[发明专利]图像场景识别的方法、系统、电子装置和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像场景识别的方法、系统、电子装置和存储介质，通过获取图像和图像的灰度直方图，将灰度级别划分为预设值个范围，根据灰度直方图，分别统计预设值个范围里像素点数量的占比，获取图像的红色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第一比值，图像的蓝色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第二比值，根据第一比值和第二比值，查找色温表，获取目标色温，根据预设值个范围里像素点数量的占比和目标色温，查找场景对照表，获得图像对应的目标场景，其中，场景对照表记录预设值个范围里像素点数量的占比和色温对应的场景，解决了相关技术中通过深度学习算法判断图像场景，训练耗时长且增加摄像机系统负担的问题。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，特别是涉及图像场景识别的方法、系统、电子装置和存储介质。

背景技术

摄像机作为图像传感器在机器视觉领域是必不可少的。而摄像机成像质量往往受到物理属性和成本的限制，比如在白天我们需要一个清晰而艳丽的画面，而到了晚上相比于艳丽的色彩我们更希望降低噪声的影响得到一个通透的画面而这二者往往需要不同的参数设定，单一而通用的设定要么成本太高要么效果不好，所以识别当前摄像机所处的场景，基于场景修改参数显得尤为重要。相关技术中，可以基于深度学习算法判断图像场景，但该方案需要引入算法库，算法训练耗时长，而且对于资源有限的摄像机系统来说，引入算法库也增加了摄像机系统负担。

目前针对相关技术中通过深度学习算法判断图像场景，训练耗时长且增加摄像机系统负担的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像场景识别的方法、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中通过深度学习算法判断图像场景，训练耗时长且增加摄像机系统负担的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像场景识别的方法，所述方法包括：

获取图像和所述图像的灰度直方图；

将灰度级别划分为预设值个范围，根据所述灰度直方图，分别统计所述预设值个范围里像素点数量的占比；

获取所述图像的红色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第一比值，所述图像的蓝色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第二比值，根据所述第一比值和所述第二比值，查找色温表，获取目标色温；

根据所述预设值个范围里像素点数量的占比和所述目标色温，查找场景对照表，获得所述图像对应的目标场景，其中，所述场景对照表记录所述预设值个范围里像素点数量的占比和色温对应的场景。

在其中一些实施例中，获取预设数量的图像，在每张图像预设值个范围里像素点数量的占比情况不一致，或每张图像的目标色温不一致的情况下，所述方法还包括：

重新获取预设数量的图像，获取每张图像预设值个范围里像素点数量的占比和目标色温，直至每张图像预设值个范围里像素点数量的占比情况和目标色温一致，根据所述预设值个范围里像素点数量的占比和所述目标色温，查找场景对照表，获得所述图像对应的目标场景。

在其中一些实施例中，获取所述图像的灰度直方图包括：

对所述图像进行灰度处理，获得灰度图像；

根据所述灰度图像中各灰度级别像素点的数量，获得各灰度级别像素点的占比；

根据所述各灰度级别像素点的占比，获得所述图像的灰度直方图。

在其中一些实施例中，所述预设值为三，则所述方法还包括：

三个范围根据灰度级别从小到大分别记为第一范围、第二范围和第三范围；

根据所述灰度直方图，分别统计所述第一范围、第二范围和第三范围的像素点数量的占比，记为第一占比，第二占比和第三占比；