[发明专利]搜索颜色相似图片的方法和装置

说明书

本发明提供一种搜索颜色相似图片的方法和装置，能够提高相似颜色图片搜索的准确度，并且搜索过程简单高效、适用性广。该方法包括：接收输入图片；提取所述输入图片的3维特征向量和M维特征向量；在所述3维特征库中查询与所述输入图片的3维特征向量最相似的3维特征向量，并获得所述最相似的3维特征向量对应的第一图片集合；在所述M维特征库中获取所述第一图片集合中的图片的M维特征向量构成的第一M维特征向量集合，并从中查询与所述输入图片的M维特征向量最相似的M维特征向量，获得所述最相似的M维特征向量对应的第二图片集合。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种搜索颜色相似图片的方法和装置。

背景技术

随着图像识别技术的飞速发展，在目前的电子商务以及其它类似领域中，用户在搜索某件商品时，搜索引擎系统能够根据用户输入图片进行搜索，在系统中找到与用户输入图片相似的图片，然后向用户返回对应的相似商品信息，从而实现为用户提供利用图片搜索所需商品的功能。

在实现本发明过程中，发明人发现现有的利用图片搜索近似商品的技术中至少存在如下问题：对于复杂颜色情况下的商品图片，现有的搜索算法往往搜索不够准确，并且有些算法需要计算商品图片中不同的颜色数据以及不同颜色的颜色数据所占的比重，然后再根据其计算综合相似度，虽然在一定程度上提升了准确度，但是算法太过于复杂，系统处理效率很低。

因此，亟需一种能够提高相似颜色图片搜索的准确度，并且搜索过程简单高效的搜索颜色相似图片的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种搜索颜色相似图片的方法、装置、电子设备以及计算机可读介质，能够提高相似颜色图片搜索的准确度，并且搜索过程简单高效、适用性广。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种搜索颜色相似图片的方法，所述方法基于图片的3维特征向量和M维特征向量在图片库中搜索与给定输入图片颜色相似的图片，其中，M为正整数，对应所述图片库预定义有3维特征库和M维特征库，

所述方法包括：

接收输入图片；

提取所述输入图片的3维特征向量和M维特征向量；

在所述3维特征库中查询与所述输入图片的3维特征向量最相似的3维特征向量，并获得所述最相似的3维特征向量对应的第一图片集合；

在所述M维特征库中获取所述第一图片集合中的图片的M维特征向量构成的第一M维特征向量集合，并从中查询与所述输入图片的M维特征向量最相似的M维特征向量，获得所述最相似的M维特征向量对应的第二图片集合。

进一步的，提取一幅图片的3维特征向量包括：统计该图片的背景区域中占比最大的颜色的红R、绿G和蓝B值，定义所述R、G、B值为所述图片的3维特征向量，

提取一幅图片的M维特征向量包括：所述M维特征向量中的每个维度分别配置有预定义条件，所述每个维度的初始值为0，每当该图片中有一个像素点的色调H、饱和度S和亮度I值满足所述条件，则该条件对应的维度值加1，遍历所述图片中的每个像素点，以生成所述M维特征向量。

进一步的，在获得所述第一图片集合的步骤中包括：

基于所述3维特征库构建3维KD树；

将所述输入图片的3维特征向量作为查询点，对所述3维KD树进行最近邻查询，获得所述输入图片的3维特征向量的最近邻点的3维特征向量，从而得到所述最相似的3维特征向量。

进一步的，在获得所述第二图片集合的步骤中包括：

基于所述第一M维特征向量集合构建M维KD树；