[发明专利]图像处理方法、处理装置和计算机可读存储介质在审
申请号: | 201811416403.9 | 申请日: | 2018-11-26 |
公开(公告)号: | CN109639964A | 公开(公告)日: | 2019-04-16 |
发明(设计)人: | 杨新坤 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232;G06F16/583;G06F16/538 |
代理公司: | 北京成创同维知识产权代理有限公司 11449 | 代理人: | 蔡纯;张靖琳 |
地址: | 100084 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 参考图像 图像处理 图像语义 图像 拍摄场景 处理装置 客户端 计算机可读存储介质 计算机存储介质 服务器发送 接收服务器 拍摄效果 用户参考 拍摄 喜好 服务器 分析 参考 申请 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述图像处理方法应用于客户端,包括:
获取关于当前拍摄场景的第一图像;
向服务器发送所述第一图像;
接收至少一个关于所述第一图像的参考图像,该参考图像是由所述服务器根据所述第一图像语义分析后获取到的与所述第一图像语义相似的图像;以及
显示所述至少一个参考图像,以便于用户参考所述至少一个所述参考图像拍摄所述当前拍摄场景。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述显示所述至少一个参考图像,以便于用户参考所述至少一个所述参考图像拍摄所述当前拍摄场景,同时,还包括:
显示所述至少一个所述参考图像中提取到的拍摄参数和/或构图参数,以便于所述用户参考应用所述拍摄参数和/或构图参数拍摄所述当前拍摄场景;
优选地,所述拍摄参数包括:滤镜、白平衡、曝光补偿数和焦距,所述构图参数包括:背景、构图、人物姿势。
3.一种图像处理方法,其特征在于,所述图像处理方法应用于服务器端,包括:
接收客户端发送的关于当前拍摄场景的第一图像;
对所述第一图像进行语义分析;
根据所述语义分析结果,搜索与所述第一图像的语义相似的参考图像;以及
发送至少一个所述参考图像至所述客户端。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行语义分析,包括:获取所述第一图像的第一特征向量和第二特征向量;
优选地,所述根据所述语义分析结果,搜索与所述第一图像的语义相似的参考图像,包括:
获取每个预存储图像的第一特征向量;
获取每个预存储图像的第二特征向量;
建立并存储每个预存储图像、所述第一特征向量和所述第二特征向量的映射关系,所述第一特征向量的维度大于所述第二特征向量的维度;
将所述第一图像和多个预存储的图像进行特征比对;以及
根据比对结果获得至少一个所述第一图像的参考图像;
优选地,所述将所述第一图像和多个预存储的图像进行特征比对,包括:
将所述第一图像的第二特征向量和所述多个预存储图像的多个第二特征向量分别进行相似性比对;
根据比对结果得到至少一个目标图像;以及
将所述第一图像的第一特征向量和所述至少一个目标图像的第一特征向量进行相似度比对;
根据比对结果获得所述至少一个参考图像;
优选地,所述根据比对结果得到至少一个目标图像包括:
如果一个预存储图像的第二特征向量和所述第一图像的第二特征向量的距离小于设定阈值,将该预存储图像作为所述目标图像;
所述根据比对结果获得所述至少一个参考图像包括:
如果一个预存储图像的第一特征向量和所述第一图像的第一特征向量的距离小于设定阈值,将该预存储图像作为所述参考图像;
优选地,根据第一模型获取所述第一特征向量,根据第二模型获取所述第二特征向量;
优选地,所述第一模型为N层卷积神经网络模型,所述第二模型为N+1层卷积神经网络模型,所述第二模型在所述第一模型的N-1层和N层之间增加了一个隐层;
优选地,所述图像处理方法,还包括:
建立训练集和验证集;
根据所述训练集和验证集,基于所述卷积神经网络模型训练得到所述第一模型和所述第二模型;
优选地,所述图像处理方法,还包括:对所述训练集和所述验证集中的图像进行预处理;
优选地,所述图像处理方法,还包括:接收反馈信息,并根据反馈信息优化所述第一模型和所述第二模型。
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