CN111626310B - 图像比对方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像比对方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域。具体实现方案为：获取待比对的多个图像，通过色度检测模型对多个图像分别进行色度检测，得到多个图像各自对应的色度信息，进而，根据多个图像各自对应的色度信息，确定多个图像之间的比对结果。上述过程中，通过色度检测模型得到图像的色度信息，并利用色度信息来实现图像之间的比对，整个比对过程不需要人工参与，避免了人力消耗，提高了比对效率；并且，还避免了人为主观因素导致的比对误差，提高了比对结果的准确性。

Description

图像比对方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及图像处理领域中的人工智能技术，尤其涉及一种图像比对方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

很多应用场景中，需要对两个图像或者多个图像进行比对。例如，在进行用户界面(User Interface，UI)开发时，需要将开发出的UI图像与设计出的标准UI图像进行比对，确定开发出的UI图像是否满足设计要求。

现有技术中，需要由专门的比对人员进行人工比对。具体的，比对人员通过观察开发UI图像和标准UI图像，检查两个图像中的图标位置、图标大小、图标颜色等是否一致。

上述图像比对过程需要耗费较多的人力，当需要比对的图像数量较多时，比对效率较低，并且，受人为主观因素的影响，比对结果的准确性也较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像比对方法、装置、设备以及存储介质，用以提高图像比对的效率，并提高图像比对结果的准确性。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像比对方法，包括：

获取待比对的多个图像；

通过色度检测模型对所述多个图像分别进行色度检测，得到所述多个图像各自对应的色度信息，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值；

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果。

第二方面，本申请实施例提供一种图像比对装置，包括：

获取模块，用于获取待比对的多个图像；

检测模块，用于通过色度检测模型对所述多个图像分别进行色度检测，得到所述多个图像各自对应的色度信息，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值；

确定模块，用于根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面中任一项所述的方法。

本申请实施例提供的图像比对方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取待比对的多个图像，通过色度检测模型对多个图像分别进行色度检测，得到多个图像各自对应的色度信息，进而，根据多个图像各自对应的色度信息，确定多个图像之间的比对结果。上述过程中，通过色度检测模型得到图像的色度信息，并利用色度信息来实现图像之间的比对，整个比对过程不需要人工参与，避免了人力消耗，提高了比对效率；并且，还避免了人为主观因素导致的比对误差，提高了比对结果的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1为本申请实施例可能适用的一种应用场景的示意图；

图2为本申请一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图；

图3为本申请一个实施例提供的色度检测模型的示意图；

图4为本申请另一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图；

图5为本申请一个实施例提供的色度检测模型进行色度检测过程的示意图；

图6为本申请又一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图；

图7为本申请另一个实施例提供的色度检测模型进行色度检测过程的示意图；

图8为本申请实施例提供的第一存储单元和第二存储单元的示意图；

图9为本申请实施例提供的图像比对装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本申请实施例适用于需要对两个图像或者更多个图像进行比对的场景。例如，一些场景中，可以通过图像比对确定出两个图像之间的匹配度。另一些场景中，可以通过图像比对确定出图像之间的差异信息。又一些场景中，可以通过图像比对从多个图像中确定出相似图像。

应理解，本申请实施例中待比对的图像可以为任意类型的图像，包括但不限于：人物图像、风景图像、UI图像等。为了描述方便，后续涉及举例时，均以UI图像的比对场景为例进行说明。

在进行UI开发时，需要将开发出的UI图像与设计出的标准UI图像进行比对，以确定开发出的UI图像是否与标准UI图像相符，即是否满足设计要求。现有技术中，需要由专门的比对人员进行人工比对。具体的，比对人员通过观察开发UI图像和标准UI图像，检查两个图像中的图标位置、图标大小、图标颜色等是否一致。然而，上述图像比对过程需要耗费较多的人力，当需要比对的图像数量较多时，比对效率较低，并且，受人为主观因素的影响，比对结果的准确性也较低。

为了解决上述技术问题中的至少一个，本申请实施例提供一种图像比对方法，可以由图像比对设备执行。该图像比对设备可以是任意的具有一定数据处理功能的电子设备。图1为本申请实施例可能适用的一种应用场景的示意图。如图1所示，左侧示意的是开发UI图像和标准UI图像。将开发UI图像和标准UI图像输入图像比对设备，由图像比对设备对两个UI图像进行比对，并输出比对结果。

结合图1，UI图像中可以包括多个图标，不同的图标可以具有不同的位置、大小、形状、色度等属性。另外，UI图像还可以包括背景画面。有些UI图像还可以划分为不同的区域，各个区域分别对应有不同的背景画面。图像比对设备在进行比对时，需要对UI图像中的上述内容(图标、背景等)的属性进行比对，以确定出比对结果。

发明人在实现本发明的过程中发现，两个UI图像的比对结果可以通过两个UI图像的色度比对结果来体现。因为UI图像中各项内容(例如图标、背景等)具有色度属性，当两个图像的色度信息相同时，说明两个图像是完全匹配的；当两个图像的色度信息不同时，说明两个图像中至少部分区域存在差异，例如，可能是某个图标的位置存在差异，还可能是某个图标的大小存在差异，等。

本申请实施例提供的图像比对方法，通过色度检测模型对多个图像分别进行色度检测，得到多个图像各自对应的色度信息，进而，根据多个图像各自对应的色度信息，确定出多个图像之间的比对结果。上述比对过程中，不需要人工参与，避免了人力消耗，提高了比对效率；并且，还避免了人为主观因素导致的比对误差，提高了比对结果的准确性。

下面结合几个具体的实施例对本申请的技术方案进行详细描述。下面几个实施例可以相互结合，对于相同或者相似的内容在某些实施例中可能不再重复描述。

图2为本申请一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图。如图2所示，本实施例的方法可以包括：

S201：获取待比对的多个图像。

其中，待比对的图像可以是任意类型的图像，例如，可以为人物图像、风景图像、UI图像等。待比对图像的数量可以为两个，还可以为更多个。

可选的，所述多个图像包括开发UI图像和标准UI图像。开发UI图像是指开发出的UI图像，可以通过对开发出的UI界面进行截图得到。标准UI图像是指设计出的用于指导开发的UI图像。本实施例中，通过将开发UI图像和标准UI图像进行比对，可以确定出开发UI图像与标准UI图像的匹配程度，从而对开发UI图像是否满足设计要求进行评估。进一步的，该比对结果还可以用于对开发过程进行指导，使得开发出的UI与标准UI图像更加匹配。

S202：通过色度检测模型对所述多个图像分别进行色度检测，得到所述多个图像各自对应的色度信息，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值。

本实施例中，色度检测模型可以是经过深度学习训练得到的模型。该模型可用于获取图像中的色度信息。例如，将图像输入色度检测模型中，通过色度检测模型对该图像进行色度检测，得到该图像对应的色度信息。

其中，一个图像的色度信息用于指示该图像中包括的色度值。色度检测模型对图像进行色度检测，具体可以是指对图像中出现的色度值进行统计，即确定出图像中包括哪些色度值。其中，在对图像中的色度值进行统计时，可以是统计图像中出现的实际色度值，还可以是先将图像中的实际色度值进行某种映射处理，然后对映射处理后的色度值进行统计。

应理解，色度值可以有多种表示方式，本实施例对此不作限定。例如，可以采用RGB(红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue))，CMY(青(Cyan)、洋红或品红(Magenta)、黄(Yellow))，HSV(色调(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value))等多种颜色空间来表示。

需要说明的是，本实施例对于色度检测模型的结构以及训练过程不作限定。

S203：根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果。

本实施例中，图像中的色度信息可用于表征图像中的内容。以UI图像为例，UI图像中的各项内容(例如图标、背景等)具有色度属性，当两个UI图像中的内容存在差异时，这两个UI图像的色度信息也会存在差异性。因此，可以根据多个图像各自对应的色度信息，来确定多个图像之间的比对结果。

本实施例中，多个图像之间的比对结果可以用于指示图像之间的匹配度，或者，用于指示图像之间的差异信息。

示例性的，以两个图像为例，可以检测两个图像的色度信息之间的相似度，若色度信息的相似度越高，则说明这两个图像的匹配度越高，或者说两个图像之间的差异越小；若色度信息的相似度越低，则说明这两个图像的匹配度越低，或者说两个图像之间的差异越大。

可选的，所述比对结果可以包括不同色度对应的匹配度。这样，根据比对结果，可以直观确定出两个图像中哪个/哪些色度之间存在较大差异。

本实施例提供的图像比对方法，包括：获取待比对的多个图像，通过色度检测模型对多个图像分别进行色度检测，得到多个图像各自对应的色度信息，进而，根据多个图像各自对应的色度信息，确定多个图像之间的比对结果。本实施例中，通过色度检测模型得到图像的色度信息，并利用色度信息来实现图像之间的比对，整个比对过程不需要人工参与，避免了人力消耗，提高了比对效率；并且，还避免了人为主观因素导致的比对误差，提高了比对结果的准确性。

在图2所示实施例的基础上，下面给出一种可能的色度检测模型的实施方式。

图3为本申请一个实施例提供的色度检测模型的示意图。如图3所示，色度检测模型中设置有色度表，色度表中包括多个色度单元，每个色度单元对应有一个预设色度值。

能够理解，由于色度数量众多，本实施例的色度表中可以仅包括常用的色度值，或者具有代表性的色度值。示例性的，色度表中可以包括一定数量的红色色度值、一定数量的蓝色色度值、一定数量的绿色色度值、一定数量的黄色色度值，等。

以红色色度值为例，例如，预设色度值1为红色(RGB(255,0,0))，预设色度值2为镉红(RGB(227,23,13))，预设色度值3为砖红(RGB(156,102,31))，预设色度值4为珊瑚红(RGB(255,127,80))，预设色度值5为番茄红(RGB(255,99,71))，预设色度值6为粉红(RGB(255,192,203))，等。

这样，本实施例中的色度表中可以包括有限数量的预设色度值。在利用色度检测模型对图像进行色度检测时，可以通过色度检测模型确定出该图像中的色度值与色度表中的预设色度值之间的关联关系，并根据该关联关系，确定出该图像对应的色度信息。

也就是说，可以将图像中的色度值映射至色度表中，利用色度表中的预设色度值来表示图像中包括的色度值。能够理解，在图像中包括的色度值较多的情况下，通过将该图像中的色度值映射到色度表中，可以实现采用有限数量的预设色度值来表示图像中包括的色度值，一定程度上简化了图像的色度信息的表达方式。

一种可能的实施方式中，色度检测模型可用于建立图像中的像素点与色度表中的预设色度值之间的关联关系。示例性的，色度检测模型可以将图像中的各像素点关联到色度表中的不同的色度单元中。这样，根据色度表的关联结果，可以确定出图像对应的色度信息。也就是说，可以将色度表中与至少一个像素点存在关联关系的预设色度值，作为该图像中包括的色度值。

应理解，本实施例对于色度表中的色度单元的数量，以及各色度单元对应的预设色度值均不作限定。可以根据实际应用场景设计符合该场景需求的色度表。

本实施例中，通过将图像中的各像素点关联至色度表中有限数量的预设色度值，在保证图像色度检测结果准确的前提下，能够提高色度检测效率；并且，一定程度上简化了图像的色度信息的表达方式，从而能够提高图像比对效率。另外，还可以根据不用的应用场景以及图像比对需求，设计相应的色度表，从而增加应用灵活性。

下面结合图3所示的色度检测模型，对本申请提供的图像比对方法进行更详细的描述。

图4为本申请另一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图。如图4所示，本实施例的方法可以包括：

S401：获取待比对的多个图像。

S402：将每个图像输入色度检测模型中，通过所述色度检测模型建立该图像中的像素点与色度表中的预设色度值之间的关联关系，并根据色度表中的目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息，生成该图像对应的色度信息，所述目标预设色度值为所述色度表中与该图像中的至少一个像素点具有关联关系的预设色度值。

具体的，图像中包括多个像素点，每个像素点具有实际色度值。将图像输入色度检测模型后，色度检测模型可以确定出每个像素点的实际色度值，并进一步确定出该实际色度值与色度表中的多个预设色度值之间的相似度。进而，色度检测模型可以根据确定出的相似度，将像素点关联至最高相似度对应的预设色度值。

下面结合图5进行举例说明。图5为本申请一个实施例提供的色度检测模型进行色度检测过程的示意图。如图5所示，将图像输入色度检测模型后，色度检测模型获取像素点1的实际色度值，并计算该实际色度值与色度表中的各预设色度值之间的相似度。假设像素点1的实际色度值与预设色度值1之间的相似度最高，则将像素点1关联至预设色度值1。其他像素点的关联过程类似，此处不作赘述。

结合图5，按照上述关联过程，假设像素点1和像素点2被关联至预设色度值1，像素点3被关联至预设色度值2，像素点4和像素点5被关联至预设色度值4，像素点6被关联至预设色度值5。则根据上述关联关系，可以得到图像对应的色度信息。

可选的，图像对应的色度信息包括：色度表中的目标预设色度值。其中，目标预设色度值为色度表中与至少一个像素点具有关联关系的预设色度值。例如，以图5所示的关联关系为例，图像对应的色度信息可以包括：预设色度值1、预设色度值2、预设色度值4、预设色度值5，等。

可选的，图像对应的色度信息包括：色度表中的目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息。如图5所示，图像对应的色度信息不仅包括目标预设色度值，还包括每个目标预设色度值所关联的各个像素的位置信息。例如，预设色度值1关联了像素点1和像素点2，则预设色度值1关联的像素点位置信息包括：{(x1,y1)，(x2,y2)，……}。预设色度值2关联了像素点3，则预设色度值2关联的像素点位置信息包括：{(x3,y3)，……}。以此类推。

S403：根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的匹配度；根据所述色度表中的各预设色度值对应的匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

其中，所述匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度。

以两个图像(分别为图像1和图像2)为例，结合图5所示的图像色度信息，在对图像1和图像2进行比对时，针对色度表中的预设色度值1，根据预设色度值1所关联的图像1的像素点位置信息，以及图像2的像素点位置信息，计算出预设色度值1对应的匹配度；针对色度表中的预设色度值2，根据预设色度值2所关联的图像1的像素点位置信息，以及图像2的像素点位置信息，计算出预设色度值2对应的匹配度；以此类推，分别计算出色度表中的每个预设色度值对应的匹配度。

进而，根据色度表中的各个预设色度值对应的匹配度，确定出图像1和图像2之间的比对结果。例如，可以将各个预设色度值对应的匹配度进行加权平均，或者进行其他的运算，得到图像1和图像2之间的比对结果。

本实施例中，通过根据色度表中的目标预设色度值，以及目标预设色度值所关联的像素点位置信息，生成图像对应的色度信息，使得图像的色度信息不仅指示了图像中包括的色度值，还指示了各色度值在图像中出现的位置，从而进一步提高了图像色度信息的准确性。进而，根据图像色图信息来对图像进行比对，提高了图像比对结果的准确性。

图6为本申请又一个实施例提供的图像比对方法的流程示意图。如图6所示，本实施例的方法可以包括：

S601：获取待比对的多个图像。

S602：将每个图像输入色度检测模型中，通过所述色度检测模型确定该图像中的像素点的实际色度值，并确定所述实际色度值与所述色度表中的多个预设色度值之间的相似度，将像素点关联至最高相似度对应的预设色度值；根据色度表中的目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息，生成该图像对应的色度信息，所述目标预设色度值为所述色度表中与该图像的至少一个像素点具有关联关系的预设色度值。

可选的，所述像素点色度信息用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值，或者，用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值与所述目标色度值之间的相似度。

本实施例中，S602的具体实施方式与图4所示实施例中的S402类似。不同之处在于，本实施例中在生成图像对应的色度信息时，不仅考虑了各目标预设色度值所关联的像素点位置信息，还考虑了各目标预设色度值所关联的像素点色度信息。

下面结合图7进行举例说明。图7为本申请另一个实施例提供的色度检测模型进行色度检测过程的示意图。如图7所示，色度检测模型对图像进行色度检测的过程与图5是类似的，此处不作赘述。假设像素点1和像素点2被关联至预设色度值1，像素点3被关联至预设色度值2，像素点4和像素点5被关联至预设色度值4，像素点6被关联至预设色度值5。

本实施例中，图像对应的色度信息包括：色度表中的目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息。如图7所示，预设色度值1关联了像素点1和像素点2，假设像素点1的实际色度值与预设色度值1之间的相似度为92％，像素点2的实际色度值与预设色度值1之间的相似度为95％，则预设色度值1所关联的像素点位置信息包括：{(x1,y1)，(x2,y2)，……}，预设色度值1所关联的像素点色度信息包括：{92％，95％，……}。预设色度值2关联了像素点3，假设像素点3的实际色度值与预设色度值2之间的相似度为90％，则预设色度值2所关联的像素点位置信息包括{(x3,y3)，……}，预设色度值2所关联的像素点色度信息包括：{90％，……}。以此类推。

一种可能的实施方式中，在进行图像比对之前，针对每个待比对的图像，根据色度表的结构，生成该图像对应的第一存储单元和第二存储单元。图8为本申请实施例提供的第一存储单元和第二存储单元的示意图。如图8所示，该第一存储单元的结构与色度表的结构一致，用于存储各个预设色度值所关联的像素点位置信息；并且，该第二存储单元的结构与色度表的结构一致，用于存储各个预设色度值所关联的像素点色度信息。这样，第一存储单元和第二存储单元与色度表之间相对独立，在色度检测过程中不会涉及到对色度表的标注和修改，保证了运行稳定性。并且，由于第一存储单元、第二存储单元的结构与色度表结构一致，针对色度表中的每个预设色度值，可以自动映射到第一存储单元、第二存储单元相应的存储位置，保证了较高的运行效率。

S603：根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度；根据所述色度表中的各预设色度值对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

其中，所述第一匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度，所述第二匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点色度信息之间的匹配程度。

依然以两个图像(分别为图像1和图像2)为例，结合图7中得到的图像对应的色度信息，在对图像1和图像2进行比对时，针对色度表中的预设色度值1，根据预设色度值1所关联的图像1的像素点位置信息，以及图像2的像素点位置信息，计算出预设色度值1对应的第一匹配度；并根据预设色度值1所关联的图像1的像素点色度信息，以及图像2的像素点色度信息，计算出预设色度值1对应的第二匹配度。针对色度表中的预设色度值2，根据预设色度值2所关联的图像1的像素点位置信息，以及图像2的像素点位置信息，计算出预设色度值2对应的第一匹配度；并根据预设色度值2所关联的图像1的像素点色度信息，以及图像2的像素点色度信息，计算出预设色度值2对应的第二匹配度。以此类推，分别计算出色度表中的每个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度。

进而，根据色度表中的各个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度，确定出图像1和图像2之间的比对结果。例如，可以将各个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度进行加权平均，或者进行其他的运算，得到图像1和图像2之间的比对结果。再例如，还可以设置一定的比对策略，优先比对各个预设色度值关联的像素点位置信息(即优先对各个预设色度值对应的第一匹配度进行比对)，在像素点位置信息的比对结果满足一定条件时，再比对各个预设色度值关联的像素点色度信息(即再比对各个预设色度值对应的第二匹配度)。

本实施例中，通过根据色度表中的目标预设色度值，以及目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息，生成图像对应的色度信息，使得图像的色度信息不仅指示了图像中包括的色度值，还指示了各色度值在图像中出现的位置，以及各色度值与预设色度值之间的相似度，从而进一步提高了图像色度信息的准确性。进而，根据图像色图信息来对图像进行比对，提高了图像比对结果的准确性。

图9为本申请实施例提供的图像比对装置的结构示意图。该装置可以为软件和/或硬件的形式，该装置可以设置在图像比对设备中。如图9所示，本实施例提供的图像比对装置10，包括：获取模块11、检测模块12和确定模块13。

其中，获取模块11，用于获取待比对的多个图像；

检测模块12，用于通过色度检测模型对所述多个图像分别进行色度检测，得到所述多个图像各自对应的色度信息，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值；

确定模块13，用于根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果。

一种可能的实现方式中，所述色度检测模型设置有色度表，所述色度表包括多个预设色度值；所述检测模块12具体用于：

将每个图像输入所述色度检测模型中，通过所述色度检测模型确定该图像中的色度值与所述多个预设色度值之间的关联关系，并根据所述关联关系，确定该图像对应的色度信息.

一种可能的实现方式中，通过所述色度检测模型建立该图像中的像素点与所述色度表中的预设色度值之间的关联关系；

根据所述色度表中的目标预设色度值，生成该图像对应的色度信息，所述目标预设色度值为所述多个预设色度值中与该图像中的至少一个像素点具有所述关联关系的预设色度值。

一种可能的实现方式中，所述检测模块12具体用于：

通过所述色度检测模型确定该图像中的像素点的实际色度值，并确定所述实际色度值与所述色度表中的多个预设色度值之间的相似度，将所述像素点关联至最高相似度对应的预设色度值。

一种可能的实现方式中，所述检测模块12具体用于：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息，生成该图像对应的色度信息。

一种可能的实现方式中，所述确定模块13具体用于：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的匹配度，所述匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

一种可能的实现方式中，所述检测模块12具体用于：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息，生成该图像对应的色度信息；

其中，所述像素点色度信息用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值，或者，用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值与所述目标预设色度值之间的相似度。

一种可能的实现方式中，所述确定模块13具体用于：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度；其中，所述第一匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度，所述第二匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点色度信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

一种可能的实现方式中，所述多个图像包括开发用户界面UI图像和标准UI图像。

本实施例提供的图像比对装置，可用于执行上述任一方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不作赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种计算机程序产品，程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

如图10所示，是根据本申请实施例的图像比对方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图10所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1001、存储器1002，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图10中以一个处理器1001为例。

存储器1002即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的图像比对方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的图像比对方法。

存储器1002作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的图像比对方法对应的程序指令/模块(例如，附图9所示的获取模块11、检测模块12和确定模块13)。处理器1001通过运行存储在存储器1002中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的图像比对方法。

存储器1002可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据图像比对的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1002可选包括相对于处理器1001远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至图像比对的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

图像比对方法的电子设备还可以包括：输入装置1003和输出装置1004。处理器1001、存储器1002、输入装置1003和输出装置1004可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。

输入装置1003可接收输入的数字或字符信息，以及产生与图像比对的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1004可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (16)

1.一种图像比对方法，其特征在于，包括：

获取待比对的多个图像；

将每个图像输入色度检测模型中，通过所述色度检测模型建立该图像中的像素点与色度表中的预设色度值之间的关联关系，所述色度检测模型设置有色度表，所述色度表包括多个预设色度值；

根据所述色度表中的目标预设色度值，生成该图像对应的色度信息，所述目标预设色度值为所述多个预设色度值中与该图像中的至少一个像素点具有所述关联关系的预设色度值，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值；

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述色度检测模型建立该图像中的像素点与所述色度表中的预设色度值之间的关联关系，包括：

通过所述色度检测模型确定该图像中的像素点的实际色度值，并确定所述实际色度值与所述色度表中的多个预设色度值之间的相似度，将所述像素点关联至最高相似度对应的预设色度值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述色度表中的目标预设色度值，生成该图像对应的色度信息，包括：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息，生成该图像对应的色度信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果，包括：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的匹配度，所述匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述色度表中的目标预设色度值，生成该图像对应的色度信息，包括：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息，生成该图像对应的色度信息；

其中，所述像素点色度信息用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值，或者，用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值与所述目标预设色度值之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果，包括：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度；其中，所述第一匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度，所述第二匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点色度信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

7.根据权利要求1至2、4、6任一项所述的方法，其特征在于，所述多个图像包括开发用户界面UI图像和标准UI图像。

8.一种图像比对装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待比对的多个图像；

检测模块，用于通过色度检测模型对所述多个图像分别进行色度检测，得到所述多个图像各自对应的色度信息，其中，一个图像对应的色度信息用于指示该图像中包括的色度值；

确定模块，用于根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述多个图像之间的比对结果；所述色度检测模型设置有色度表，所述色度表包括多个预设色度值；所述检测模块具体用于：

将每个图像输入所述色度检测模型中，通过所述色度检测模型确定该图像中的色度值与所述多个预设色度值之间的关联关系，并根据所述关联关系，确定该图像对应的色度信息；

所述检测模块具体用于：

通过所述色度检测模型建立该图像中的像素点与所述色度表中的预设色度值之间的关联关系；

根据所述色度表中的目标预设色度值，生成该图像对应的色度信息，所述目标预设色度值为所述多个预设色度值中与该图像中的至少一个像素点具有所述关联关系的预设色度值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：

通过所述色度检测模型确定该图像中的像素点的实际色度值，并确定所述实际色度值与所述色度表中的多个预设色度值之间的相似度，将所述像素点关联至最高相似度对应的预设色度值。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息，生成该图像对应的色度信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的匹配度，所述匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

12.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：

根据所述目标预设色度值，以及所述目标预设色度值所关联的像素点位置信息和像素点色度信息，生成该图像对应的色度信息；

其中，所述像素点色度信息用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值，或者，用于指示所述目标预设色度值所关联的各像素点的实际色度值与所述目标预设色度值之间的相似度。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

根据所述多个图像各自对应的色度信息，确定所述色度表中的每个预设色度值对应的第一匹配度和第二匹配度；其中，所述第一匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点位置信息之间的匹配程度，所述第二匹配度用于表示该预设色度值所关联的所述多个图像的像素点色度信息之间的匹配程度；

根据所述色度表中的各预设色度值对应的所述第一匹配度和所述第二匹配度，确定所述多个图像之间的比对结果。

14.根据权利要求8至9、11、13任一项所述的装置，其特征在于，所述多个图像包括开发用户界面UI图像和标准UI图像。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。