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，以实现上述所述的图像检测方法。

相应地，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述所述的图像检测方法的步骤。

本申请实施例所提供的图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，首先，获取包含待检测对象的待处理图像；并确定待检测对象在待处理图像中的图像区域；其次，在图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；基于颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像；最后，基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域；并基于目标区域，确定待检测对象是否为标准对象；如此，通过确定待处理图像中图像区域对应的颜色通道，并基于该颜色通道对待处理图像进行处理以确定待检测对象的目标区域，进而来判断待检测对象是否为标准对象，能够节省确定待处理图像对应的辅助光源的成本，同时能够提高确定待检测对象的效率。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种图像检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种图像检测方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种应用于产线中图像检测方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种图像检测方法应用于实际生产中的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

应理解，说明书通篇中提到的“本申请实施例”或“前述实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“本申请实施例中”或“在前述实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中应。在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在未做特殊说明的情况下，电子设备执行本申请实施例中的任一步骤，可以是电子设备的处理器执行该步骤。还值得注意的是，本申请实施例并不限定电子设备执行下述步骤的先后顺序。另外，不同实施例中对数据进行处理所采用的方式可以是相同的方法或不同的方法。还需说明的是，本申请实施例中的任一步骤是电子设备可以独立执行的，即电子设备执行下述实施例中的任一步骤时，可以不依赖于其它步骤的执行。

在实际工业产线中，特别是针对产线上的待检测产品进行验收环节中，通常需要依赖辅助光源实现对待检测产品的高精度图像分割，以提取需检测的对象是否符合生产标准；相关技术中，通常采用手动选择辅助光源实现对待检测产品的高精度图像分割，其中，需先采用深度学习算法对每一待检测样本做大量的标注和训练，以确定具体的辅助光源，再手动选择对应的辅助光源进行后期生产操作，这样会存在过度依赖操作人员的专业水平的问题，同时在实际工业生产中，当被检测样本的更换频率过快时，会存在算法部署成本、人工成本和时间成本增加的问题。

基于以上问题，本申请实施例提供一种图像检测方法，应用于电子设备，参照图1所示的步骤进行以下说明：

步骤101、获取包含待检测对象的待处理图像。

在本申请实施例中，电子设备可以是任一具有数据处理能力的设备。

在一种可行的实现方式中，电子设备可以通过自身内部的图像采集模块来获取待处理图像。

在另一种可行的实现方式中，电子设备可以直接接收能够与其进行信息通信的第二电子设备发送的待处理图像。

需要说明的是，待处理图像的图片格式包括但不限于：位图(Bitmap，BMP)格式、联合照片专家组(Joint Photographic Experts Group，JPEG)格式、便携式网络图形(Portable Network Graphics，PNG)格式以及个人电脑交换(Personal ComputereXchange，PCX)格式等，本申请实施例对此不作任何限定；相应地，待处理图像的数量以及尺寸大小在本申请实施例中也不作任何限定。

其中，待处理图像可以是彩色图像，也可以是灰度图像；其中，彩色图像可以是伪彩色图像、真彩色图像和单色图像等，本申请实施例对此不作任何限定；在本申请以下实施例中，待处理图像均指代彩色图像。

在本申请实施例中，待处理图像可以是具有印刷色彩模式(Cyan Magenta YellowblacK，CMYK)的图像，也可以是具有红绿蓝三色模式(Red Green Blue，RGB)的图像等，本申请实施例对此不作任何限定。

在本申请实施例中，电子设备获取的包含待检测对象的待处理图像中，待检测对象可以是人物、动物、文字、花以及建筑物等，本申请实施例对待检测对象的具体属性不作任何限定；相应地，待检测对象的数量、待检测对象在待处理图像中具体位置以及具体表现形式在本申请实施例中也不作任何限定。

在一种可行的实现方式中，包含待检测对象的待处理图像可以是一副包含多个处于运动状态的人物的宣传画。

在另一种可行的实现方式中，包含待检测对象的待处理图像可以是一副能够呈现“新年快乐”文字信息的祝福图像。

在又一种可行的实现方式中，包含待检测对象的待处理图像可以是一副包含相关商品商标的标签图像。

基于此，包含待检测对象的待处理图像可以是呈现任意画面的图像，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤102、确定待检测对象在待处理图像中的图像区域。

在本申请实施例中，电子设备确定待检测对象在待处理图像中的图像区域。

在一种可行的实现方式中，图像区域可以是待检测对象在待处理图像中所处的位置区域。

在另一种可行的实现方式中，图像区域可以是待检测对象在待处理图像所处的位置区域对应的周边区域。

基于此，电子设备确定的图像区域是与待检测对象具有一定关联关系的区域；其中，图像区域可以是一个，也可以是两个及以上，本申请对此不作任何限定；相应地，对于图像区域的形状、尺寸大小以及图像区域在待处理图像中的具体位置，在本申请实施例中也不作任何限定。

在本申请实施例中，电子设备可以基于图像分割方法确定待检对象在待处理图像中的图像区域；其中，图像分割方法包括但不限于：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

步骤103、在图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道。

在本申请实施例中，电子设备从图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；其中，预设分布比例可以是一个数值，比如，预设分布比例可以设定为80％、90％或95％等。

需要说明的是，每一图像或每一图像区域都有一个或多个颜色通道；其中，颜色通道对应的数量取决于该图像或图像区域的颜色模式；相应地，CMYK图像有4个颜色通道，分别为青色、洋红色、黄色以及黑色；RGB图像有3个颜色通道，分别是红色、绿色以及蓝色。

在本申请实施例中，颜色通道可以是一个，也可以两个以上，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤104、基于颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像。

在本申请实施例中，电子设备基于确定的颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像。

在一种可行的实现方式中，电子设备首先确定与颜色通道相匹配的光源，并将该光源照射至待处理图像的同时，对待处理图像进行图像采集，以得到通道图像。

在本申请实施例中，电子设备基于自身内部的图像采集模块对待处理图像进行图像采集，得到通道图像；其中，图像采集模块在获取待获取图像和通道图像的方式不同，在本申请实施例中，图像采集模块获取的待处理图像是RGB图像，获取的通道图像是灰度图像；在本申请实施例中，通道图像可以是与待处理图像相对应的灰度图像；其中，通道图像和待处理图像所呈现的画面内容仅在颜色上存在不同，其他展现形式均相同。

需要说明的是，一幅完整的图像，通常是由红色、绿色以及蓝色三个通道组成的；其中，红色、绿色以及蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的，且用不同的灰度色阶来表示“红、绿、蓝”在图像中的比重；其中，通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。

步骤105、基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域。

在本申请实施例中，电子设备基于该通道图像，对待处理图像进行图像分割，以确定待检测图像在待处理图像的目标区域。

其中，目标区域可以指代待检测对象在待处理图像中所处的位置区域；相应地，目标区域可以与图像区域相同，也可以不同，本申请实施例对此不作任何限定。

在一种可行的实现方式中，目标区域指代待检测对象在待处理图像中所处的位置区域；图像区域指代待检测对象在待处理图像中的感兴趣区域(Region Of Interest，ROI)；其中，位置区域可以与ROI相同。

在另一种可行的实现方式中，目标区域指代待检测对象在待处理图像中所处的位置区域；图像区域指代待检测对象在待处理图像中的ROI对应的周围区域；其中，位置区域与ROI对应的周期区域不同。

需要说明的是，目标区域在待处理图像的具体位置、形状以及尺寸大小等在本申请实施例中不作任何限定。

在本申请实施例中，电子设备可以基于通道图像与待处理图像之间的对应的关系，对待处理图像中的图像区域进行调整，得到已调整的图像区域，然后基于该已调整的图像区域，对待处理图像进行图像分割，以确定待检测对象在待处理图像中的目标区域。

步骤106、基于目标区域，确定待检测对象是否为标准对象。

在本申请实施例中，电子设备基于目标区域，以确定待检测对象是否为标准对象。

需要说明的是，标准对象指代符合预设规则或预设阈值的对象；在本申请实施例中，待检测对象与标准对象之间具有对应关系。

其中，电子设备基于从确定的目标区域提取待检测对象，并将提取的待检测对象与基准对象进行相似性比对，进而基于相似性比对结果来确定待检测对象是否为标准对象；在本申请实施例中，基准对象指代作为检验标准的对象。

在一种可行的实现方式中，电子设备基于目标区域，提取待检测对象为处于行走状态的第一人物时，并从样本图像中获取处于行走状态的第二人物时，电子设备将第一人物和第二人物的呈现姿态、尺寸大小、色彩参数，以及第一人物和第二人物分别位于待处理图像的第一位置和位于样本图像的第二位置进行相似性比对，在比对结果满足预设阈值的情况下，确定第一人物与第二人物的匹配度高于90％时，进而确定第一人物为标准对象。

在另一种可行的实现方式中，电子设备基于目标区域，提取待检测对象为表征“新年快乐”的第一文本行信息时，并从样本图像中获取表征“元旦快乐”的第二文本行信息时，电子设备将第一文本行信息和第二文本行信息的尺寸大小、色彩参数以及呈现内容进行相似性比对，在比对结果表征第一文本行信息与第二文本行信息的匹配度低于80％时，确定第一文本行信息不是标准对象。

其中，样本图像是与待处理图像具有对应关系的图像，是用于检验待处理图像中的待检测对象是否符合预设标准的图像；相应地，样本图像中包含与待检测对象具有对应关系的基准对象。

需要说明的是，在本申请实施例中，通过从待检测对象在待处理图像的图像区域中，确定颜色占比符合预设分布比例的颜色通道，并将该颜色通道确定为用于分割待处理图像的辅助光源对应的颜色参数；如此，能够避免如相对技术中需要技术人员手动选择辅助光源的操作环节，进而能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本；同时，基于确定的颜色通道对待处理图像进行图像采集和图像分割，能够使得确定的待检测对象在待处理图像的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率，同时能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

本申请实施例提供的图像检测方法，首先，获取包含待检测对象的待处理图像；并确定待检测对象在待处理图像中的图像区域；其次，在图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；基于颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像；最后，基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域；并基于目标区域，确定待检测对象是否为标准对象；如此，通过确定待处理图像中图像区域对应的颜色通道，并基于该颜色通道对待处理图像进行处理以确定待检测对象的目标区域，进而来判断待检测对象是否为标准对象，能够节省确定待处理图像对应的辅助光源的成本，同时能够提高确定待检测对象的效率。

基于前述实施例，本申请实施例还提供一种图像检测方法，应用于电子设备，参照图1和图2所示的步骤进行以下说明：

步骤201、确定待检测对象在待处理图像中的标识区域。

在本申请实施例中，电子设备确定待检测对象在待处理图像中的标识区域；其中，标识区域可以是与待检测对象具有一定关联的区域；电子设备可以基于目标检测方法从待处理图像中确定出对应的标识区域。

其中，电子设备可以将待检测对象在待处理图像中所处的位置区域确定为标识区域；标识区域可以是待检测对象在待处理图像中的ROI；其中，ROI可以是以方框、圆、椭圆或不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。

需要说明的是，ROI是电子设备从待处理图像中选择的一个用于后期分析所需重点关注的区域；其中，使用ROI可以使得电子设备减少处理时间，同时增加确定区域的精度。

其中，标识区域的数量、标识区域在待处理图像中的位置，以及标识区域在待处理图像中的尺寸大小在本申请实施例中不作任何限定。

需要说明的是，标识区域与图像区域可以相同，也可以不同，也可以部分重合，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤202、基于标识区域，确定至少一个边界区域。

其中，图像区域包括至少一个边界区域。

在本申请实施例中，电子设备基于标识区域，确定至少一个边界区域；其中，边界区域指代标识区域对应的周围区域。

需要说明的是，至少一个边界区域之间可以是连续的，也可以是不连续的；相应地，边界区域和标识区域之间存在对应关系。

在本申请实施例中，图像区域包括至少一个边界区域；其中，边界区域的数量可以是由电子设备基于标识区域确定的，本申请实施例中对此不作任何限定。

需要说明的是，在本申请实施例中，电子设备基于待检测对象在待处理图像中的标识区域，确定至少一个边界区域，以便对待检测对象在待处理图像的具体边界位置进行确定，进而使得后期电子设备基于该边界区域进行图像分割时，确定待检测对象的目标区域更加精准。

相应地，电子设备在执行步骤103时，即电子设备在图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道时，还可以通过执行以下步骤203至步骤205的方式来实现：

步骤203、确定每一边界区域的色彩参数。

在本申请实施例中，电子设备获取并确定每一边界区域的色彩参数；其中，色彩参数指代每一边界区域所呈现的内容对应的颜色参数。

在一种可行的实现方式中，在待处理图像为CMYK图像时，电子设备确定对应边界区域的色彩参数可以包括：青色、洋红色、黄色以及黑色。

在另一种可行的实现方式中，在待处理图像为RGB图像时，电子设备确定对应边界区域的色彩参数可以包括：红色、绿色以及蓝色。

需要说明的是，每一边界区域的色彩参数可以相同，也可以不同，更可以部分相同，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤204、基于每一边界区域的色彩参数，确定色彩参数集。

在本申请实施例中，电子设备基于每一边界区域的色彩参数，确定对应的色彩参数集。

其中，色彩参数集中包括每一色彩参数和每一色彩参数在每一边界区域的占比数值；其中，色彩参数集中每一色彩参数和每一色彩参数对应的占比数值是对应进行存储的；相应地，色彩参数集可以使用表格、图像以及文字进行表示，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤205、从色彩参数集中，确定占比大于或等于预设分布比例的色彩参数对应的通道为颜色通道。

在本申请实施例中，电子设备从色彩参数集中，选择并确定占比大于或等于预设分布比例的色彩参数对应的通道为颜色通道。

在本申请实施例中，色彩参数集可以以颜色直方图的形式进行展现；其中，颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征；其所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，同时并不涉及每种色彩所处的空间位置，即不会涉及描述图像中的对象或物体。

在一种可行的实现方式中，电子设备从色彩参数集中，确定占比大于或等于预设分布比例的色彩参数为红色，并将红色对应的通道确定为颜色通道。

在另一种可行的实现方式中，电子设备从色彩参数集中，确定占比大于或等于预设分布比例色彩参数为红色和蓝色，并将红色和蓝色分别对应的通道确定且颜色通道。

需要说明的是，在本申请实施例中，基于每一边界区域的色彩参数以确定对应的颜色通道，使得确定的颜色通道所依赖的色彩参数涉及每一边界区域，进而使得电子设备后期基于该颜色通道对待处理对象进行图像采集和分割时，得到对应的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率，同时能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

相应地，电子设备在执行步骤105时，即电子设备基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域时，还可以通过执行以下步骤206至步骤207的方式来实现：

步骤206、基于通道图像，对每一边界区域进行调整，得到至少一个已调整边界区域。

在本申请实施例中，电子设备基于通道图像，对每一边界区域进行调整，得到至少一个已调整边界区域；其中，通道图像是与待处理图像对应的灰度图像。

在一种可行的实现方式中，电子设备基于通道图像，即基于通道图像与待处理图像的对应关系，对每一边界区域在待处理图像中的位置信息进行调整，得到至少一个已调整边界区域。

在一种可行的实现方式中，电子设备基于通道图像，即基于通道图像与待处理图像的对应关系，对每一边界区域在待处理图像中的尺寸大小进行调整，得到至少一个已调整边界区域。

在一种可行的实现方式中，电子设备基于通道图像，即基于通道图像与待处理图像的对应关系，对每一边界区域在待处理图像中的形状调整，得到至少一个已调整边界区域。

基于此，在本申请实施例中，对每一边界区域的相关信息进行调整，该相关信息包括但不限于：每一边界区域在待处理图像中的位置信息、尺寸信息以及形状信息。

需要说明的是，边界区域与已调整的边界区域可以相同，也可以不同，本申请实施例中对此不作任何限定。

步骤207、基于至少一个已调整边界区域，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域。

在本申请实施例中，电子设备基于至少一个已调整边界区域，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域。

其中，电子设备基于至少一个已调整的边界区域，对待处理图像进行图像分割即区域分割，以将待处理图像划分为目标区域和样本区域；其中，目标区域即为待检测对象在待处理图像中所处的位置区域，相应地，样本区域即为待处理图像中非位置区域的区域。

需要说明的是，目标区域即为待检测对象在待处理图像中所处的位置区域，相应地，目标区域的尺寸大小、形状是与待检测对象的具体属性相对应的。

需要说明的是，通过对每一边界区域进行调整，以确定更加精准的边界信息即已调整的边界区域，并基于已调整的边界区域，对待处理图像进行图像分割，使得确定待检测对象在待处理图像中的目标区域位置更加精准，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率，同时能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

本申请实施例提供的图像检测方法，通过确定待检测对象在待处理图像的每一边界区域对应的颜色参数，来确定对应的颜色通道，使得确定颜色通道所依赖的参数涉及更加全面的前提下，能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本；同时基于该颜色通道对应的通道图像，对待处理图像中每一边界区域进行调整，并基于已调整的边界区域对待处理图像进行图像分割以确定待检测对象的目标区域，能够使得确定的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率，同时能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

基于前述实施例，本申请实施例还提供一种图像检测方法，应用于电子设备，参照图1至图3所示的步骤进行以下说明：

步骤301、从目标区域中提取待检测对象。

在本申请实施例中，电子设备从目标区域中提取待检测对象；其中，目标区域是基于至少一个已调整边界区域确定得来的；同时目标区域内包括但不限于待检测对象。

其中，电子设备从目标区域中提取待检测对象所使用的方法在本申请实施例中不作任何限定。

步骤302、基于获取的样本图像，提取基准对象。

在本申请实施例中，电子设备获取样本图像，并从样本图像中提取基准对象；其中，样本图像与待处理图像相匹配，待检测对象与基准对象相对应。

需要说明的是，样本图像即为数据库中存取的、用于与待处理图像进行比对并分析的图像；其中，样本图像的具体格式、表现形式等在本申请实施例中不作任何限定。

相应地，电子设备获取样本图像以及从样本图像中提取基准对象所采用的方法，可以与获取待处理图像以及从待处理图像中提取待检测对象的方法相同，也可以不同，本申请实施例中对此不作任何限定。

步骤303、基于待检测对象和基准对象，确定待检测对象是否为标准对象。

在本申请实施例中，电子设备基于分别获取的待检测对象和基准对象，确定待检测对象是否为标准对象。

需要说明的是，标准对象、基准对象以及待检测对象三者之间存在对应关系；在一种可行的实现方式中，标准对象可以是与基准对象的相似度满足一定阈值的对象，同时，待检测对象与标准对象之间的关联程度在本申请实施例中不作任何限定。

需要说明的是，通过与样本图像中的基准对象进行比对，来确定从目标区域提取的待检测对象是否为标准对象，如此，能够使得待检测对象进行评判时有参考依据，进而能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

在一种可行的实现方式中，电子设备将待检测对象和基准对象进行相似性比对，基于相似性比对结果来确定待检测对象是否符合相关标准，即判断待检测对象是否为标准对象。

在一种可行的实现方式中，电子设备在执行步骤303时，还可以通过以下步骤303a至步骤303b的方式来实现：

步骤303a、对待检测对象和基准对象进行相似性比对，得到比对结果。

在一种可行的实现方式中，电子设备将待检测对象和基准对象的色彩参数进行比对，得到比对结果。

在另一种可行的实现方式中，电子设备将待检测对象和基准对象的尺寸参数进行比对，得到比对结果。

在又一种可行的实现方式中，电子设备将待检测对象和基准对象的形态参数等进行比对，得到比对结果。

基于此，电子设备可以将待检测对象和基准对象的色彩参数和/或尺寸参数和/或形态参数等相关信息进行比对，得到比对结果。

其中，比对结果可以是以数值进行表现，如：80％、90％等，也可以文字描述进行表现，如：不太匹配、非常匹配等，本申请实施例中对此不作任何限定。

步骤303b、在比对结果大于或等于预设阈值的情况下，确定待检测对象为标准对象。

在本申请实施例中，电子设备在比对结果大于或等于预设阈值的情况下，确定待检测对象为标准对象，即待检测对象与基准对象的相似性满足预设阈值的情况。

其中，预设阈值可以是电子设备基于预设策略确定的，也可以是操作电子设备的技术人员通过外接输入设备输入至电子设备的，本申请实施例中对预设阈值的具体来源以及具体数值不作任何限定。

在一种可行的实现方式中，电子设备在比对结果大于或等于预设阈值的情况下，确定待检测对象为标准对象，并将待检测对象标记为通过。

在另一种可行的实现方式中，电子设备在比对结果小于预设阈值的情况下，确定待检测对象不是标准对象，并将待检测对象标记未通过。

需要说明的是，在本申请实施例中，通过与样本图像的基准对象进行比对，并将比对结果与预设阈值进行比较，来确定从目标区域提取的待检测对象是否为标准对象，如此，能够使得待检测对象进行评判时有参考依据，进而能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

本申请实施例提供的图像检测方法，通过确定待检测对象在待处理图像的每一边界区域对应的颜色参数，来确定对应的颜色通道，使得确定颜色通道所依赖的参数涉及更加全面的前提下，能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本；同时基于该颜色通道对应的通道图像，对待处理图像中每一边界区域进行调整，并基于已调整的边界区域对待处理图像进行图像分割以确定待检测对象的目标区域，能够使得确定的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率；同时通过与样本图像的基准对象进行比对，来确定从目标区域提取的待检测对象是否为标准对象，能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

基于上述实施例，电子设备在执行步骤104时，即电子设备基于颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像时，还可以通过以下步骤A1至步骤A2的方式来实现：

步骤A1、确定与颜色通道对应的调整光源。

在本申请实施例中，电子设备基于颜色通道，确定与颜色通道匹配的即对应的调整光源；在一种可行的实现方式中，颜色通道为红色时，电子设备确定与颜色通道对应的红色调整光源。

其中，该调整光源的照射角度、光线强度以及光线质感等在本申请实施例中不作任何限定。

步骤A2、采用调整光源，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像。

在本申请实施例中，电子设备采用调整光源，对待处理图像进行照射的同时，对待处理图像进行图像采集，以得到通道图像；其中，通道图像的具体描述可参考上述描述，此处不再赘述。

在一种可行的实现方式中，电子设备采用红色调整光源，照射待处理图像的同时，对待处理图像进行图像采集，以得到通道图像。

在另一种可行的实现方式中，电子设备采用红色调整光源和蓝色调整光源，共同照射待处理图像的同时，对待处理图像进行图像采集，以得到通道图像。

需要说明的是，在本申请实施例中，电子设备基于确定的调整光源对待处理图像进行图像采集，以得到通道图像，如此，将颜色通道对应的颜色光源确定为用于分割待处理图像的辅助光源，能够避免如相对技术中需要技术人员手动选择辅助光源的操作环节，进而能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本。

基于此，如图4所示，为申请实施例提供的一种应用于产线中图像检测方法的流程示意图；其中，401为获取待处理图像，对应于本申请实施例提供的电子设备获取包含待检测对象的待处理图像；402为从待处理图像中确定边界区域，即对应于本申请实施例中，电子设备从待处理图像中确定标识区域，进一步基于该标识区域确定至少一个边界区域；403为确定该边界区域的颜色通道，相应地，404为确定与颜色通道对应的光源；执行401至404之后，即电子设备确定对应的生产辅助光源之后，开始产线上的具体应用，即首先执行405、开始；其次，执行406、使用光源，确定通道图像，并执行407、确定目标区域，即电子设备基于该通道图像对待处理图像进行图像分割，以确定目标区域；然后，执行408、从目标区域中提取待检测对象；最后执行409、进行比对确定结果，即电子设备将待检测对象与样本图像中的基准对象进行比对，确定待检测对象是否为标准对象；相应地，后期电子设备获取新的待处理图像之后，可以直接执行405至409。

同时，电子设备执行上述401至409时，可以划分为五大步骤：步骤1、通过自然光采集图像，即获取待处理图像；步骤2、通过目标检测算法，确定边界区域，即定位分割ROI以及ROI对应的周围区域；步骤3、分析边界区域的颜色分布，选择占主要部分的颜色对应的通道作为颜色通道；步骤4、通过该颜色通道对应的光源采集待处理图像，得到通道图像，即灰度图像；步骤5、基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，并提取待检测对象进行相关比对，以得到检测结果。

相应地，如图5所示，为本申请实施例提供的一种图像检测方法应用于实际生产中的流程示意图；首先，501为图像采集，即对应于图4中的自然光采集图像得到待检测的相关logo图像，以得到502；同时电子设备对502中的图像进行目标检测以截取logo对应的ROI和ROI的周围区域，其中，5022指代ROI，相应地，5022的周边区域即5021指代ROI的周围区域；其次，电子设备统计该ROI的周围区域对应的颜色参数，以得到颜色分布图，如503所示，进而通过对颜色直方图分析，得到504、ROI的周围区域主要以红色分布为主；然后执行505、在实际生产中，采用红色通道对应的红色光源对自然光采集的图像进行过滤，进而得到与图4对应的通道图像，以便电子设备后期执行506，即循环采样、分割以及比对等；相应地，后期电子设备多次重复获取新的待处理图像之后，即执行501之后，可以直接执行505至506。

基于前述实施例，本申请实施例还提供一种图像检测装置6，该图像检测装置6可以应用于图1至图3对应的实施例提供的一种图像检测方法中，参照图6所示，该图像检测装置6可以包括：获取模块61、第一确定模块62、采集模块63和第二确定模块64，其中：

获取模块61，用于获取包含待检测对象的待处理图像；

第一确定模块62，用于确定待检测对象在待处理图像中的图像区域；

第一确定模块62，还用于在图像区域中，确定颜色占比大于或等于预设分布比例的颜色通道；

采集模块63，用于基于颜色通道，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像；

第二确定模块64，用于基于通道图像，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域；

第二确定模块64，还用于基于目标区域，确定待检测对象是否为标准对象。

在本申请其他实施例中，第一确定模块62，还用于确定待检测对象在待处理图像中的标识区域；基于标识区域，确定至少一个边界区域；其中，图像区域包括至少一个边界区域。

在本申请其他实施例中，第一确定模块62，还用于确定每一边界区域的色彩参数；基于每一边界区域的色彩参数，确定色彩参数集；从色彩参数集中，确定占比大于或等于预设分布比例的色彩参数对应的通道为颜色通道。

在本申请其他实施例中，采集模块63，还用于确定与颜色通道对应的调整光源；采用调整光源，对待处理图像进行图像采集，得到通道图像。

在本申请其他实施例中，第二确定模块64，还用于基于通道图像，对每一边界区域进行调整，得到至少一个已调整边界区域；基于至少一个已调整边界区域，对待处理图像进行图像分割，确定待检测对象在待处理图像中的目标区域。

在本申请其他实施例中，第二确定模块64，还用于从目标区域中提取待检测对象；基于获取的样本图像，提取基准对象；基于待检测对象和基准对象，确定待检测对象是否为标准对象。

在本申请其他实施例中，第二确定模块64，还用于对待检测对象和基准对象进行相似性比对，得到比对结果；在比对结果大于或等于预设阈值的情况下，确定待检测对象为标准对象。

需要说明的是，本实施例中各个模块所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图1至3对应的实施例提供的图像检测方法中的实现过程，此处不再赘述。

本申请实施例所提供的图像检测装置，通过确定待检测对象在待处理图像的每一边界区域对应的颜色参数，来确定对应的颜色通道，使得确定颜色通道所依赖的参数涉及更加全面的前提下，能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本；同时基于该颜色通道对应的通道图像，对待处理图像中每一边界区域进行调整，并基于已调整的边界区域对待处理图像进行图像分割以确定待检测对象的目标区域，能够使得确定的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率；同时通过与样本图像的基准对象进行比对，来确定从目标区域提取的待检测对象是否为标准对象，能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

基于前述实施例，本申请的实施例还提供一种电子设备7，该电子设备7可以应用于图1至3对应的实施例提供的一种图像检测方法中，参照图7所示，该电子设备7可以包括：处理器71、存储器72、通信总线73，其中：

通信总线73用于实现处理器71和存储器72之间的通信连接。

处理器71用于执行存储器72中存储的图像检测方法的程序，以实现参照图1至3对应的实施例提供的图像检测方法。

本申请实施例所提供的电子设备，通过确定待检测对象在待处理图像的每一边界区域对应的颜色参数，来确定对应的颜色通道，使得确定颜色通道所依赖的参数涉及更加全面的前提下，能够节省确定分割待处理图像的辅助光源的人工成本和时间成本；同时基于该颜色通道对应的通道图像，对待处理图像中每一边界区域进行调整，并基于已调整的边界区域对待处理图像进行图像分割以确定待检测对象的目标区域，能够使得确定的目标区域准确度更高，进而能够提高从目标区域中提取待检测对象的准确度和效率；同时通过与样本图像的基准对象进行比对，来确定从目标区域提取的待检测对象是否为标准对象，能够减小确定待检测对象是否为标准对象的误判率。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如图1至3对应的实施例提供的图像检测方法的步骤。

需要说明的是，上述计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性随机存取存储器(Ferromagnetic Random Access Memory，FRAM)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种电子设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所描述的方法。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。