CN114911960A - 一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图片检索技术领域，包括：获取待匹配的目标图片，并确定目标图片对应的图像像素信息；基于图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；基于配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。本申请首先确定获取到的待匹配的目标图片对应的图像像素信息，然后基于该图像像素信息确定目标图片的配色数据信息，从而基于该配色数据信息从图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类型的配色图片，本申请的技术方案，能够提高图片匹配效率，并提高图片匹配的质量。

Description

一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图片检索技术领域，特别涉及一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前，传统的配色网站通常是根据色系或者输入某个色值，然后返回多种颜色的RGB(Red、Green、Blue，即红绿蓝颜色模型)值或者CMYK(Cyan、Magenta、Yellow，即印刷色彩模式)值供用户参考，但是这种方式具有一定的局限性，也即，使用者只能单纯获取配色的参考，看不到这种配色的具体案例，对于使用者来说，从配色网站能获取的仍然是抽象的配色方案，而不是可以直接参考的配色实现。而且，目前根据图片配色搜索出来的图片是没有明确目标指向的，导致搜索出来的图片种类较多，不能为使用者提供更好的配色参考。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质，能够优化图片匹配效率和提高匹配质量。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种配色图片生成方法，包括：

获取待匹配的目标图片，并确定所述目标图片对应的图像像素信息；

基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；

基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

可选的，所述获取待匹配的目标图片，包括：

获取通过HTML的input标签上传的待匹配的目标图片。

可选的，所述确定所述目标图片对应的图像像素信息，包括：

通过预设像素确定算法确定所述目标图片包含的所有图像像素信息。

可选的，所述基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息，包括：

利用预设图像主题色提取算法对所述图像像素信息进行处理以提取出所述目标图片的配色数据信息。

可选的，所述基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片之前，还包括：

获取图片素材，提取各所述图片素材对应的素材配色数据信息；

基于所述素材配色数据信息对所述图片素材进行配色标记和类别标记，得到标记后图片；

创建以预设数据结构形式存储所述标记后图片的图片储存库。

可选的，所述基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片之后，还包括：

将所述目标图片和匹配出的所述配色图片进行再校验，得到相应的校验结果；

基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示。

可选的，所述基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示，包括：

如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片成功匹配，则将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示；

如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片未成功匹配，则禁止将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示。

第二方面，本申请公开了一种配色图片生成装置，包括：

图片获取模块，用于获取待匹配的目标图片；

像素信息确定模块，用于确定所述目标图片对应的图像像素信息；

配色信息确定模块，用于基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；

图片匹配模块，用于基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的配色图片生成方法的步骤。

第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的配色图片生成方法的步骤。

可见，本申请提供了一种配色图片生成方法，包括：获取待匹配的目标图片，并确定所述目标图片对应的图像像素信息；基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。由此可见，本申请首先确定获取到的待匹配的目标图片对应的图像像素信息，然后基于该图像像素信息确定目标图片的配色数据信息，从而基于该配色数据信息从图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类型的配色图片，本申请的技术方案，能够提高图片匹配效率，并提高图片匹配的质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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配色图片生成方法流程图；

图2为本申请公开的一种具体的配色图片生成方法流程图；

图3为本申请公开的一种具体的配色图片生成方法流程图；

图4为本申请公开的一种具体的配色图片生成装置结构示意图；

图5为本申请公开的一种配色图片生成装置结构示意图；

图6为本申请公开的一种电子设备结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

当前，传统的配色网站通常是根据色系或者输入某个色值，然后返回多种颜色的RGB值或者CMYK值供用户参考，但是这种方式具有一定的局限性，而且，目前根据图片配色搜索出来的图片是没有明确目标指向的，导致搜索出来的图片种类较多，不能为使用者提供更好的配色参考。为此，本申请提供了一种配色图片生成方案，能够优化图片匹配效率和提高匹配质量。

本发明实施例公开了一种配色图片生成方法，参见图1所示，该方法包括：

步骤S11：获取待匹配的目标图片，并确定所述目标图片对应的图像像素信息。

本实施例中，获取待匹配的目标图片。可以理解的是，预先搭建一个图片上传模块，以便使用者通过该图片上传模块将待匹配的目标图片上传，然后获取用户上传的目标图片，具体的，获取通过HTML(Hyper Text Markup Language，超文本标记语言)的input标签上传的待匹配的目标图片，也就是说，通过HTML的input标签，为使用者实现图片上传功能，用户上传需要匹配的目标图片，并选择返回的图片类别，其中，上述HTML，并且input标签里，通过type属性规定元素类型image，表示支持点击后选择本地图片上传，通过accept属性规定可选择上传的图片文件类型支持哪些类型。

本实施例中，获取到使用者通过前台上传的待匹配的目标图片之后，确定所述目标图片对应的图像像素信息。可以理解的是，通过预设像素确定算法确定所述目标图片包含的所有图像像素信息。例如，通过HTML的canvas标签并通过getImageData方法，获取目标图片所包含的所有图像像素数据信息，其中，所述canvas标签为一个HTML5新增的标签元素，用于在网页实时生成图像，操作图像内容，基本上所述canvas标签是一个可以用JavaScript操作的bitmap(即位图)，并且Canvas对象表示一个HTML画布元素<canvas>，所述Canvas对象没有自己的行为，但是定义了一个API(Application Program Interface，应用程序接口)支持脚本化的客户端绘图操作。

步骤S12：基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息。

本实施例中，确定所述目标图片对应的所有图像像素信息之后，则可以基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息。具体的，可以包括：利用预设图像主题色提取算法对所述图像像素信息进行处理以提取出所述目标图片的配色数据信息。例如，获取到目标图片的所有像素数据之后，将每一个像素块信息结合中位切分法或者八叉树算法获取目标图片的配色数据信息，所述配色数据信息即一系列的RGBA(Red、Green、Blue、Alpha，红色、绿色、蓝色、透明度)值。需要指出的是，所述预设图像主题色提取算法可以包括但不限于所述中位切分法、所述八叉树算法等。所述预设图像主题色提取算法的选取可以视实际的应用情况而确定。其中，所述中位切分法通常是在图像处理中降低图像位元深度的算法，可用来将高位的图转换位低位的图，如将24bit的图转换为8bit的图，所述八叉树算法也是在颜色量化中比较常见的，主要思路是将R、G、B通道的数值做二进制转换后逐行放下，可得到八列数字。

步骤S13：基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

需要指出的是，通过异步机制，将图片素材的获取、分类标记和数据存储在后台异步执行，从而减少等待结果的响应时间。具体的，获取图片素材，提取各所述图片素材对应的素材配色数据信息；基于所述素材配色数据信息对所述图片素材进行配色标记和类别标记，得到标记后图片；创建以预设数据结构形式存储所述标记后图片的图片储存库。例如，通过调研各行业实物图网站，然后通过异步机制执行，爬取数据，即通过requests.get()方法或requests.post()方法发送请求以获取相应的目标网址，并用BeautifulSoup()方法对所述目标网址进行解析，根据实际情况获取指定img标签下的图片素材，然后利用Haishoku的方法提取爬取到的图片素材对应的配色数据信息，进而基于素材图片对应的配色数据信息对所述图片素材进行配色标记和类别标记，得到标记后图片，也就是说，将这些图片资源分门别类地打上tag，从而创建以预设数据结构形式存储所述标记后图片的图片储存库，即将所述标记后的图片以和前台约定好的数据结构存储在图片储存库中。其中，上述异步机制指的是在当前任务没有完全完成的情况下，可以在中途暂停，去执行一个其他的任务。当这个任务的暂停结束后，再切换回来继续刚刚的进度执行下去。上述异步机制主要是针对等待时间比较长，会产生资源浪费的情况。上述爬取数据即通过网络爬虫程序来获取需要的网站上的内容信息，比如文字、视频、图片等数据；上述BeautifulSoup()方法是Python用来解析爬取的网页源代码的一个库，对于解析高度结构化的HTML，相比于正则表达式，用BeautifulSoup能更快速便捷地进行解析和提取；上述requests.get()方法和上述requests.post()方法：Requests是用Python语言编写，是一个库，包含了多种请求方法，get()和post()就是其中两个请求方法；上述Haishoku为Python库之一，依赖于python3和pillow，是用pillow来获取一幅图像的颜色列表，使用Image模块的getcolors方法，该方法返回某RGB出现的频次和RGB值组成的元组。

本实施例将图片素材放入数据库中进行存储前，将爬取得到的图片素材进行分类和配色的tag标记，有利于图片素材的数据管理和与待匹配的目标图片配色数据的匹配，并且接入异步机制，异步执行和处理获得图片素材，能够提高匹配速度。

本实施例中，确定出待匹配的目标图片的配色数据信息之后，则可以基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。可以理解的是，根据确定出的待匹配的目标图片的配色数据信息和用户选择的待返回的图片类别在所述图片储存库中进行数据检索，以匹配出与目标图片对应的用户选择的待返回的图片类别的配色图片。其中，所述数据检索为把数据库中存储的数据根据用户的需求提取出来，并且数据检索得到的结果会生成一个数据表，既可以放回数据库，也可以作为进一步处理的对象。

可见，本申请实施例首先确定获取到的待匹配的目标图片对应的图像像素信息，然后基于该图像像素信息确定目标图片的配色数据信息，从而基于该配色数据信息从图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类型的配色图片，本申请的技术方案，能够提高图片匹配效率，并提高图片匹配的质量。

参见图2所示，本发明实施例公开了一种具体的配色图片生成方法，相较于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。

步骤S21：获取待匹配的目标图片，并确定所述目标图片对应的图像像素信息。

步骤S22：基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息。

步骤S23：基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

步骤S24：将所述目标图片和匹配出的所述配色图片进行再校验，得到相应的校验结果。

本实施例中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片之后，还可以将所述目标图片和匹配出的所述配色图片进行二次校验，得到相应的校验结果。其中，所述校验为保证数据的完整性进行的一种验证操作。通常用一种指定的算法对原始数据计算出的一个校验值，接收方用同样的算法计算一次校验值，如果两次计算得到的检验值相同，则说明数据是完整的。例如，根据预设校验算法对目标图片进行处理得到第一校验值，同样，根据所述预设校验算法对匹配出的配色图片进行处理得到第二校验值，判断所述第一校验值与所述第二校验值是否一致，如果所述第一校验值与所述第二校验值一致，则判定当前校验通过，如果所述第一校验值与所述第二校验值不一致，则判定当前校验未通过。

步骤S25：基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示。

本实施例中，如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片成功匹配，则将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示，也就是说，校验通过后，通过将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示，进行界面渲染，分页展示给用户；如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片未成功匹配，则禁止将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示。本实施例将目标图片与素材图片的匹配结果进行二次检验，能够降低图片匹配的错误率，从而提高图片匹配的质量。

关于上述步骤S21至步骤S23的具体内容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。

例如，如图3所示，获取用户上传的待匹配的目标图片，并确定用户选择的图片类别，然后获取所述目标图片的数据块数据，进而基于所述数据块数据确定所述目标图片对应的配色数据，同时，通过异步机制，进行图片素材的爬取，进而处理该图片素材，即对该图片素材进行分类和标记，从而将标记后的图片存储在相应的数据库中，得到图片储存库，最后根据上述配色数据在所述图片储存库中进行数据检索以匹配出与所述配色数据对应的配色图片，最后进行图片校验，将校验通过的图片进行展示。也就是说，本申请实施例通过以图搜图的方式，能够简化用户的操作，通过增加校验机制和异步机制能够优化图片匹配效率和图片匹配质量，更好地帮助设计师获得更优的灵感图片，提高了设计师的工作效率，在一定程度上减少了产品的总完成时间。例如，服装设计师可以通过一张蓝天白云的风景图搜索到各种各样蓝白配色的穿搭图片，这些穿搭图片能够帮助设计师获得灵感。

相应的，本实施例公开了一种具体的配色图片生成装置，如图4所示，获取用户通过图片上传模块上传的待匹配的目标图片，图片处理模块A通过HTML的canvas标签并通过getImageData方法，获取目标图片包含的所有像素数据，确定目标图片的所有像素数据后，将每一个像素块信息结合中位切分法或者八叉树算法获取目标图片的配色数据信息，将其处理成与后台约定的数据结构后，将处理后的配色数据信息和用户选择的待返回的图片类别一起传递给图片匹配模块，然后由图片爬取模块异步执行，通过requests.get()方法或requests.post()方法发送请求获取网址，并用BeautifulSoup()方法解析，获取指定img标签下的图片素材数据，进而将爬取到的图片素材经过图片处理模块B，利用Haishoku的方法提取配色数据信息，最终在图片标记模块将这些图片素材分门别类地打上tag(即标签)，并以与前台约定好的数据结构将标记后图片素材存储在图片存储模块，当图片匹配模块接收到图片处理模块A提供的目标图片的配色数据信息和图片类别信息，驱动图片存储模块进行数据检索，将匹配到的图片素材数据传递给图片校验模块，图片校验模块将目标图片数据与匹配到的素材图片数据进行二次检验，校验通过后通过图片展示模块，进行界面渲染，分页展示给使用者。

可见，本申请实施例中首先确定获取到的待匹配的目标图片对应的图像像素信息，然后基于该图像像素信息确定目标图片的配色数据信息，从而基于该配色数据信息从图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类型的配色图片，能够提高图片匹配效率，进而再将所述目标图片与所述配色图片进行再校验，能够提高图片匹配的质量。

相应的，本申请实施例还公开了一种配色图片生成装置，参见图5所示，该装置包括：

图片获取模块11，用于获取待匹配的目标图片；

像素信息确定模块12，用于确定所述目标图片对应的图像像素信息；

配色信息确定模块13，用于基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；

图片匹配模块14，用于基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

由上可见，本申请实施例中首先确定获取到的待匹配的目标图片对应的图像像素信息，然后基于该图像像素信息确定目标图片的配色数据信息，从而基于该配色数据信息从图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类型的配色图片，本申请的技术方案，能够提高图片匹配效率，并提高图片匹配的质量。

在一些具体的实施例中，所述图片获取模块11，具体可以包括：

图片获取单元，用于获取通过HTML的input标签上传的待匹配的目标图片。

在一些具体的实施例中，所述像素信息确定模块12，具体可以包括：

像素信息确定单元，用于通过预设像素确定算法确定所述目标图片包含的所有图像像素信息。

在一些具体的实施例中，所述配色信息确定模块13，具体可以包括：

配色信息确定单元，用于利用预设图像主题色提取算法对所述图像像素信息进行处理以提取出所述目标图片的配色数据信息。

在一些具体的实施例中，所述配色图片生成装置，具体还可以包括：

图片素材获取模块，用于获取图片素材；

配色信息提取模块，用于提取各所述图片素材对应的素材配色数据信息；

图片素材标记模块，用于基于所述素材配色数据信息对所述图片素材进行配色标记和类别标记，得到标记后图片；

图片库创建模块，用于创建以预设数据结构形式存储所述标记后图片的图片储存库。

在一些具体的实施例中，所述配色图片生成装置，具体还可以包括：

图片校验模块，用于将所述目标图片和匹配出的所述配色图片进行再校验，得到相应的校验结果；

图片展示模块，用于基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示。

在一些具体的实施例中，所述图片展示模块，具体可以包括：

图片显示单元，用于当所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片成功匹配，则将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示；

图片禁止显示单元，用于当所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片未成功匹配，则禁止将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示。

进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备。图6是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。

图6为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的配色图片生成方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。

本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。

另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。

其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的配色图片生成方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。

进一步的，本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，实现前述任一实施例公开的配色图片生成方法步骤。

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。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种配色图片生成方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，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发明的限制。

Claims (10)

1.一种配色图片生成方法，其特征在于，包括：

获取待匹配的目标图片，并确定所述目标图片对应的图像像素信息；

基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；

基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

2.根据权利要求1所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述获取待匹配的目标图片，包括：

获取通过HTML的input标签上传的待匹配的目标图片。

3.根据权利要求1所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述确定所述目标图片对应的图像像素信息，包括：

通过预设像素确定算法确定所述目标图片包含的所有图像像素信息。

4.根据权利要求1所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息，包括：

利用预设图像主题色提取算法对所述图像像素信息进行处理以提取出所述目标图片的配色数据信息。

5.根据权利要求1所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片之前，还包括：

获取图片素材，提取各所述图片素材对应的素材配色数据信息；

基于所述素材配色数据信息对所述图片素材进行配色标记和类别标记，得到标记后图片；

创建以预设数据结构形式存储所述标记后图片的图片储存库。

6.根据权利要求1至5任一项所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片之后，还包括：

将所述目标图片和匹配出的所述配色图片进行再校验，得到相应的校验结果；

基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示。

7.根据权利要求6所述的配色图片生成方法，其特征在于，所述基于所述校验结果确定是否将所述目标图片进行展示，包括：

如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片成功匹配，则将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示；

如果所述校验结果表明所述目标图片和所述配色图片未成功匹配，则禁止将所述配色图片上传至目标显示界面上进行显示。

8.一种配色图片生成装置，其特征在于，包括：

图片获取模块，用于获取待匹配的目标图片；

像素信息确定模块，用于确定所述目标图片对应的图像像素信息；

配色信息确定模块，用于基于所述图像像素信息确定所述目标图片的配色数据信息；

图片匹配模块，用于基于所述配色数据信息从预先创建的图片储存库中匹配出与目标图片对应的预设图片类别的配色图片。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的配色图片生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；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7任一项所述的配色图片生成方法的步骤。

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