[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待处理的按时序关联的多个时序图片；根据预设的筛选规则对各时序图片进行筛选，得到待分类的时序图片；将待分类的时序图片输入至预设的场景分类模型中进行分类；基于分类结果和预设的分类列表，筛选出至少一张时序图片为推荐图片。对时序图片进行挑选时，通过筛选规则，将部分不符合需求的时序图片进行调整或者删除，然后，对筛选得到的图片进行图像分类，并根据预设的分类列表对分类结果不符合需求的时序图片进行删除，进而挑选出即符合质量需求，又符合类型需求的图像，不仅提高了图像选取的效率，也提高了筛选图片的达标率。

技术领域

本公开实施例涉及图像处理领域，尤其是一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。在信息爆炸的今天，海量的视频信息被不断的发布，如何在其中汲取符合需求的内容成为一个难题。

现有技术中，在视频信息和海量图片中选取能够表征其内容的图片时，往往采用人为指定或者默认首尾图片的方式选取图片。本发明创造的发明人在研究中发现，通过默认指定或者人为选定的方式选取的图片方式，选取效率低下，且选取的图片往往不符合选取标准。

发明内容

本公开实施例提供一种能够快速在图集中筛选符合需求图片的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本公开创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种图像处理方法，包括：

获取待处理的按时序关联的多个时序图片；

根据预设的筛选规则对各时序图片进行筛选，得到待分类的时序图片；

将待分类的时序图片输入至预设的场景分类模型中进行分类，其中，所述场景分类模型为预先训练至收敛状态，用于对输入图像进行场景分类的神经网络模型；

基于分类结果和预设的分类列表，筛选出至少一张时序图片为推荐图片。

为解决上述技术问题，本公开实施例还提供一种图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取待处理的按时序关联的多个时序图片；

筛选模块，用于根据预设的筛选规则对各时序图片进行筛选，得到待分类的时序图片；

处理模块，用于将待分类的时序图片输入至预设的场景分类模型中进行分类，其中，所述场景分类模型为预先训练至收敛状态，用于对输入图像进行场景分类的神经网络模型；

执行模块，用于基于分类结果和预设的分类列表，筛选出至少一张时序图片为推荐图片。

为解决上述技术问题，本公开实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述图像处理方法的步骤。

为解决上述技术问题，本公开实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述图像处理方法的步骤。

本公开实施例的有益效果是：对时序图片进行挑选时，通过筛选规则，将部分不符合需求的时序图片进行调整或者删除，然后，对筛选得到的图片进行图像分类，并根据预设的分类列表对分类结果不符合需求的时序图片进行删除，进而挑选出即符合质量需求，又符合类型需求的图像，不仅提高了图像选取的效率，也提高了筛选图片的达标率。

附图说明