CN103605957A - 一种图片识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图片识别方法及装置。所述图片识别方法，包括以下步骤：获取需要识别的图片；对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息；对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息；将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。本实施例中通过对图片的整体轮廓和色彩进行识别，并将生成的轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，实现了对图片本身的识别，能够针对图片的轮廓和色彩进行准确识别，提高了图片识别的速度和准确性。

Description

一种图片识别方法及装置

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种图片识别方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，使得人们接触到了很多多彩绚丽的图片，人们在接触到这些图片的同时，也会对这些图片进行搜索，以获取与图片相关的信息。

一般的，人们在搜索图片时，通常会议文字的形式对该图片进行描述，或者以图片链接的形式进行搜索，但是，在搜索过程中，由于对图片描述不准确和无法获取图片链接等因素，无法对图片进行准确的识别，从而降低了图片搜索的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种图片识别方法及装置，用于实现图片的准确识别。

一种图片识别方法，包括以下步骤：

获取需要识别的图片；

对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息；

对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息；

将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

本实施例中通过对图片的整体轮廓和色彩进行识别，并将生成的轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，实现了对图片本身的识别，能够针对图片的轮廓和色彩进行准确识别，提高了图片识别的速度和准确性。

优选的，所述步骤对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息之后，还包括：

根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景；

利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

优选的，所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，包括：

按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

本实施例中，利用轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景对图片进行分类，从而能够对图片进行分类识别，避免在识别库中进行大量识别信息的比对，提高了图片识别的速度。

优选的，所述步骤按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别之前，还包括：

对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息；

所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，包括：

将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

本实施例中，通过对图片进行像素识别，形成像素识别信息，并利用像素识别信息进行识别，能够针对识别图片的像素进行比对，从而更加准确的对图片进行识别。

优选的，所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别之后，还包括：

所述图片识别成功后，生成图片识别编码。

本实施例中，在图片识别成功后，生成图片识别编码，可以通过识别编码进行网络连接，从而获取与图片相关的信息。

一种图片识别装置，所述装置包括：

图片获取模块，用于获取需要识别的图片；

轮廓识别模块，用于对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息；

色彩识别模块，用于对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息；

图片识别模块，用于将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

主体识别模块，用于根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景；

图片分类模块，用于利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

优选的，所述图片识别模块包括：

第一图片识别单元，用于按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

像素识别模块，用于对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息；

所述图片识别模块包括：

第二图片识别单元，用于将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

编码生成单元，用于在所述图片识别成功后，生成图片识别编码。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明图片识别方法一个实施例的流程图；

图2为本发明图片识别方法另一个实施例的流程图；

图3为本发明图片识别装置一个实施例的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1，为本发明图片识别方法一个实施例的流程图，该方法包括：

步骤101：获取需要识别的图片。

其中，图片的获取可以是用户利用照相功能获取的图片，也可以是用户利用截屏功能获取的图片，还可以是用户利用图片下载功能获取的图片，本领域技术人员和用户可以根据需要和终端设备的功能进行设置。

步骤102：对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息。

其中，根据图片中显示事物的棱角或明暗交界等对图片进行整体轮廓识别，例如，人物的轮廓，物品的轮廓等，通过对所述图片进行整体轮廓识别，能够获取图片的识别主体和环境，根据识别主体和环境可以对识别图片进行分类，将其分成人物、事物、风景等多个种类，以便图片的识别，从而提高了图片识别的速率。

步骤103：对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息。

其中，由于图片存在多种颜色，通过对图片不同位置的色彩进行识别能够更加准确的是被图片，在色彩识别过程中首先对图片及逆行那个分割，将其分割成多个小区域，以便图片识别中的定位，以每个小区域为单位对区域内图片的颜色、亮度、色阶等色彩因子进行识别，将每个小区域的色彩因子汇总生成色彩信息，并将全部的色彩信息汇总生成色彩识别信息。

步骤104：将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

其中，识别库中的识别信息包括识别库中图片的比对轮廓识别信息和比对色彩识别信息，在识别过程中首先将轮廓识别信息与比对轮廓识别信息比对，比对成功后，将色彩识别信息与比对成功的轮廓识别信息对应的比对色彩识别信息进行比对，当比对成功时，完成对图片的识别，生成图片识别编码。

本实施例中，通过对图片的整体轮廓和色彩进行识别，并将生成的轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，实现了对图片本身的识别，能够针对图片的轮廓和色彩进行准确识别，提高了图片识别的速度和准确性。

参见图2，为本发明图片识别方法另一个实施例的流程图，该方法包括：

步骤201：获取需要识别的图片。

步骤202：对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息。

步骤203：根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景。

步骤204：利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

步骤205：对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息。

步骤206：对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息。

步骤207：按照所述分类，将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

本实施例中，利用轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景对图片进行分类，从而能够对图片进行分类识别，避免在识别库中进行大量识别信息的比对，提高了图片识别的速度，通过对图片进行像素识别，形成像素识别信息，并利用像素识别信息进行识别，能够针对识别图片的像素进行比对，从而更加准确的对图片进行识别。

参见图3，为本发明图片识别装置一个实施例的结构图，该装置包括：

图片获取模块301，用于获取需要识别的图片。

轮廓识别模块302，用于对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息。

色彩识别模块303，用于对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息。

图片识别模块304，用于将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

主体识别模块，用于根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景；

图片分类模块，用于利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

优选的，所述图片识别模块包括：

第一图片识别单元，用于按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

像素识别模块，用于对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息；

所述图片识别模块包括：

第二图片识别单元，用于将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

优选的，所述装置还包括：

编码生成单元，用于在所述图片识别成功后，生成图片识别编码。

需要说明的是：上述实施例提供的图片识别装置在实现上述功能时，仅以上述功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的图片识别装置与图片识别的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种图片识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取需要识别的图片；

对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息；

对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息；

将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息之后，还包括：

根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景；

利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，包括：

按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别之前，还包括：

对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息；

所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别，包括：

将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别之后，还包括：

所述图片识别成功后，生成图片识别编码。

6.一种图片识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图片获取模块，用于获取需要识别的图片；

轮廓识别模块，用于对所述图片进行整体轮廓识别，并生成轮廓识别信息；

色彩识别模块，用于对所述图片进行色彩识别，并生成色彩识别信息；

图片识别模块，用于将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

主体识别模块，用于根据所述轮廓识别信息获取所述图片的识别主体和场景；

图片分类模块，用于利用所述识别主体和场景对所述图片进行分类。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图片识别模块包括：

第一图片识别单元，用于按照所述分类，将所述轮廓识别信息和色彩识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

像素识别模块，用于对所述图片进行像素识别，并形成像素识别信息；

所述图片识别模块包括：

第二图片识别单元，用于将所述轮廓识别信息、色彩识别信息和像素识别信息与识别库中的识别信息比对，进行图片识别。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

编码生成单元，用于在所述图片识别成功后，生成图片识别编码。

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