本申请属于图像处理，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、图像处理在计算机视觉和人工智能领域具有广泛应用，很多目标以不同的旋转角度存在于图像中，如车辆、人体等，传统的目标检测算法在对旋转、非规则形状目标进行图像处理时性能较差。
2、目前，基于深度学习的旋转目标检测算法能够使用旋转矩形框对存在旋转角度的目标进行标记，便于目标与背景的分离。
3、然而，旋转目标检测算法存在模型复杂和训练难度大的问题，且准确率不高。
技术实现思路
1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，克服了旋转目标检测算法的模型复杂和训练难度大的问题，提高了旋转目标的检测框的准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种图像处理方法，该方法包括：
3、获取待检测对象的图像；
4、对所述待检测对象的图像进行目标检测，得到所述待检测对象的多个关键点检测框；
5、基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点；
6、基于多个所述关键点，确定所述待检测对象对应的目标检测框。
7、根据本申请的图像处理方法，通过识别待检测对象的关键点检测框，确定出多个关键点，进而得到待检测对象的图像中的目标检测框，通过关键点的目标检测替代旋转目标检测，使得待检测对象的候选区域的表示更加简洁直观，克服了旋转目标检测算法的模型复杂和训练难度大的问题，提高了旋转目标的检测框的效率和准确率。
8、根据本申请的一个实施例，所述基于多个所述关键点，确定所述待检测对象对应的目标检测框，包括：
9、构建多个所述关键点对应的最小外接矩形；
10、基于所述最小外接矩形，确定所述目标检测框。
11、根据本申请的一个实施例，所述对所述待检测对象的图像进行目标检测，得到所述待检测对象的多个关键点检测框，包括：
12、将所述待检测对象的图像输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的所述多个关键点检测框；
13、其中，所述目标检测模型是基于图像样本集训练得到的。
14、根据本申请的一个实施例，所述图像样本集包括多个样本图像，以及每个所述样本图像对应的多个样本关键点检测框，所述样本关键点检测框基于如下步骤得到：
15、获取样本对象的所述多个样本图像；
16、确定所述样本对象的多个样本关键点；
17、对所述多个样本图像中的每个所述样本关键点进行矩形框标注，得到每个所述样本关键点对应的样本关键点检测框。
18、根据本申请的一个实施例，所述基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点，包括：
19、基于所述样本关键点检测框和所述样本关键点检测框对应的样本关键点之间的位置关系，对所述关键点检测框对应的所述关键点进行定位。
20、根据本申请的一个实施例，所述基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点，包括：
21、基于所述待检测对象的标志位置对应的至少两个所述关键点检测框；
22、对所述关键点检测框或所述关键点检测框对应的关键点执行筛选程序，确定出每个所述标志位置对应的所述关键点。
23、根据本申请的一个实施例，所述筛选程序包括距离先验筛选操作、非极大值抑制筛选操作和标识唯一性筛选操作中的至少一个。
24、第二方面，本申请提供了一种图像处理装置，该装置包括：
25、获取模块，用于获取待检测对象的图像；
26、第一处理模块，用于对所述待检测对象的图像进行目标检测，得到所述待检测对象的多个关键点检测框；
27、第二处理模块，用于基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点；
28、第三处理模块，用于基于多个所述关键点，确定所述待检测对象对应的目标检测框。
29、根据本申请的图像处理装置，通过识别待检测对象的关键点检测框，确定出多个关键点，进而得到待检测对象的图像中的目标检测框，通过关键点的目标检测替代旋转目标检测，使得待检测对象的候选区域的表示更加简洁直观，克服了旋转目标检测算法的模型复杂和训练难度大的问题，提高了旋转目标的检测框的效率和准确率。
30、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的图像处理方法。
31、第四方面，本申请提供了一种非暂态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如上述第一方面所述的图像处理方法。
32、第五方面，本申请提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的图像处理方法。
33、第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像处理方法。
34、本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于多个所述关键点，确定所述待检测对象对应的目标检测框，包括：
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述待检测对象的图像进行目标检测，得到所述待检测对象的多个关键点检测框，包括：
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像样本集包括多个样本图像，以及每个所述样本图像对应的多个样本关键点检测框，所述样本关键点检测框基于如下步骤得到：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述多个关键点检测框，确定所述待检测对象的多个关键点，包括：
7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述筛选程序包括距离先验筛选操作、非极大值抑制筛选操作和标识唯一性筛选操作中的至少一个。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述图像处理方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的图像处理方法。
