调整距离确定方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种调整距离确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着人工智能技术的发展，银行营业厅已经全面进入智能化时代，银行营业厅中部署的智能柜台实现了银行业务的智能办理，智能柜台在为用户办理业务时，通过安装的摄像头采集用户图像，由于智能柜台的摄像头不能自由伸缩，当智能柜台无法采集到有效的用户图像时，需要提示用户移动。
3.在传统技术中，智能柜台对采集的用户图像进行处理，以确定用户需要移动的调整距离，确定调整距离所花费的时间较长，导致调整距离的确定效率较低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高调整距离确定效率的调整距离确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种调整距离确定方法。所述方法包括：
6.获取初始采样图像，针对所述初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点；所述初始图像由目标设备拍摄目标对象得到；
7.基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点；
8.基于所述第一采样像素点和所述第二采样像素点，确定所述采样像素点的采样像素值；
9.基于所述初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个所述采样像素点对应的采样像素值，得到所述初始图像对应的目标图像；
10.基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离；
11.基于所述间隔距离，确定所述目标对象的调整距离；所述调整距离用于提示所述目标对象调整位置。
12.在一个实施例中，所述从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点包括：
13.获取所述采样像素点的采样位置；
14.基于所述采样位置，从所述初始图像中获取与所述采样像素点相邻的四个匹配像素点。
15.在一个实施例中，所述基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点包括：
16.将所述匹配像素点划分成第一组合和第二组合；所述第一组合中的两个匹配像素点左右相邻，所述第二组合中的两个匹配像素点左右相邻；
17.基于所述第一组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第一采样像素点；
18.基于所述第二组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第二采样像素点。
19.在一个实施例中，所述第一组合中的两个匹配像素点分别为第一匹配像素点和第二匹配像素点；所述基于所述第一组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第一采样像素点包括：
20.获取所述第一匹配像素点的第一匹配坐标和所述第二匹配像素点的第二匹配坐标；所述第一匹配坐标和所述第二匹配坐标中均包括第一坐标的坐标值和第二坐标的坐标值；
21.基于所述第一匹配坐标中第二坐标的坐标值，以及所述采样像素点的采样坐标中的第一坐标的坐标值，确定所述第一采样像素点的第一采样坐标；
22.基于所述第一匹配坐标、所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配像素点的第一权值和所述第二匹配像素点的第二权值；
23.基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一匹配像素点的第一像素值和所述第二匹配像素点的第二像素值进行融合，得到所述第一采样像素点的第一采样像素值。
24.在一个实施例中，所述基于所述第一匹配坐标、所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配像素点的第一权值和所述第二匹配像素点的第二权值包括：
25.基于所述第一匹配坐标与所述第二匹配坐标，确定所述第一匹配采样点与所述第二匹配采样点之间的距离；
26.基于所述第一匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配采样点与所述第一采样像素点之间的第一距离，基于所述第一距离和所述距离，确定所述第一匹配像素点的第一权值；
27.基于所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第二匹配采样点与所述第一采样像素点之间的第二距离，基于所述第二距离和所述距离，确定所述第二匹配像素点的第二权值。
28.在一个实施例中，所述基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离包括：
29.确定所述目标图像中的头像区域；
30.基于所述目标图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离。
31.在一个实施例中，所述基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离，包括：
32.对所述目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像；
33.对所述亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像；
34.对所述去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像；
35.基于所述边缘图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离。
36.第二方面，本技术还提供了一种调整距离确定装置。所述装置包括：
37.获取模块，用于获取初始采样图像，针对所述初始采样图像中的每个采样像素点，
从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点；所述初始图像由目标设备拍摄目标对象得到；
38.第一确定模块，用于基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点；
39.第二确定模块，用于基于所述第一采样像素点和所述第二采样像素点，确定所述采样像素点的采样像素值；
40.生成模块，用于基于所述初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个所述采样像素点对应的采样像素值，得到所述初始图像对应的目标图像；
41.计算模块，用于基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离；
42.调整模块，用于基于所述间隔距离，确定所述目标对象的调整距离；所述调整距离用于提示所述目标对象调整位置。
43.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
44.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
45.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
46.上述调整距离确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点，基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值，基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像，通过上述步骤将初始图像转换成初始图像对应的目标图像，目标图像中包含了初始图像中的内容，但是目标图像中的像素点比初始图像中的像素点少，通过对像素点较少的目标图像进行处理，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，提高了间隔距离的确定效率，基于间隔距离确定目标对象的调整距离，以此提高了调整距离的确定效率。
附图说明
47.图1为一个实施例中调整距离确定方法的应用环境图；
48.图2为一个实施例中调整距离确定方法的流程示意图；
49.图3为一个实施例中第一采样像素点和第二采样像素点确定步骤的流程示意图；
50.图4为一个实施例中匹配像素点和采样像素点的示意图；
51.图5为一个实施例中第一采样像素点确定步骤的流程示意图；
52.图6为一个实施例中第一权值和第二权值确定步骤的流程示意图；
53.图7为一个实施例中间隔距离确定步骤的流程示意图；
54.图8为一个实施例中调整距离确定装置的结构框图；
55.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
56.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
57.本技术实施例提供的调整距离确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。终端和服务器均可单独用于执行本技术实施例中提供的调整距离确定方法。终端和服务器也可协同用于执行本技术实施例中提供的调整距离确定方法。例如，终端获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点，基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值，基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像，基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离，基于间隔距离，确定目标对象的调整距离，调整距离用于提示目标对象调整位置。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
58.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种调整距离确定方法，本实施例以该方法应用于计算机设备为例进行说明，包括步骤202到步骤212。
59.步骤202，获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点；初始图像由目标设备拍摄目标对象得到。
60.其中，初始采样图像是指预设的采样图像，初始采样图像的大小和初始图像的大小相同，但是初始采样图像中的采样像素点的数量比初始图像中的像素点的数量少，初始采样图像中包括多个采样像素点。采样像素点是指初始采样图像中的像素点，采样像素点的采样位置为已知数据，但是采样像素点的像素值为未知数据。初始图像是指目标设备拍摄目标对象得到的图像。匹配像素点是指初始图像中与采样像素点的采样位置相邻的像素点。匹配像素点的数量为至少两个。目标设备是指安装于智能柜台上的摄像头。目标对象是指在智能柜台上办理业务的客户。
61.示例性地，计算机设备通过摄像头获取初始图像，然后获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点。
62.在一个实施例中，计算机设备通过摄像头获取初始图像，确定上述初始图像的初始尺寸，然后获取与初始尺相对应的初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点。
63.步骤204，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点。
64.其中，第一采样像素点是指与两个匹配像素点的y轴坐标值相同，与采样像素点的
x轴坐标值相同的像素点，第一采样像素点的第一采样像素值由两个匹配像素点的像素值，以及两个匹配像素点与第一采样像素点之间的距离决定。第二采样像素点是指与另外两个匹配像素点的y轴坐标值相同，与采样像素点的x轴坐标值相同的像素点，第二采样像素点的第二采样像素值由另外两个匹配像素点的像素值，以及另外两个匹配像素点与第一采样像素点之间的距离决定。
65.示例性地，计算机设备基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点。
66.步骤206，基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值。
67.其中，采样像素值是指采样像素点的像素值。
68.示例性地，计算机设备基于第一采样像素点的第一采样像素值和第二采样像素点的第二采样像素值，以及第一采样像素点与采样像素点之间的第一间隔距离，以及第二采样像素点与采样像素点之间的第二间隔距离，确定采样像素点的采样像素值。
69.在一个实施例中，计算机设备计算第一采样像素点与第二采样像素点之间的总间隔距离，然后计算第一采样像素点与采样像素点之间的第一间隔距离，以及第二采样像素点与采样像素点之间的第二间隔距离，将第一间隔距离与总间隔距离之间的比值，确定为第一采样像素点的第一系数，将第二间隔距离与总间隔距离之间的比值，确定为第二采样像素点的第二系数，将第一采样像素点的第一采样像素值乘以第一系数，加上第二采样像素点的第二采样像素值乘以第二系数，得到采样像素点的采样像素值。
70.步骤208，基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像。
71.其中，目标图像是指包含初始图像中的图像内容，但是像素点比初始图像中的像素点少的图像。可以理解为，目标图像为对初始图像进行下采样得到图像。
72.示例性地，计算机设备将初始采样图像中每个采样像素点的采样位置，确定为目标图像中每个目标像素点的位置，将每个采样像素点的采样像素值，确定为目标图像中对应目标像素点的目标像素值，得到初始图像对应的目标图像。
73.步骤210，基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离。
74.其中，间隔距离是指目标对象与目标设备之间的直线距离。
75.示例性地，计算机设备对目标图像进行处理，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离
76.步骤212，基于间隔距离，确定目标对象的调整距离；调整距离用于提示目标对象调整位置。
77.其中，调整距离是指目标对象需要调整的距离。调整距离至少包括前后调整距离、上下调整距离和左右调整距离中的至少一种。
78.示例性地，计算机设备根据间隔距离确定目标对象的调整距离，基于调整距离提示目标对象调整位置。
79.本实施例中，获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点，基于第一采样像素点和第
二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值，基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像，通过上述步骤将初始图像转换成初始图像对应的目标图像，目标图像中包含了初始图像中的内容，但是目标图像中的像素点比初始图像中的像素点少，通过对像素点较少的目标图像进行处理，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，提高了间隔距离的确定效率，基于间隔距离确定目标对象的调整距离，以此提高了调整距离的确定效率。
80.在一个实施例中，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点包括：
81.获取采样像素点的采样位置；基于采样位置，从初始图像中获取与采样像素点相邻的四个匹配像素点。
82.其中，采样位置是指采样像素点在初始采样图像中的坐标。
83.示例性地，计算机设备获取采样像素点的采样位置，然后对采样位置进行取整处理，得到目标采样位置，基于目标采样位置，以及初始图像中各个原始像素点的原始位置，确定与采样像素点相邻的四个原始像素点，将与采样像素点相邻的四个原始像素点，确定为采样像素点对应的四个匹配像素点。
84.本实施例中，从初始图像中获取与采样像素点对应的四个匹配像素点，可以理解为将四个匹配像素点表征的图像特征，集中到对应的采样像素点上，以减少目标图像中像素点的数量。
85.在一个实施例中，如图3所示，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点包括：
86.步骤302，将匹配像素点划分成第一组合和第二组合；第一组合中的两个匹配像素点左右相邻，第二组合中的两个匹配像素点左右相邻。
87.其中，第一组合是指由两个左右相邻的匹配像素点组成的集合。第二组合是指由另外的两个左右相邻的匹配像素点组成的集合。例如，如图4所示，p为采样像素点，q1、q2、q3和q4为采样像素点p对应的四个匹配像素点，r1为第一采样像素点，r2为第二采样像素点，其中q1和q2左右相邻，q3和q4左右相邻，则将q1和q2划分成第一组合，将q3和q4划分成第二组合。
88.示例性地，计算机设备获取匹配像素点的匹配位置，将匹配位置中y轴坐标值相同的两个匹配像素点，划分成为第一组合，将匹配位置中y轴坐标值相同的另外两个匹配像素点，划分成为第二组合。
89.步骤304，基于第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第一采样像素点。
90.示例性地，计算机设备根据第一组合中两个匹配像素点的匹配位置，以及采样像素点的采样位置，确定第一采样像素点的第一采样位置，根据第一组合中两个匹配像素点的匹配像素值，确定第一采样像素点的第一采样像素值。
91.步骤306，基于第二组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第二采样像素点。
92.示例性地，计算机设备根据第二组合中两个匹配像素点的匹配位置，以及采样像素点的采样位置，确定第二采样像素点的第二采样位置，根据第二组合中两个匹配像素点的匹配像素值，确定第二采样像素点的第二采样像素值。
93.本实施例中，根据第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点确定第一采样像素点，根据第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点确定第一采样像素点，为后续确定采样像素点，提供了准确的基础数据。
94.在一个实施例中，如图5所示，第一组合中的两个匹配像素点分别为第一匹配像素点和第二匹配像素点；基于第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第一采样像素点包括：
95.步骤502，获取第一匹配像素点的第一匹配坐标和第二匹配像素点的第二匹配坐标；第一匹配坐标和第二匹配坐标中均包括第一坐标的坐标值和第二坐标的坐标值。
96.其中，第一匹配坐标是指第一匹配像素点在初始图像中的位置的坐标。第一匹配坐标由两个维度的坐标值组成，分别为第一坐标的坐标值和第二坐标的坐标值，可以理解为，第一坐标为x轴坐标，第二坐标为y轴坐标。第一坐标的坐标值是指x轴坐标的数值。第二坐标的坐标值是指y轴坐标的数值。
97.示例性地，计算机设备获取第一匹配像素点的第一匹配坐标和第二匹配像素点的第二匹配坐标。
98.步骤504，基于第一匹配坐标中第二坐标的坐标值，以及采样像素点的采样坐标中的第一坐标的坐标值，确定第一采样像素点的第一采样坐标。
99.示例性地，计算机设备将采样像素点的采样坐标中的第一坐标的坐标值，确定为第一采样像素点的第一采样坐标中第一坐标的坐标值，将第一匹配坐标中第二坐标的坐标值，确定为第一采样像素点的第一采样坐标中第二坐标的坐标值，得到第一采样像素点的第一采样坐标。
100.步骤506，基于第一匹配坐标、第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配像素点的第一权值和第二匹配像素点的第二权值。
101.其中，第一权值是指第一匹配像素点的第一匹配像素值的权重，可以理解为，与第一匹配像素点的第一匹配像素值相乘的比重。
102.示例性地，计算机设备基于第一匹配坐标与第二匹配坐标，确定第一匹配采样点与第二匹配采样点之间的距离，基于第一匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，基于第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，基于距离、第一距离和第二距离，确定第一匹配像素点的第一权值和第二匹配像素点的第二权值。
103.步骤508，基于第一权值和第二权值，对第一匹配像素点的第一像素值和第二匹配像素点的第二像素值进行融合，得到第一采样像素点的第一采样像素值。
104.示例性地，计算机设备将第一匹配像素点的第一像素值乘以第一权值，得到第一权重像素值，将第二匹配像素点的第二像素值乘以第二权值，得到第二权重像素值，将第一权重像素值加上第二权重像素值，得到第一采样像素点的第一采样像素值。
105.在一个实施例中，使用如下公式计算采样像素点的采样像素值：
[0106][0107]
[0108][0109]
其中，f(r1)为第一采样像素点的第一采样像素值，f(r2)为第二采样像素点的第二采样像素值，f(p)为采样像素点的采样像素值，(x
r1
，y
e1
)为第一采样像素点的第一采样坐标，(x
r2
，y
r2
)为第二采样像素点的第二采样坐标，x1为第一匹配像素点的x轴坐标值，x2为第二匹配像素点的x轴坐标值，x3为第三匹配像素点的x轴坐标值，x4为第四匹配像素点的x轴坐标值，f(q1)第一匹配像素点的第一像素值，f(q2)第二匹配像素点的第二像素值，f(q3)第三匹配像素点的第三像素值，f(q4)第四匹配像素点的第四像素值。
[0110]
本实施例中，基于第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第一采样像素点，可以理解为，将两个匹配像素点的图像特征，用第一采样像素点进行表征，第一采样像素点为确定采样像素点提供了准确的基础数据。
[0111]
在一个实施例中，如图6所示，基于第一匹配坐标、第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配像素点的第一权值和第二匹配像素点的第二权值包括：
[0112]
步骤602，基于第一匹配坐标与第二匹配坐标，确定第一匹配采样点与第二匹配采样点之间的距离。
[0113]
示例性地，计算机设备将第一匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第二匹配坐标的x轴坐标的坐标值，得到第一匹配采样点与第二匹配采样点之间的距离。
[0114]
步骤604，基于第一匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，基于第一距离和距离，确定第一匹配像素点的第一权值。
[0115]
示例性地，计算机设备将第一匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第一采样坐标的x轴坐标的坐标值，得到第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，然后将第一距离除以距离，得到第一匹配像素点的第一权值。
[0116]
步骤606，基于第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，基于第二距离和距离，确定第二匹配像素点的第二权值。
[0117]
示例性地，计算机设备将第二匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第一采样坐标的x轴坐标的坐标值，得到第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，然后将第二距离除以距离，得到第二匹配像素点的第二权值。
[0118]
本实施例中，通过第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，确定第一匹配像素点的第一权值，通过第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，确定第二匹配像素点的第二权值，即距离第一采样像素点越近的匹配像素点，与第一采样像素点的相似性越大，匹配像素点对应的权值越高。
[0119]
在一个实施例中，基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离包括：
[0120]
确定目标图像中的头像区域；基于目标图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0121]
其中，头像区域是指目标图像中包括目标对象的头部图像的区域。定位模型算法是一种用于估计目标在三维空间中位置和姿态的算法，它通常基于输入的传感器数据(例如摄像头图像、激光扫描数据等)和先验知识(例如目标的模型、环境地图等)，通过一系列数学和计算方法进行目标定位和姿态估计。
[0122]
示例性地，计算机设备对目标图像进行图像识别，确定目标图像中的头像区域，然
后基于目标图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0123]
本实施例中，目标图像中包含了初始图像中的内容，但是目标图像中的像素点比初始图像中的像素点少，通过对像素点较少的目标图像进行处理，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，提高了间隔距离的确定效率。
[0124]
在一个实施例中，如图7所示，基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离，包括：
[0125]
步骤702，对目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像。
[0126]
其中，均匀亮度处理是指通过调整图像的亮度值，使整个图像的亮度分布更加均匀，达到一种平衡的视觉效果，均匀亮度处理使用的方法包括但不限于直方图均衡化和自适应均衡化等。亮度图像是指对目标图像进行均匀亮度处理得到的图像。
[0127]
示例性地，计算机设备对目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像。
[0128]
步骤704，对亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像。
[0129]
其中，去噪处理是指在图像中减少或消除噪声的过程，去噪处理使用的方法包括但不限于高斯滤波、均值滤波和双边滤波等。去噪图像是指对亮度图像进行去噪处理得到的图像。
[0130]
示例性地，计算机设备对亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像。
[0131]
步骤706，对去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像。
[0132]
其中，边缘检测处理是指在图像中检测出物体或场景的边缘或轮廓的过程，边缘检测处理使用的方法包括但不限于canny边缘检测、sobel算子和roberts算子，其中，canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测算法，它利用多个步骤来检测图像中的边缘，sobel算子使用3x3的卷积核对图像进行卷积运算，分别计算水平和垂直方向的梯度，然后将两个方向的梯度合并来检测边缘，roberts算子使用2x2的卷积核对图像进行卷积运算，通过计算相邻像素之间的差异来检测边缘。边缘图像是指对去噪图像进行边缘检测得到的图像。
[0133]
示例性地，计算机设备对去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像。
[0134]
步骤708，基于边缘图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0135]
示例性地，计算机设备对边缘图像进行图像识别，确定边缘图像中的头像区域，然后基于边缘图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0136]
本实施例中，对目标图像进行均匀亮度处理、去噪处理和边缘检测处理，目标图像中包含了初始图像中的内容，但是目标图像中的像素点比初始图像中的像素点少，从而缩短了均匀亮度处理、去噪处理和边缘检测处理的时长，然后基于目标图像，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，从而提高了间隔距离的确定效率。
[0137]
在一个示例性地实施例中，调整距离确定方法包括以下步骤：
[0138]
智能柜台通过摄像头获取初始图像，然后获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，获取采样像素点的采样位置，然后对采样位置进行取整处理，得到目标采样位置，基于目标采样位置，以及初始图像中各个原始像素点的原始位置，确定与采样像素点相邻的四个原始像素点，将与采样像素点相邻的四个原始像素点，确定为采样像素点对应的四个匹配像素点，获取匹配像素点的匹配位置，将匹配位置中y轴坐标值相同的两
个匹配像素点，划分成为第一组合，将匹配位置中y轴坐标值相同的另外两个匹配像素点，划分成为第二组合。
[0139]
将第一组合中的两个匹配像素点分别作为第一匹配像素点和第二匹配像素点，智能柜台获取第一匹配像素点的第一匹配坐标和第二匹配像素点的第二匹配坐标，将采样像素点的采样坐标中的x轴坐标的坐标值，确定为第一采样像素点的第一采样坐标中x轴坐标的坐标值，将第一匹配坐标中y轴坐标的坐标值，确定为第一采样像素点的第一采样坐标中y轴坐标的坐标值，得到第一采样像素点的第一采样坐标。智能柜台将第一匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第二匹配坐标的x轴坐标的坐标值，得到第一匹配采样点与第二匹配采样点之间的距离，将第一匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第一采样坐标的x轴坐标的坐标值，得到第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，然后将第一距离除以距离，得到第一匹配像素点的第一权值，将第二匹配坐标的x轴坐标的坐标值减去第一采样坐标的x轴坐标的坐标值，得到第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，然后将第二距离除以距离，得到第二匹配像素点的第二权值，将第一匹配像素点的第一像素值乘以第一权值，得到第一权重像素值，将第二匹配像素点的第二像素值乘以第二权值，得到第二权重像素值，将第一权重像素值加上第二权重像素值，得到第一采样像素点的第一采样像素值，基于第一采样像素点的第一采样坐标和第一采样像素值，确定第一采样像素点。采用以上方法，基于第二组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第二采样像素点。
[0140]
智能柜台计算第一采样像素点与第二采样像素点之间的总间隔距离，然后计算第一采样像素点与采样像素点之间的第一间隔距离，以及第二采样像素点与采样像素点之间的第二间隔距离，将第一间隔距离与总间隔距离之间的比值，确定为第一采样像素点的第一系数，将第二间隔距离与总间隔距离之间的比值，确定为第二采样像素点的第二系数，将第一采样像素点的第一采样像素值乘以第一系数，加上第二采样像素点的第二采样像素值乘以第二系数，得到采样像素点的采样像素值。
[0141]
智能柜台将初始采样图像中每个采样像素点的采样位置，确定为目标图像中每个目标像素点的位置，将每个采样像素点的采样像素值，确定为目标图像中对应目标像素点的目标像素值，得到初始图像对应的目标图像。
[0142]
智能柜台使用直方图均衡化对目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像，使用高斯滤波对亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像，使用canny边缘检测对去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像，然后对边缘图像进行图像识别，确定边缘图像中的头像区域，基于边缘图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，根据间隔距离确定目标对象的调整距离，基于调整距离提示目标对象调整位置。
[0143]
本实施例中，获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点，基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点，基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值，基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像，通过上述步骤将初始图像转换成初始图像对应的目标图像，目标图像中包含了初始图像中的内容，但是目标图像中的像素点比初始图像中的像素点少，通过对像素点较少的目标图像进行处理，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离，提高了间隔距离的确定效率，基于间隔距离确定目
标对象的调整距离，以此提高了调整距离的确定效率。
[0144]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0145]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的调整距离确定方法的调整距离确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个调整距离确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于调整距离确定方法的限定，在此不再赘述。
[0146]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种调整距离确定装置，包括：获取模块802、第一确定模块804、第二确定模块806、生成模块808、计算模块810和调整模块812，其中：
[0147]
获取模块802，用于获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点；初始图像由目标设备拍摄目标对象得到。
[0148]
第一确定模块804，用于基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点。
[0149]
第二确定模块806，用于基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值。
[0150]
生成模块808，用于基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像。
[0151]
计算模块810，用于基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离；
[0152]
调整模块812，用于基于间隔距离，确定目标对象的调整距离；调整距离用于提示目标对象调整位置。
[0153]
在一个实施例中，获取模块802还用于：获取采样像素点的采样位置；基于采样位置，从初始图像中获取与采样像素点相邻的四个匹配像素点。
[0154]
在一个实施例中，第一确定模块804还用于：将匹配像素点划分成第一组合和第二组合；第一组合中的两个匹配像素点左右相邻，第二组合中的两个匹配像素点左右相邻；基于第一组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第一采样像素点；基于第二组合中的两个匹配像素点和采样像素点，确定第二采样像素点。
[0155]
在一个实施例中，第一确定模块804还用于：获取第一匹配像素点的第一匹配坐标和第二匹配像素点的第二匹配坐标；第一匹配坐标和第二匹配坐标中均包括第一坐标的坐标值和第二坐标的坐标值；基于第一匹配坐标中第二坐标的坐标值，以及采样像素点的采样坐标中的第一坐标的坐标值，确定第一采样像素点的第一采样坐标；基于第一匹配坐标、第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配像素点的第一权值和第二匹配像素点的第二权值；基于第一权值和第二权值，对第一匹配像素点的第一像素值和第二匹配像素点的第二像素值进行融合，得到第一采样像素点的第一采样像素值。
[0156]
在一个实施例中，第一确定模块804还用于：基于第一匹配坐标与第二匹配坐标，确定第一匹配采样点与第二匹配采样点之间的距离；基于第一匹配坐标和第一采样坐标，确定第一匹配采样点与第一采样像素点之间的第一距离，基于第一距离和距离，确定第一匹配像素点的第一权值；基于第二匹配坐标和第一采样坐标，确定第二匹配采样点与第一采样像素点之间的第二距离，基于第二距离和距离，确定第二匹配像素点的第二权值。
[0157]
在一个实施例中，计算模块810还用于：确定目标图像中的头像区域；基于目标图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0158]
在一个实施例中，计算模块810还用于：对目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像；对亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像；对去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像；基于边缘图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离。
[0159]
上述调整距离确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0160]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种调整距离确定方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0161]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0163]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0164]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0165]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0166]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以
通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0167]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0168]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种调整距离确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始采样图像，针对所述初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点；所述初始图像由目标设备拍摄目标对象得到；基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点；基于所述第一采样像素点和所述第二采样像素点，确定所述采样像素点的采样像素值；基于所述初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个所述采样像素点对应的采样像素值，得到所述初始图像对应的目标图像；基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离；基于所述间隔距离，确定所述目标对象的调整距离；所述调整距离用于提示所述目标对象调整位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点包括：获取所述采样像素点的采样位置；基于所述采样位置，从所述初始图像中获取与所述采样像素点相邻的四个匹配像素点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点包括：将所述匹配像素点划分成第一组合和第二组合；所述第一组合中的两个匹配像素点左右相邻，所述第二组合中的两个匹配像素点左右相邻；基于所述第一组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第一采样像素点；基于所述第二组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第二采样像素点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一组合中的两个匹配像素点分别为第一匹配像素点和第二匹配像素点；所述基于所述第一组合中的两个匹配像素点和所述采样像素点，确定所述第一采样像素点包括：获取所述第一匹配像素点的第一匹配坐标和所述第二匹配像素点的第二匹配坐标；所述第一匹配坐标和所述第二匹配坐标中均包括第一坐标的坐标值和第二坐标的坐标值；基于所述第一匹配坐标中第二坐标的坐标值，以及所述采样像素点的采样坐标中的第一坐标的坐标值，确定所述第一采样像素点的第一采样坐标；基于所述第一匹配坐标、所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配像素点的第一权值和所述第二匹配像素点的第二权值；基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一匹配像素点的第一像素值和所述第二匹配像素点的第二像素值进行融合，得到所述第一采样像素点的第一采样像素值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一匹配坐标、所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配像素点的第一权值和所述第二匹配像素点的第二权值包括：
基于所述第一匹配坐标与所述第二匹配坐标，确定所述第一匹配采样点与所述第二匹配采样点之间的距离；基于所述第一匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第一匹配采样点与所述第一采样像素点之间的第一距离，基于所述第一距离和所述距离，确定所述第一匹配像素点的第一权值；基于所述第二匹配坐标和所述第一采样坐标，确定所述第二匹配采样点与所述第一采样像素点之间的第二距离，基于所述第二距离和所述距离，确定所述第二匹配像素点的第二权值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离包括：确定所述目标图像中的头像区域；基于所述目标图像中的头像区域，使用定位模型算法，确定所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离，包括：对所述目标图像进行均匀亮度处理，得到亮度图像；对所述亮度图像进行去噪处理，得到去噪图像；对所述去噪图像进行边缘检测处理，得到边缘图像；基于所述边缘图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离。8.一种调整距离确定装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取初始采样图像，针对所述初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与所述采样像素点对应的匹配像素点；所述初始图像由目标设备拍摄目标对象得到；第一确定模块，用于基于所述匹配像素点与所述采样像素点之间的相对位置，确定所述采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点；第二确定模块，用于基于所述第一采样像素点和所述第二采样像素点，确定所述采样像素点的采样像素值；生成模块，用于基于所述初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个所述采样像素点对应的采样像素值，得到所述初始图像对应的目标图像；计算模块，用于基于所述目标图像，计算所述目标对象与所述目标设备之间的间隔距离；调整模块，用于基于所述间隔距离，确定所述目标对象的调整距离；所述调整距离用于提示所述目标对象调整位置。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种调整距离确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始采样图像，针对初始采样图像中的每个采样像素点，从初始图像中获取与采样像素点对应的匹配像素点；基于匹配像素点与采样像素点之间的相对位置，确定采样像素点对应的第一采样像素点和第二采样像素点；基于第一采样像素点和第二采样像素点，确定采样像素点的采样像素值；基于初始采样图像中的各个采样像素点，以及各个采样像素点对应的采样像素值，得到初始图像对应的目标图像；基于目标图像，计算目标对象与目标设备之间的间隔距离；基于间隔距离，确定目标对象的调整距离；调整距离用于提示目标对象调整位置。采用本方法能够提高调整距离的确定效率。确定效率。确定效率。


技术研发人员：张雨浓
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.06.09
技术公布日：2023/10/15