[发明专利]一种宝石相似性度量数据处理方法及相关设备

说明书

本申请公开的一种宝石相似性度量数据处理方法及相关设备，通过获取第一宝石图片和参考宝石图片并进行预处理，得到第一宝石图片组和参考宝石图片组；组合第一宝石图片组和参考宝石图片组，得到多个宝石图片对；将每一宝石图片对输入预先建立的深度学习模型，输出对应的宝石图片向量对；基于每一宝石图片向量对中的宝石图片向量计算余弦距离；由获取的所有余弦距离中，选取最大的余弦距离作为第一宝石和参考宝石的相似性度量数据。本申请，结合深度学习模型得到两张宝石图片的相似性度量数据，基于该相似性度量数据和参考宝石对第一宝石进行分类、推荐等产品处理。该过程不需要依赖人工经验，可以自动完成，且效率高易于大规模推广。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种宝石相似性度量数据处理方法及相关设备。

背景技术

现有电商平台针对翡翠等宝石的分类或推荐等相关产品处理时，主要通过专家基于经验进行人工分类或推荐。人工方式存在主观性强、效率低、难以大规模推广的缺点，不利于对翡翠宝石进行分类或推荐等产品处理。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种宝石相似性度量数据处理方法及相关设备，以解决现有对宝石进行分类或推荐等相关产品处理过程中存在的主观性强、效率低、难以大规模推广的缺点。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开了一种宝石相似性度量数据处理方法，所述方法包括：

获取第一宝石图片和参考宝石图片并进行预处理，得到第一宝石图片组和参考宝石图片组，所述第一宝石图片组包括一张或多张预处理后的第一宝石图片，所述参考宝石图片组包括一张或多张预处理后的参考宝石图片，所述第一宝石图片上的第一宝石和所述参考宝石图片上的参考宝石为同类型宝石；

组合所述第一宝石图片组和所述参考宝石图片组，得到多个宝石图片对，每一所述宝石图片对至少包括一个预处理后的第一宝石图片和一个预处理后的参考宝石图片；

将每一宝石图片对输入预先建立的深度学习模型，输出对应的宝石图片向量对；

基于每一宝石图片向量对中的宝石图片向量计算余弦距离；

由获取的所有余弦距离中，选取最大的余弦距离作为所述第一宝石和所述参考宝石的相似性度量数据，所述相似性度量数据为所述第一宝石进行产品处理的依据，所述相似性度量数据越高指示所述待处理宝石和所述参考宝石相似度越高。

优选的，所述获取第一宝石图片和参考宝石图片并进行预处理，得到第一宝石图片组和参考宝石图片组，包括：

获取第一宝石图片和参考宝石图片；

对所述第一宝石图片进行预处理操作，得到四张预处理后的第一宝石图片，构成待处理宝石图片组；

所述预处理操作包括：

复制所述第一宝石图片，得到第二宝石图片；

将所述第二宝石图片的背景置为白色，得到第一张预处理后的第一宝石图片；

将所述第一张预处理后的第一宝石图片中的前景放置于图片中心，并使得所述前景占所述第一张预处理后的第一宝石图片的面积比重的25％，得到第二张预处理后的第一宝石图片；

将所述第一宝石图片作为第三张预处理后的第一宝石图片；

将所述第三张预处理后的第一宝石图片中的前景放置于图片中心，并使得所述前景占所述第三张预处理后的第一宝石图片的面积比重的25％，得到第四张预处理后的第一宝石图片；

对所述参考宝石图片做相同预处理操作，得到四张预处理后的参考宝石图片，构成参考宝石图片组。

优选的，所述预先建立深度学习模型的过程包括：