[发明专利]一种模型45度主视图自动分类的方法

说明书

本发明公开了一种模型45度主视图自动分类的方法，涉及家装设计领域，具体包含：打开家装设计软件，加载模型，自动截取模型45度主视图；获取模型编号及45度主视图图片数据；对源图像进行灰度变换；对灰度图直方图均衡化，增加图像的对比度，且使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同；对灰度图归一化，使用最近邻插值算法，缩放到512*512像素；使用canny算法对灰度图边缘检测，使用SIFT算法提取局部特征；对关键点降维处理，进而得到128维方差梯度值；对128维方差梯度值进行SVM训练；分类预测:可以让用户在家装软件的模型制作中，自动识别模型的分类，精确匹配子分类，用户无感知，去除模型确认和纠错的人力成本。

技术领域

本发明涉及家装设计领域，尤其涉及一种模型45度主视图自动分类的方法。

背景技术

通常家装设计软件里的模型分类是需要专业的设计人员维护的，分类的调整会涉及供应链的分类调整，随着模型的指数增长，确认和纠错工作耗费大量人力。设计师上传自定义模型的分类，特别是子分类的选择并不符合公司的业务流程规范。错误的分类不仅会影响调价和促销业务，更严重时，还会影响公司的销售毛利。本发明提出一种基于模型45度主视图自动分类的方法及系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供一种模型45度主视图自动分类的方法，可让用户在家装软件的模型制作中，自动识别模型的分类，精确匹配子分类，用户无感知，去除模型确认和纠错的人力成本。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种模型45度主视图自动分类的方法，具体包含如下步骤；

步骤1，打开家装设计软件(艾佳生活的DR设计软件)，加载家具模型，自动截取模型45度主视图；

步骤2，获取模型编号及45度主视图图片数据；

步骤3，对源图像进行灰度变换；

步骤4，对灰度图直方图均衡化，增加图像的对比度，且使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同；

步骤5，对灰度图归一化，使用最近邻插值算法，缩放到512*512像素；

步骤6.使用canny算法对灰度图边缘检测，

步骤7，使用SIFT算法提取局部特征；

步骤8，对局部特征关键点降维处理，进而得到128维方差梯度值；

步骤9，对128维方差梯度值进行SVM训练；

步骤10，分类预测:

10.1.对待预测的图像，重复步骤1至步骤8获得128维方差梯度值；

10.2.调用SVM预测函数，获得类目编号。

作为本发明一种模型45度主视图自动分类的方法的进一步优选方案，所述步骤6具体的计算方法如下：

步骤6.1，高斯模糊：应用高斯模糊去除噪声，降低伪边缘的识别；

步骤6.2，找寻一幅图相中灰度强度变化最强的位置，即指梯度方向；用Sobelkernel在水平和垂直方向过滤来平滑图像，并取得图像在水平和垂直方向的一阶导数；

利用以上取得的两个图像，可用以下公式找到每个像素的边缘梯度和方向：

其中，A代表去除噪声的图像灰度值，Gx及Gy分别代表横向及纵向边缘检测的图像灰度值；