[发明专利]一种基于SVM分类器的拍照找料方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，包括以下：

获取目标产品的照片图像作为第一图像；

对所述第一图像进行图像预处理得到第二图像；

对所述第二图像进行边缘提取得到目标产品的轮廓图像；

将所述目标产品的轮廓图像进行归一化处理得到第三图像，找寻并计算所述第三图像的三根相邻平行线之间的距离，得到两个距离d1以及d2，记录d1与d2中的较小值min(d1，d2)以及d1与d2中的较大值max(d1，d2)；

将min(d1，d2)以及max(d1，d2)作为第一图像的特征元素，通过SVM分类器算法对所述第一图像进行识别，得到相应的分类器编号；

通过分类器编号与产品类型建立的相关映射输出最终产品类型的识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述用于获取目标产品的照片图像的购物平台为搜料网平台。

3.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中的图像预处理操作具体包括以下：

通过加权平均值法将第一图像进行灰度化得到第一图像的灰度图像，并对所述灰度图像进行灰度均衡化操作得到均衡化后的灰度图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述通过通过加权平均值法将第一图像进行灰度化得到第一图像的灰度图像具体为以下：

根据用户对三基色的敏感度通过以下灰度化公式进行灰度转换，

W＝0.299×R+0.587×G+0.114×B，

其中W是灰度图的亮度值，R、G、B是对应的三基色；

对所述灰度图像进行灰度均衡化操作具体通过以下式子进行，

其中k＝0,1,2,......,L-1，T(r)称作变换函数，它是一个递增函数，且函数使灰度级在黑到白之间不变，同时，0≤T(r)≤1使变换后的灰度级在所规定的范围内，r为输入的图像的像素点。

5.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中找寻并计算所述第三图像的三根相邻平行线之间的距离，得到两个距离d1以及d2的方法包括以下：

首先确定第三图像的放置方向，自上而下对第三图像进行扫描，获取扫描的灰度跳变峰值，并判断灰度跳变峰值是否大于第一阈值，若是则判断第三图像的放置方向吻合，计算灰度跳变峰值大于第一阈值的相邻的3个坐标之间的横坐标距离作为d1以及d2，如果灰度跳变峰值不大于第一阈值，则将第二图像由中心点转动第一角度a，重新进行扫描直到得到d1以及d2。

6.根据权利要求2所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中的SVM分类器算法具体包括以下：

采集每一个入住搜料网的商家的相关产品信息制作训练集，并将同一类型的产品的多个图像组成一个训练集；

对每一个训练集中的图像进行训练，并将训练后的模型自动生成训练模型.xml文件；

读取训练模型.xml文件，并对第一图像按照训练好的模型进行识别，得到得到相应的分类器编号。

7.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中通过分类器编号与产品类型建立的相关映射输出最终产品类型的识别结果具体包括以下：

建立相关数据库，建立每一个分类器编号与相应产品的映射，在识别出分类器编号时，会自动映射至相应的产品。