[发明专利]一种图片筛选方法及装置、存储介质、计算机设备

说明书

本发明公开了一种图片筛选方法及装置、存储介质、计算机设备，所述方法包括：获取第一图片集合；提取所述第一图片集合中的各个图片的特征向量；基于所述第一图片集合中的各个图片的特征向量，对所述第一图片集合中的各个图片进行分组；确定各组图片对应的聚类中心，并确定所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离；基于所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离，从所述第一图片集合中删除满足预设条件的一组或多组图片，得到第二图片集合。

技术领域

本发明涉及图片处理技术，尤其涉及一种图片筛选方法及装置、存储介质、计算机设备。

背景技术

随着人工智能以及大数据技术的快速发展，越来越多的产品开始向智能化发展，较之非智能化产品，智能化产品多有功能更加强大，用户体验更加舒适等特点。数据是智能化产品及其应用的基础，因此，挖掘出准确的数据对于智能化产品及其应用而言，具有重要的意义。

图片是大数据技术中的一类重要数据类型，然而，由于互联网上的图片数量巨大且种类繁多，因此用户从互联网上爬取需要的图片时，往往会爬到一些垃圾图片，严重影响了人工智能的应用，基于此，如何识别出这些垃圾图片是亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种图片筛选方法及装置、存储介质、计算机设备。

本发明实施例提供的图片筛选方法，包括：

获取第一图片集合；

提取所述第一图片集合中的各个图片的特征向量；

基于所述第一图片集合中的各个图片的特征向量，对所述第一图片集合中的各个图片进行分组；

确定各组图片对应的聚类中心，并确定所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离；

基于所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离，从所述第一图片集合中删除满足预设条件的一组或多组图片，得到第二图片集合。

本发明实施例中，所述基于所述第一图片集合中的各个图片的特征向量，对所述第一图片集合中的各个图片进行分组，包括：

对所述第一图片集合中的各个图片的特征向量进行聚类，并基于聚类结果对所述第一图片集合中的各个图片进行分组。

本发明实施例中，所述对所述第一图片集合中的各个图片的特征向量进行聚类，并基于聚类结果对所述第一图片集合中的各个图片进行分组，包括：

设置聚类中心的个数为N，N为正整数；

基于所述聚类中心的个数，对所述第一图片集合中的各个图片的特征向量进行聚类；

基于聚类结果将所述第一图片集合中的各个图片划分为N组。

本发明实施例中，所述确定各组图片对应的聚类中心，包括：

基于所述聚类结果，确定各组图片对应的聚类中心。

本发明实施例中，所述方法还包括：

基于所述各组图片对应的聚类中心，计算所述参考中心。

本发明实施例中，所述基于所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离，从所述第一图片集合中删除满足预设条件的一组或多组图片，得到第二图片集合，包括：

将聚类中心相对于所述参考中心的距离大于等于预设阈值的一组或多组图片，从所述第一图片集合中删除，得到第二图片集合。

本发明实施例中，所述基于所述各组图片对应的聚类中心与参考中心的距离，从所述第一图片集合中删除满足预设条件的一组或多组图片，得到第二图片集合，包括：