CN111125404B

CN111125404B - 一种图标分类方法、装置、设备及可读存储介质

Info

Publication number: CN111125404B
Application number: CN201911284463.4A
Authority: CN
Inventors: 周国伟
Original assignee: Beijing Inspur Data Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Inspur Data Technology Co Ltd
Priority date: 2019-12-13
Filing date: 2019-12-13
Publication date: 2022-07-05
Anticipated expiration: 2039-12-13
Also published as: CN111125404A

Abstract

本申请公开了一种图标分类方法、装置、设备及可读存储介质。本申请公开的方法包括：获取待分类的所有图标；根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组；根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。本申请对图标进行了两次分类，第一次根据图标的像素大小进行分类，在第一次分类的基础上，再一次根据图标的色值进行分类，从而使得图标的分类结果更精细；并且，对第二次分类结果执行去重操作，进一步提高了分类结果的准确性。相应地，本申请公开的一种图标分类装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

Description

一种图标分类方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种图标分类方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

在现有技术中，通常按照图标名称或图标大小对图标进行分类。但由于图标数量和种类繁多，名称多有相似，且同一图标有大有小，因此现有技术无法对图标进行精细分类，导致分类结果不准确。其中，图标即人机交互界面的显示图标或按钮，如剩余电量显示，亮度显示等。

因此，如何提高图标分类结果的准确性，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种图标分类方法、装置、设备及可读存储介质，以提高图标分类结果的准确性。其具体方案如下：

第一方面，本申请提供了一种图标分类方法，包括：

获取待分类的所有图标；

根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；

计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组；

根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。

优选地，所述根据像素大小将各个图标分类至对应的集合，包括：

设置多个集合，以及每个集合的像素范围；

根据所述像素大小与所述像素范围的对应关系确定每个图标对应的集合。

优选地，所述根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组，包括：

在每个集合中设置多个图标组，以及每个图标组的色值范围；

根据所述色值与所述色值范围的对应关系确定每个集合中的图标对应的图标组。

优选地，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组，包括：

将每个图标用网格划分为多个图标块，并计算每个图标块的子色值；

按序排列所有子色值，获得每个图标的颜色字符串；

对于重复的颜色字符串仅保留一个，获得所述去重图标组。

优选地，所述将每个图标用网格划分为多个图标块，包括：

将每个图标用M×N的网格划分为多个图标块，M和N均不小于1，且为正整数。

优选地，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组之后，还包括：

存储每个去重图标组。

优选地，所述存储每个去重图标组之前，还包括：

按照图标的名称排列每个去重图标组中的图标。

第二方面，本申请提供了一种图标分类装置，包括：

获取模块，用于获取待分类的所有图标；

第一分类模块，用于根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；

第二分类模块，用于计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组；

去重模块，用于根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。

第三方面，本申请提供了一种图标分类设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的图标分类方法。

第四方面，本申请提供了一种可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的图标分类方法。

通过以上方案可知，本申请提供了一种图标分类方法，包括：获取待分类的所有图标；根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组；根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。

可见，该方法在获取待分类的所有图标后，根据像素大小将各个图标分类至对应的集合，然后计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组，对图标进行了二次分类；进一步的，为了去除其中的重复图标，根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，从而获得去重图标组。本申请对图标进行了两次分类，第一次根据图标的像素大小进行分类，在第一次分类的基础上，再一次根据图标的色值进行分类，从而使得图标的分类结果更精细；并且，对第二次分类结果执行去重操作，进一步提高了分类结果的准确性。

相应地，本申请提供的一种图标分类装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请公开的一种图标分类方法流程图；

图2为本申请公开的一种图标分类方案示意图；

图3为本申请公开的一种栅格化图标示意图；

图4为本申请公开的一种图标分类装置示意图；

图5为本申请公开的一种图标分类设备示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

目前，由于图标数量和种类繁多，名称多有相似，且同一图标有大有小，所以现有技术无法对图标进行精细分类，导致分类结果不准确。为此，本申请提供了一种图标分类方案，能够提高图标分类结果的准确性。

参见图1所示，本申请实施例公开了一种图标分类方法，包括：

S101、获取待分类的所有图标。

具体的，待分类的所有图标均为云平台中可使用的图标。

S102、根据像素大小将各个图标分类至对应的集合。

在一种优选地具体实施方式中，所述根据像素大小将各个图标分类至对应的集合，包括：设置多个集合，以及每个集合的像素范围；根据所述像素大小与所述像素范围的对应关系确定每个图标对应的集合。

假设待分类的所有图标包括：ABCD这四个图标。其中，A的像素大小为20×20，B的像素大小为40×40，C的像素大小为50×50，D的像素大小为80×80。像素大小一般用长边占用的像素点个数×宽边占用的像素点个数表示。若设置3个集合，每个集合的像素范围分别为：长和宽的像素范围为1～30、31～60、61～90，那么A的像素大小与1～30对应，B和C的像素大小与31～60对应，D的像素大小与61～90对应，因此A被分类至1～30对应的第一集合，B和C被分类至31～60对应的第二集合，D被分类至61～90对应的第三集合。

S103、计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组。

在一种优选地具体实施方式中，所述根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组，包括：在每个集合中设置多个图标组，以及每个图标组的色值范围；根据所述色值与所述色值范围的对应关系确定每个集合中的图标对应的图标组。

在本实施例中，每个图标对应一个色值。例如：ABCD这四个图标对应的色值分别为2、5、8、9。针对上述示例的第二集合，对于其中的B和C，若第二集合中设置两个图标组，其对应的色值范围分别为：1～5和6～10，那么B的色值与1～5对应，C的色值与6～10对应，因此B被分类至1～5对应的图标组，C被分类至6～10对应的图标组。

至此，ABCD这四个图标被分类为3个集合，其中，第二集合中又被分为2个图标组。由于第一集合和第三集合中各自仅有一个图标，因此可看作第一集合和第三集合中各自有1个图标组。

S104、根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。

在一种优选地具体实施方式中，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组，包括：将每个图标用网格划分为多个图标块，并计算每个图标块的子色值；按序排列所有子色值，获得每个图标的颜色字符串；对于重复的颜色字符串仅保留一个，获得所述去重图标组。

其中，所述将每个图标用网格划分为多个图标块，包括：将每个图标用M×N的网格划分为多个图标块，M和N均不小于1，且为正整数。M和N越大，去重结果的准确性越高，但处理效率和速度会有所降低。

结合上述示例，对于ABCD这四个图标，分被将其用2×2的网格进行划分，那么每个图标可对应一个由四个字符组成的颜色字符串。假设C的颜色字符串为1244，D的颜色字符串也为1244，那么说明C和D重复，因此随机删除C和D中的其中一个，以实现去重。

在一种优选地具体实施方式中，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组之后，还包括：存储每个去重图标组。其中，所述存储每个去重图标组之前，还包括：按照图标的名称排列每个去重图标组中的图标。

需要说明的是，分类后的图标可便于技术人员查询，也可以为软件开发提供帮助。按照图标的名称排列图标，可为后续图标查询提供便利条件。

可见，本申请实施例在获取待分类的所有图标后，根据像素大小将各个图标分类至对应的集合，然后计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组，对图标进行了二次分类；进一步的，为了去除其中的重复图标，根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，从而获得去重图标组。本申请对图标进行了两次分类，第一次根据图标的像素大小进行分类，在第一次分类的基础上，再一次根据图标的色值进行分类，从而使得图标的分类结果更精细；并且，对第二次分类结果执行去重操作，进一步提高了分类结果的准确性。

参见图2所示，本申请实施例公开了一种图标分类方案，该方案包括：图标像素识别、图标色彩识别和栅格内容识别三个部分。其中，图标像素识别基于图标的像素大小进行分类，图标色彩识别基于图标的色值进行分类，栅格内容识别基于图标的色值进行去重，从而获得最终分类结果。

图标像素识别具体包括：将所有图标先按照像素大小进行第一次分类。由于图标设计不规范、且图标大小有误差，因此将图标的长宽像素误差设为10％以内，即长或宽相差不超过10％的都可以归为同一类，也就是归类为同一个集合。当然，在比较严格的分类情况下，可以要求图标的像素大小完全一致，才归类为同一个集合，此种方式适用于各个图标的像素大小差别不大的情况。例如按钮图标，按钮图标一般都是50×50，而目录图标会大一些，一般在80×80。

图标色彩识别具体包括：计算图标的色值，根据色值进行分类。这样又对图标进行了一次分类，这次分出的图标种类比较详细了。例如，按钮图标全是黑白的，但弹窗图标有三种颜色，图标大小是一样的，这样可以把按钮图标和弹窗图标区分开来。需要说明的是，图标的制作对颜色要求比较简单，大部分图标是单色的，有些是多种颜色的。一般来说，同一用途的图标颜色基本相同。

栅格内容识别具体包括：栅格化图标，即：把图标拆成更小的栅格，栅格的大小可以自己定义，栅格越多越精确。如：栅格(即网格)大小如：2×2，5×5等。栅格化后，每个格子对应一个颜色值(即色值)。栅格化后，每一个小格的颜色基本就是单色，每一个小格可能就几个像素，因此可以对应一个色值。请参见图3，若用3×3的网格栅格化图标，那么该图标栅格化后即可获得121212242424112(逐行从左到右排列色值)的字符串。其中，每个小格对应的色值的排序方式可以自定义，如：逐行从左到右，逐列从上至下等。逐列从上至下排列图3中的各个色值，即可获得122411224112242。

其中，由于颜色值范围较大，因此不需要精确到很细，把颜色的RGB范围均分在64个数以内就行。也就是确定几个范围，使得属于同一范围的多个颜色值都用同一个值表示。例如：将0～64分为0～32和33～64，颜色值属于0～32的都用16表示，颜色值属于33～64的都用48表示。若某一格的颜色值属于0～32，则用16表示该格的颜色值，若某一格的颜色值属于33～64，则用48表示该格的颜色值。这样不同格子对应的颜色值不至于太宽泛，有利于后续确定重复图标。

至此每个图标对应一串字符串，这样图标便数字化了。数字化后的图标，便可以进行栅格内容识别。即：将这些字符串进行对比，字符串相同，则代表两个图标一样，字符串差异越小，说明图标越相似，如此可实现图标去重。

可见，本实施例解决了对大量图标进行分类的问题，同时可以筛选出图标中重复图标。在处理云平台系统中的图标时，可以节省对图标进行分类的时间。分类后的图标更加清晰明确，方便了云平台系统对图标的管理。

下面对本申请实施例提供的一种图标分类装置进行介绍，下文描述的一种图标分类装置与上文描述的一种图标分类方法可以相互参照。

参见图4所示，本申请实施例公开了一种图标分类装置，包括：

获取模块401，用于获取待分类的所有图标；

第一分类模块402，用于根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；

第二分类模块403，用于计算每个集合中的各个图标的色值，并根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组；

去重模块404，用于根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组。

在一种优选地具体实施方式中，第一分类模块包括：

第一设置单元，用于设置多个集合，以及每个集合的像素范围；

第一确定单元，用于根据像素大小与像素范围的对应关系确定每个图标对应的集合。

在一种优选地具体实施方式中，第二分类模块包括：

第二设置单元，用于在每个集合中设置多个图标组，以及每个图标组的色值范围；

第二确定单元，用于根据色值与色值范围的对应关系确定每个集合中的图标对应的图标组。

在一种优选地具体实施方式中，去重模块包括：

划分单元，用于将每个图标用网格划分为多个图标块，并计算每个图标块的子色值；

排序单元，用于按序排列所有子色值，获得每个图标的颜色字符串；

去重单元，用于对于重复的颜色字符串仅保留一个，获得去重图标组。

在一种优选地具体实施方式中，划分单元具体用于：

在一种优选地具体实施方式中，还包括：

存储模块，用于存储每个去重图标组。

在一种优选地具体实施方式中，还包括：

排列模块，用于按照图标的名称排列每个去重图标组中的图标。

其中，关于本实施例中各个模块、单元更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

可见，本实施例提供了一种图标分类装置，该装置对图标进行了两次分类，第一次根据图标的像素大小进行分类，在第一次分类的基础上，再一次根据图标的色值进行分类，从而使得图标的分类结果更精细；并且，对第二次分类结果执行去重操作，进一步提高了分类结果的准确性。

下面对本申请实施例提供的一种图标分类设备进行介绍，下文描述的一种图标分类设备与上文描述的一种图标分类方法及装置可以相互参照。

参见图5所示，本申请实施例公开了一种图标分类设备，包括：

存储器501，用于保存计算机程序；

处理器502，用于执行所述计算机程序，以实现上述任意实施例公开的方法。

下面对本申请实施例提供的一种可读存储介质进行介绍，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种图标分类方法、装置及设备可以相互参照。

一种可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述实施例公开的图标分类方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本申请涉及的“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的可读存储介质中。

本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims

1.一种图标分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类的所有图标；

根据像素大小将各个图标分类至对应的集合；

根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组；

其中，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组，包括：

按序排列所有子色值，获得每个图标的颜色字符串；

对于重复的颜色字符串仅保留一个，获得所述去重图标组。

2.根据权利要求1所述的图标分类方法，其特征在于，所述根据像素大小将各个图标分类至对应的集合，包括：

设置多个集合，以及每个集合的像素范围；

3.根据权利要求2所述的图标分类方法，其特征在于，所述根据色值大小将每个集合中的图标划分为多个图标组，包括：

4.根据权利要求3所述的图标分类方法，其特征在于，所述将每个图标用网格划分为多个图标块，包括：

5.根据权利要求1至4任意一项所述的图标分类方法，其特征在于，所述根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组之后，还包括：

存储每个去重图标组。

6.根据权利要求5所述的图标分类方法，其特征在于，所述存储每个去重图标组之前，还包括：

按照图标的名称排列每个去重图标组中的图标。

7.一种图标分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分类的所有图标；

去重模块，用于根据每个图标的颜色字符串对所有图标组中的重复图标执行去重操作，获得去重图标组；

其中，去重模块包括：

8.一种图标分类设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至6任一项所述的图标分类方法。

9.一种可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的图标分类方法。