[发明专利]基于svm和opencv的图像色系风格标记方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于svm和opencv的图像色系风格标记方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：读取输入的装修图片，通过opencv提取装修图片的HSV颜色特征；将HSV颜色特征中的多维图像特征向量输入至基于svm的分类预测模型进行初步预测后，输出第一色系数据；将HSV颜色特征中的H颜色通道、S颜色通道和V颜色通道三个颜色通道对应的直方柱数据输入至所述opencv进行HSV色系的过滤识别后，输出第二色系数据；在判定第二色系数据中的第二色系风格与第一色系数据中的概率值最大的第一色系风格一致时，确定概率值最大的第一色系风格为装修图片所属的色系风格，并在装修图片上标记其所属的色系风格。本发明可提高识别装修图片中色系风格的效率和精准率。

技术领域

本发明涉及图像色系识别领域，尤其涉及一种基于svm和opencv的图像色系风格标记方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，在确定对装修图片色系风格时，通常通过人工进行标记，该标记过程工作量大，识别效率低，且容易出错；因此，本领域人员亟需寻找一种技术方案解决上述提到的识别装修图片的色系风格存在的识别效率和精准率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于svm和opencv的图像色系风格标记方法、装置、计算机设备及存储介质，用于提高识别装修图片中的色系风格的效率和精准率。

一种基于svm和opencv的图像色系风格标记方法，包括：

读取输入的装修图片，通过opencv提取所述装修图片的HSV颜色特征；所述HSV颜色特征包括从H颜色通道、S颜色通道和V颜色通道三个颜色通道对应的直方柱数据中提取的多维图像特征向量；

将所述多维图像特征向量输入至基于svm的分类预测模型进行初步预测后，输出所述装修图片的第一色系数据；所述第一色系数据包含至少一个第一色系风格及其概率值；所述基于svm的分类预测模型能识别并过滤掉所述装修图片中的干扰特征；

将所述H颜色通道、S颜色通道和V颜色通道三个颜色通道对应的直方柱数据输入至所述opencv进行HSV色系的过滤识别后，输出所述装修图片的第二色系数据；所述第二色系数据包含第二色系风格及其颜色比例；

在判定颜色比例最大的所述第二色系风格与概率值最大的所述第一色系风格一致时，确定概率值最大的所述第一色系风格为所述装修图片所属的色系风格，并在所述装修图片的预设位置上标记其所属的色系风格。

一种基于svm和opencv的图像色系风格标记装置，包括：

提取模块，用于读取输入的装修图片，通过opencv提取所述装修图片的HSV颜色特征；所述HSV颜色特征包括从H颜色通道、S颜色通道和V颜色通道三个颜色通道对应的直方柱数据中提取的多维图像特征向量；

第一输出模块，用于将所述多维图像特征向量输入至基于svm的分类预测模型进行初步预测后，输出所述装修图片的第一色系数据；所述第一色系数据包含至少一个第一色系风格及其概率值；所述基于svm的分类预测模型能识别并过滤掉所述装修图片中的干扰特征；

第二输出模块，用于将所述H颜色通道、S颜色通道和V颜色通道三个颜色通道对应的直方柱数据输入至所述opencv进行HSV色系的过滤识别后，输出所述装修图片的第二色系数据；所述第二色系数据包含第二色系风格及其颜色比例；

标记模块，用于在判定颜色比例最大的所述第二色系风格与概率值最大的所述第一色系风格一致时，确定概率值最大的所述第一色系风格为所述装修图片所属的色系风格，并在所述装修图片的预设位置上标记其所属的色系风格。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于svm和opencv的图像色系风格标记方法。