[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括对图像数据集中的多个图像执行特征提取处理，获得与所述多个图像对应的图像特征；基于获得的所述图像特征执行对所述多个图像的聚类处理，得到至少一个聚类，其中同一聚类内的图像包括相同对象；其中，采用分布式并行执行的方式执行所述特征提取处理和所述聚类处理中的至少一个处理过程。本公开实施例可实现图像的快速聚类。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着智慧城市的建设，城市级的监控系统每天都在产生着海量的抓拍人脸图片。这些人脸数据具有规模大、空间区域分布广、高重复性以及无身份等特点，而现有的视频分析系统无法快速有效地对海量的图像数据进行聚类分析。

发明内容

本公开提出了一种图像处理的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：对图像数据集中的多个图像执行特征提取处理，获得与所述多个图像对应的图像特征；基于获得的所述图像特征执行对所述多个图像的聚类处理，得到至少一个聚类，其中同一聚类内的图像包括相同对象；其中，采用分布式并行执行的方式执行所述特征提取处理和所述聚类处理中的至少一个处理过程。基于上述配置可以基于提取的图像特征实现图像的精确聚类，同时分布式并行执行的方式可以提高特征提取和聚类的速度，提高图像处理效率。

在一些可能的实施方式中，利用分布式并行执行的方式执行所述特征提取处理，包括：将所述图像数据集中的多个图像进行分组，得到多个图像组；将所述多个图像组分别输入多个特征提取模型，利用所述多个特征提取模型并行执行与所述特征提取模型对应图像组中的图像的特征提取处理，得到所述多个图像的图像特征，其中每个特征提取模型所输入的图像组不同。基于上述配置，可以实现利用多个特征提取模型分布式并行的执行多个图像的特征提取过程，从而提高特征提取效率。

在一些可能的实施方式中，所述基于获得的所述图像特征执行对所述多个图像的聚类处理，得到至少一个聚类，包括：对所述图像特征执行量化处理，获得与所述图像特征对应的量化特征；基于获得的所述量化特征执行对所述多个图像的聚类处理，得到所述至少一个聚类。基于上述配置，通过对图像特征进行量化处理，得到的量化特征的在保证特征信息的有效性的前提先数据量被缩减，能够加快聚类处理的速度。

在一些可能的实施方式中，所述对所述图像的图像特征执行量化处理，获得与所述图像特征对应的量化特征，包括：对所述多个图像的图像特征进行分组处理，得到多个第一分组，所述第一分组包括至少一个图像的图像特征；分布式并行执行所述多个第一分组的图像特征的量化处理，得到所述图像特征对应的量化特征。基于上述配置，通过分布式并行的执行图像特征的量化处理，可以提高量化处理的效率。

在一些可能的实施方式中，在所述分布式并行执行所述多个第一分组的图像特征的量化处理，得到所述图像特征对应的量化特征之前，所述方法还包括：为所述多个第一分组分别配置第一索引，得到多个第一索引；所述分布式并行执行所述多个第一分组的图像特征的量化处理，得到所述图像特征对应的量化特征，包括：将所述多个第一索引分别分配给多个量化器，每个量化器被分配的第一索引不同；利用所述多个量化器分别并行执行分配的所述第一索引对应的第一分组内的图像特征的量化处理。基于上述配置，可以通过配置的第一索引方便的建立第一索引和第一分组的关联，同时方便为各量化器分配量化处理任务。

在一些可能的实施方式中，所述量化处理包括PQ编码处理。