[发明专利]一种自动判断景物类型进行图像滤镜处理的方法在审
| 申请号： | 201810927477.2 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109191371A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 袁亚荣;容李庆 | 申请（专利权）人： | 广州二元科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00 |
| 代理公司： | 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 | 代理人： | 罗丹 |
| 地址： | 510000 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 景物 图像滤镜 自动判断 滤镜 神经网络模型 神经网络实现 滤镜渲染 神经网络 加载 美肤 人像 预设 化妆 渲染 室内 反馈 风景 | ||
【权利要求书】：
1.一种自动判断景物类型进行图像滤镜处理的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)、将自然摄影或者实时影像分为若干类别；
2)、利用深度学习中的神经网络对上述类别进行训练；
3)、当实时影像或者图片输入时，通过模型进行分类判断，其中每一个类别的输出概率为0～1.0之间，选取概率最大的一种类别为实时影像或者图片进行分类；
4)、根据分类自动加载该分类的预设滤镜对图像或者视频帧进行滤镜处理；
5)、输出经过4)步骤处理后的图像或者视频帧。
2.如权利要求1所述的一种自动判断景物类型进行图像滤镜处理的方法，其特征在于：
所述步骤1)中的类别包括人像、人物、自然风景、室内物品、食物、机械设备、衣服俯视及/或其它。
3.如权利要求1所述的一种自动判断景物类型进行图像滤镜处理的方法，其特征在于所述步骤2)包括以下步骤：
21)、根据步骤1)中的类别，分别整理图片训练样本；
22)、构建一个神经网络，使用神经网络分类的方案将步骤21)中的样本输入到神经网络中进行训练；
23)、测试步骤22)得到的模型，直到模型具有足够的分类能力。
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