[发明专利]一种基于深度学习的头发丝颜色识别方法在审
| 申请号： | 201910954969.5 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110728318A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 陈震霆;汪俊锋 | 申请（专利权）人： | 安徽萤瞳科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 34147 合肥律众知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵娟 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区望江西路50*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 头发丝 颜色分类 灰度图像 像元 初始图像 颜色识别 自然发色 发丝 归类 判定 底板 标准颜色 纯色底板 单根头发 服务提供 灰度处理 技术基础 颜色比对 新方向 裁剪 接发 去除 预设 植发 美发 微观 拍摄 学习 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的头发丝颜色识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立用于颜色比对的头发丝标准颜色库；
步骤2，将单根头发丝放在纯色底板上，对头发丝进行拍摄，获取初始图像；
步骤3，对初始图像进行灰度处理，得到灰度图像；
步骤4，对灰度图像进行裁剪，去除底板色；
步骤5，寻找与灰度图像像元颜色差值小于预设限定阈值的颜色分类，并将该像元颜色归类于该颜色分类；
步骤6，当归类于某种颜色分类的像元比例超过70％时，判定该种颜色分类即为头发丝颜色。
2.根据权利要求1所述的头发丝颜色识别方法，其特征在于，所述步骤步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1，对灰度图像进行二值化，得到二值图像；
步骤4.2，对二值图像进行裁剪，去除底板色；
步骤4.3，将二值图像的裁剪坐标映射到原灰度图像，获取裁剪后的灰度图像。
3.根据权利要求1所述的头发丝颜色识别方法，其特征在于，所述头发丝标准颜色库是对不同人群自然色头发丝进行深度学习得出的头发丝标准颜色模型，表征灰度图像像元值与头发丝颜色之间的对应关系。
4.根据权利要求3所述的头发丝颜色识别方法，其特征在于，所述头发丝标准颜色库包括乌黑、金黄、红棕、淡黄、灰白、银白、绿色、红色。
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