本發明涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種計數方法和系統。

背景技術：

生活中，經常會需要計數，例如快遞人員清點快遞的件數，外出郊游組織人員點人數，其他清點物品數等等。現有技術中，在計數方面，一般采用的是人工點數來計數。

人工計數很容易出現誤計的情況，而且數量較多時繁瑣費時。現有技術中也有使用計算器等進行點數，通過手動點觸按鍵進行計數，而手動點觸計數很容易出現無操作，如不小心無操作之后，便要重新計數。計數繁復，對于大數量的操作，對用戶而言也是極重工作，不比人工計數簡單。

因此，如何提供一種更加智能的自動計數方法，以減輕人工計數的負擔，成為本領域亟需解決的問題。

技術實現要素：

本發明的目的是提供一種更加智能的自動計數方法和系統，以減輕人工計數的負擔。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：

一種計數方法，包括：

獲取參照圖像，并存儲；

根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域；

統計并獲取匹配的目標區域的總數量。

優選的，所述根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域的步驟進一步包括：根據參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像達到預設匹配度的目標區域。

優選的，所述統計并獲取匹配的目標區域的總數量的步驟進一步包括：根據目標區域的修正指令，再次獲取目標區域的總數量。

優選的，所述獲取參照圖像的步驟具體包括：通過拍攝或選取圖像獲取參照圖像。

優選的，在獲取參照圖像，并存儲的步驟之后，所述方法進一步包括：

獲取拍攝或導入的目標圖像，并存儲。

本發明公開一種計數系統，包括：

圖像錄入模塊，用于獲取參照圖像，并存儲；

圖像分析模塊，用于根據該該參照圖像在目標圖像上尋找與該參照圖像匹配的目標區域；

計數模塊，用于統計并獲取匹配的目標區域的總數量。

優選的，所述圖像分析模塊具體用于：根據參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像達到預設匹配度的目標區域。

優選的，所述計數模塊進一步用于：根據目標區域的修正指令，再次獲取目標區域的總數量。

優選的，所述圖像錄入模塊具體用于，通過拍攝或選取圖像獲取參照圖像。

優選的，所述系統還包括獲取模塊，用于獲取拍攝或導入的目標圖像，并存儲。

本發明的一種計數方法由于包括：獲取參照圖像，并存儲；根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域；統計并獲取匹配的目標區域的總數量。采用這種方式，就可以根據選取的參照圖像確定想要對哪些區域的圖像進行計數，在目標圖像上找出與參照圖像相匹配的目標區域，并且目標區域的數量，從而進行快速簡單的計數，該技術方案不需要人工一個個去點數，通過自動點數減輕了人工負擔，提高了工作效率。

附圖說明

圖1是本發明實施例的一種計數方法的流程圖；

圖2是本發明實施例的參照圖像的示意圖；

圖3是本發明實施例的目標圖像的示意圖；

圖4是本發明實施例的另一參照圖像的示意圖；

圖5是本發明實施例的另一目標圖像的示意圖；

圖6是本發明實施例的一種計數系統的示意圖。

具體實施方式

雖然流程圖將各項操作描述成順序的處理，但是其中的許多操作可以被并行地、并發地或者同時實施。各項操作的順序可以被重新安排。當其操作完成時處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。處理可以對應于方法、函數、規程、子例程、子程序等等。

計算機設備包括用戶設備與網絡設備。其中，用戶設備或客戶端包括但不限于電腦、智能手機、PDA等；網絡設備包括但不限于單個網絡服務器、多個網絡服務器組成的服務器組或基于云計算的由大量計算機或網絡服務器構成的云。計算機設備可單獨運行來實現本發明，也可接入網絡并通過與網絡中的其他計算機設備的交互操作來實現本發明。計算機設備所處的網絡包括但不限于互聯網、廣域網、城域網、局域網、VPN網絡等。

在這里可能使用了術語“第一”、“第二”等等來描述各個單元，但是這些單元不應當受這些術語限制，使用這些術語僅僅是為了將一個單元與另一個單元進行區分。這里所使用的術語“和/或”包括其中一個或更多所列出的相關聯項目的任意和所有組合。當一個單元被稱為“連接”或“耦合”到另一單元時，其可以直接連接或耦合到所述另一單元，或者可以存在中間單元。

這里所使用的術語僅僅是為了描述具體實施例而不意圖限制示例性實施例。除非上下文明確地另有所指，否則這里所使用的單數形式“一個”、“一項”還意圖包括復數。還應當理解的是，這里所使用的術語“包括”和/或“包含”規定所陳述的特征、整數、步驟、操作、單元和/或組件的存在，而不排除存在或添加一個或更多其他特征、整數、步驟、操作、單元、組件和/或其組合。

下面結合附圖和較佳的實施例對本發明作進一步說明。

實施例一

如圖1所示，本實施例中公開本發明公開一種計數方法，包括：

S101、獲取參照圖像，并存儲；

S102、根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域；

S103、統計并獲取匹配的目標區域的總數量。

本發明的一種計數方法由于包括：獲取參照圖像，并存儲；根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域；統計并獲取匹配的目標區域的總數量。采用這種方式，就可以根據選取的參照圖像確定想要對哪些區域的圖像進行計數，在目標圖像上找出與參照圖像相匹配的目標區域，并且目標區域的數量，從而進行快速簡單的計數，該技術方案不需要人工一個個去點數，通過自動點數減輕了人工負擔，提高了工作效率。

本實施例中，例如，一幅圖像中有一根白色蠟燭，用戶想選取該圖像中的白色蠟燭作為參照，于是選擇白色蠟燭區域為參照圖像，系統獲取后該參照圖像后，就記錄下來了，然后用戶想在一個目標圖像上知道該目標圖像上有多少根白色蠟燭，就可以讓系統根據剛才記錄的參照圖像進行圖像的分析比對，從而在目標圖像中找出與參照圖像相對應的目標區域，例如找出了15個與參照圖像匹配的白色蠟燭為目標區域，那么系統就統計出了目標區域的數量為15個，從而完成了計數，大大方便了計數的操作，不需要人工一個個的去數數，減輕了人工負擔。本實施例中，系統獲取后該參照圖像后，記錄可以為臨時儲存在系統中，也可以直接存儲到系統中。本實施例中的方法可以應用在移動終端中，可以帶有攝像頭，這樣可以方便獲取圖像，例如參照圖像、目標圖像等，獲取的圖像可以是圖片形式的，也可以是視頻形式的。

本實施例中應用的圖片識別技術為現有的圖片識別技術，例如人臉識別，指紋識別，圖像匹配等等，均在現有技術中有成熟的應用。圖像識別技術可能是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征,如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息,抽出關鍵的信息。同時,在大腦里必定有一個負責整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。在人類圖像識別系統中，對復雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。對于熟悉的圖形,由于掌握了它的主要特征，就會把它當作一個單元來識別，而不再注意它的細節了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中，人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊，而且能把經常在一起出現的字或詞組成組塊單位來加以識別。

圖像識別的基本過程包括：

(1)信息的獲取：是通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。信息可以是二維的圖象如文字，圖象等；可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。

(2)預處理：包括A\D,二值化，圖象的平滑，變換，增強，恢復，濾波等,主要指圖象處理；

(3)特征抽取和選擇：在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個數據，這種在測量空間的原始數據通過變換獲得在特征空間最能反映分類本質的特征。這就是特征提取和選擇的過程；

(4)分類器設計：分類器設計的主要功能是通過訓練確定判決規則，使按此類判決規則分類時，錯誤率最低；

(5)分類決策：在特征空間中對被識別對象進行分類。

根據其中另一個示例，所述根據該參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像匹配的目標區域的步驟進一步包括：根據參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像達到預設匹配度的目標區域。

根據上述圖像識別技術，在根據參照圖像識別目標圖像的目標區域時，為較為準確的進行匹配，可以設置匹配度，只有在達到匹配度的區域才記為目標區域，例如，匹配度設置為80％，只有在識別的區域與參照圖像的匹配度達到80％時才會將該識別的區域計入為目標區域，當然，匹配度大于等于80％都記為目標區域，所以匹配度為90％，100％的也為目標區域。

根據其中一個示例，獲取參照圖像的步驟具體包括：通過拍攝或選取圖像獲取參照圖像。這樣可以通過攝像頭拍攝圖像后選取圖像中的區域作為參照圖像，或者直接在移動終端等設備中選一幅圖像，選取該圖像的部分區域作為參照圖像。當然也可以直接獲取攝像頭拍攝的圖像作為參照圖像，或直接選取設備中存儲的一幅圖像作為參照圖像。本實施例中，拍攝圖像后選取圖像中的區域作為參照圖像，或者直接在移動終端等設備中選一幅圖像，選取該圖像的部分區域作為參照圖像的方式會更加準確的定義參照，從而使統計目標區域數量時更加準確。

根據其中一個示例，在獲取參照圖像上的參照圖像，并存儲的步驟之后，所述方法進一步包括：

獲取拍攝或導入的目標圖像，并存儲。這樣就可以通過攝像頭拍攝到目標圖像，或通過圖像的導入來獲取目標圖像，從而對目標圖像進行統計、點數。

本實施例中，參照圖像可以是從目標圖像中選取的，即參照圖像是目標圖像的一部分，例如上述案例中，一張圖像中有若干白色蠟燭，用戶想知道這個圖像中的白色蠟燭數量，就可以在這張圖像中選擇其中一個白色蠟燭的區域作為參照圖像，從而根據該參照圖像匹配目標區域，例如匹配出的目標區域為15個，如果目標區域未將參照圖像計算在內，那么圖像中的白色蠟燭的總數量應該加上參照圖像的蠟燭，所以為16個。當然，在該目標圖像中匹配時，也可以是在匹配時將參考圖像自身也計算進去了，所以如果匹配出的目標區域為15個，那么總數量也為15個，當參照圖像是目標圖像的一部分時，是否將參考區域計算在內，可以根據用戶的需要進行設置。

本實施例中，參照圖像可以不是從目標圖像中選取的，即參照圖像不是目標圖像的一部分，參照圖像從其他的圖像中選取或拍攝或導入等。具體的，如上述案例中，參照圖像可以是單獨拍攝的白色蠟燭的圖像，這樣展示出來的圖像更加清晰，從而更加容易匹配。

根據其中另一個示例，所述統計并獲取匹配的目標區域的總數量的步驟進一步包括：根據目標區域的修正指令，再次獲取目標區域的總數量。

采用這種方式，就可以減少統計數量的錯誤率，以更加準確的獲取統計數量。修正方式可以采用人工修正的方式進行修改，更正統計數據，當然也可以采用其他方式，例如重新統計一次的方式進行數量的再統計從而進行校對；或者修改匹配度后再進行統計，修改匹配度可以是提高匹配度，例如第一次統計時設置的匹配度為70％，第二次統計時可以將匹配度設置為75％，從而更加準確的統計，當然也可以降低匹配度，例如第二次統計時將匹配度設置為66％，從而將第一次漏掉的目標區域補充進去。另外，參照圖像可以是從目標圖像中選取的，即參照圖像是目標圖像的一部分時，在匹配時需要將參考區域自身計算進去，此時也可以采用修正的方式，即直接在統計數量上加一即為總數量。當然在這種情況下，也可以在統計數量的設置中設置為起始數為2，或者統計時在統計后的數量上加一。

根據上述實施例，示例的，如圖2所示，圖2的圖像中劃出部分區域并設定為參照圖像，即圖中的橢圓框內的部分，系統對此進行存儲。之后，如圖3所示，圖3為目標圖像，根據圖2中選定的參照圖像就會在圖3中尋找匹配度達到的目標區域，例如匹配度設置為70％，因此系統就會在圖3中尋找與參照圖像匹配度達到70％的區域，記為目標區域，從而統計目標區域的數量，進行計數，統計到的數量為28個。

示例的，如圖4所示，圖4為參照圖像，同時將圖4中劃出部分區域并設定為參照圖像，即圖中矩形框內的區域，系統對此進行存儲。之后，如圖5所示，圖5為目標圖像，根據圖4中的參照圖像就會在圖5中尋找匹配度達到的目標區域，例如匹配度設置為60％，因此系統就會在圖3中尋找與參照圖像匹配度達到60％的區域，記為目標區域，從而統計目標區域的數量，進行計數，統計到的數量為11個。

根據本發明其中一個示例，如圖6所示，本實施例中公開一種計數系統，包括：

圖像錄入模塊101，用于獲取參照圖像，并存儲；

圖像分析模塊102，用于根據該該參照圖像在目標圖像上尋找與該參照圖像匹配的目標區域；

計數模塊103，用于統計并獲取匹配的目標區域的總數量。

采用這種方式，就可以根據選取的參照圖像確定想要對哪些區域的圖像進行計數，在目標圖像上找出與參照圖像相匹配的目標區域，并且目標區域的數量，從而進行快速簡單的計數，該技術方案不需要人工一個個去點數，通過自動點數減輕了人工負擔，提高了工作效率。

本實施例中，例如，一幅圖像中有一根白色蠟燭，用戶想選取該圖像中的白色蠟燭作為參照，于是選擇白色蠟燭區域為參照圖像，系統獲取后該參照圖像后，就記錄下來了，然后用戶想在一個目標圖像上知道該目標圖像上有多少根白色蠟燭，就可以讓系統根據剛才記錄的參照圖像進行圖像的分析比對，從而在目標圖像中找出與參照圖像相對應的目標區域，例如找出了15個與參照圖像匹配的白色蠟燭為目標區域，那么系統就統計出了目標區域的數量為15個，從而完成了計數，大大方便了計數的操作，不需要人工一個個的去數數，減輕了人工負擔。本實施例中，系統獲取后該參照圖像后，記錄可以為臨時儲存在系統中，也可以直接存儲到系統中。本實施例中的方法可以應用在移動終端中，可以帶有攝像頭，這樣可以方便獲取圖像，例如參照圖像、目標圖像等，獲取的圖像可以是圖片形式的，也可以是視頻形式的。

根據其中另一個示例，所述圖像分析模塊具體用于：根據參照圖像在目標圖像上尋找與參照圖像達到預設匹配度的目標區域。

根據上述圖像識別技術，在根據參照圖像識別目標圖像的目標區域時，為較為準確的進行匹配，可以設置匹配度，只有在達到匹配度的區域才記為目標區域，例如，匹配度設置為80％，只有在識別的區域與參照圖像的匹配度達到80％時才會將該識別的區域計入為目標區域，當然，匹配度大于等于80％都記為目標區域，所以匹配度為90％，100％的也為目標區域。

根據其中一個示例，圖像錄入模塊具體用于，通過拍攝或選取圖像獲取參照圖像。這樣可以通過攝像頭拍攝圖像后選取圖像中的區域作為參照圖像，或者直接在移動終端等設備中選一幅圖像，選取該圖像的部分區域作為參照圖像。當然也可以直接獲取攝像頭拍攝的圖像作為參照圖像，或直接選取設備中存儲的一幅圖像作為參照圖像。本實施例中，拍攝圖像后選取圖像中的區域作為參照圖像，或者直接在移動終端等設備中選一幅圖像，選取該圖像的部分區域作為參照圖像的方式會更加準確的定義參照，從而使統計目標區域數量時更加準確。

根據其中一個示例，所述系統還包括獲取模塊，用于獲取拍攝或導入的目標圖像，并存儲。這樣就可以通過攝像頭拍攝到目標圖像，或通過圖像的導入來獲取目標圖像，從而對目標圖像進行統計、點數。

本實施例中，參照圖像可以是從目標圖像中選取的，即參照圖像是目標圖像的一部分，例如上述案例中，一張圖像中有若干白色蠟燭，用戶想知道這個圖像中的白色蠟燭數量，就可以在這張圖像中選擇其中一個白色蠟燭的區域作為參照圖像，從而根據該參照圖像匹配目標區域，例如匹配出的目標區域為15個，如果目標區域未將參照圖像計算在內，那么圖像中的白色蠟燭的總數量應該加上參照圖像的蠟燭，所以為16個。當然，在該目標圖像中匹配時，也可以是在匹配時將參考圖像自身也計算進去了，所以如果匹配出的目標區域為15個，那么總數量也為15個，當參照圖像是目標圖像的一部分時，是否將參考區域計算在內，可以根據用戶的需要進行設置。

本實施例中，參照圖像可以不是從目標圖像中選取的，即參照圖像不是目標圖像的一部分，參照圖像從其他的圖像中選取或拍攝或導入等。具體的，如上述案例中，參照圖像可以是單獨拍攝的白色蠟燭的圖像，這樣展示出來的圖像更加清晰，從而更加容易匹配。

根據其中另一個示例，計數模塊進一步用于：根據目標區域的修正指令，再次獲取目標區域的總數量。

采用這種方式，就可以減少統計數量的錯誤率，以更加準確的獲取統計數量。修正方式可以采用人工修正的方式進行修改，更正統計數據，當然也可以采用其他方式，例如重新統計一次的方式進行數量的再統計從而進行校對；或者修改匹配度后再進行統計，修改匹配度可以是提高匹配度，例如第一次統計時設置的匹配度為70％，第二次統計時可以將匹配度設置為75％，從而更加準確的統計，當然也可以降低匹配度，例如第二次統計時將匹配度設置為66％，從而將第一次漏掉的目標區域補充進去。另外，參照圖像可以是從目標圖像中選取的，即參照圖像是目標圖像的一部分時，在匹配時需要將參考區域自身計算進去，此時也可以采用修正的方式，即直接在統計數量上加一即為總數量。當然在這種情況下，也可以在統計數量的設置中設置為起始數為2，或者統計時在統計后的數量上加一。

根據上述實施例，示例的，如圖2所示，圖2的圖像中劃出部分區域并設定為參照圖像，即圖中的橢圓框內的部分，系統對此進行存儲。之后，如圖3所示，圖3為目標圖像，根據圖2中選定的參照圖像就會在圖3中尋找匹配度達到的目標區域，例如匹配度設置為70％，因此系統就會在圖3中尋找與參照圖像匹配度達到70％的區域，記為目標區域，從而統計目標區域的數量，進行計數，統計到的數量為28個。

示例的，如圖4所示，圖4為參照圖像，同時將圖4中劃出部分區域并設定為參照圖像，即圖中矩形框內的區域，系統對此進行存儲。之后，如圖5所示，圖5為目標圖像，根據圖4中的參照圖像就會在圖5中尋找匹配度達到的目標區域，例如匹配度設置為60％，因此系統就會在圖3中尋找與參照圖像匹配度達到60％的區域，記為目標區域，從而統計目標區域的數量，進行計數，統計到的數量為11個。

以上內容是結合具體的優選實施方式對本發明所作的進一步詳細說明，不能認定本發明的具體實施只局限于這些說明。對于本發明所屬技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應當視為屬于本發明的保護范圍。