[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910829520.6 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110544218A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 陈锡显 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/00;G06T7/90;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11270 北京派特恩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王姗姗;张颖玲<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种图像处理方法及其装置、设备和存储介质；所述方法包括：获取待处理文字图像的色彩特征和透明度特征以及模板文字图像的色彩特征和透明度特征；基于所述模板文字图像的色彩特征和透明度特征对训练好的神经网络模型进行迁移学习，得到调整后的神经网络模型；通过所述调整后的神经网络模型，对所述待处理文字图像的色彩特征和透明度特征进行处理，得到目标文字图像，其中，所述目标文字图像的显示效果与所述模板文字图像的显示效果相同。通过本申请，能够直接生成具有透明度信息的RGBA的艺术字效果图。 | ||
| 搜索关键词： | 文字图像 透明度特征 色彩特征 神经网络模型 目标文字 显示效果 图像 透明度信息 存储介质 图像处理 效果图 艺术字 申请 迁移 学习 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理文字图像的色彩特征和透明度特征以及模板文字图像的色彩特征和透明度特征；/n获取训练好的神经网络模型，其中，所述训练好的神经网络模型是至少利用具有透明度特征的训练图像训练得到的；/n基于所述模板文字图像的色彩特征和透明度特征对所述训练好的神经网络模型进行迁移学习，得到调整后的神经网络模型；/n通过所述调整后的神经网络模型，对所述待处理文字图像的色彩特征和透明度特征进行处理，得到目标文字图像，其中，所述目标文字图像的显示效果与所述模板文字图像的显示效果相同。/n
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