对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待识别对象的图像；将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。采用本申请可以提高对象颜色识别的准确性。

Recognition method, device, computer equipment and storage medium of object color

【技术实现步骤摘要】
对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，在视频结构化应用中，通常需要对视频中目标对象的颜色进行识别。现有技术中，基于预设的颜色集合对样本对象的图像中包含的各局部图像区域的颜色进行标注，并对神经网络模型进行训练。后续，通过训练好的神经网络模型识别对象的图像中包含各局部图像区域的颜色。然而，预设的颜色集合中颜色数目有限，从而导致颜色识别不准确。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。第一方面，提供了一种对象颜色的识别方法，所述方法包括：获取待识别对象的图像；将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。作为一种可选地实施方式，所述将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色，包括：将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的各预设颜色的概率；针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，将概率大于预设概率阈值的预设颜色，确定该局部图像区域对应的候选颜色；或者，针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，按照概率由大到小的顺序，确定该局部图像区域对应的预设数目个候选颜色。作为一种可选地实施方式，所述各预设颜色包括无色调颜色或有色调颜色中的一种或多种。作为一种可选地实施方式，该局部图像区域对应的候选颜色的数目为两个，所述根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色，包括：如果该局部图像区域对应的两个候选颜色为对比色或互补色，则将概率最大的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色，所述候选颜色的概率是由所述预先训练的颜色分类模型输出的；如果该局部图像区域对应的两个候选颜色为邻近色或同类色，则将该局部图像区域对应的两个候选颜色的复合色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。作为一种可选地实施方式，当所述两个候选颜色均为无色调颜色时，所述两个候选颜色的复合色为灰度值在所述两个候选颜色的灰度值之间的灰色；当所述两个候选颜色均为有色调颜色时，所述两个候选颜色的复合色为所述两个候选颜色的混合颜色；当所述两个候选颜色分别为无色调颜色和有色调颜色时，所述两个候选颜色的复合色为所述两种候选颜色的中间态颜色。作为一种可选地实施方式，所述方法还包括：获取预先存储的训练样本集合，所述训练样本集合中包括多个样本对象的图像以及每个样本对象的图像包含的各局部图像区域对应的至少一种样本颜色；根据各样本对象的图像以及各样本对象包含的各局部图像区域对应的至少一种样本颜色对待训练的颜色分类模型进行训练，得到经过训练的颜色分类模型。第二方面，提供了一种对象颜色的识别装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取待识别对象的图像；输出模块，用于将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；第一确定模块，用于针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；第二确定模块，用于如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。作为一种可选的实施方式，所述输出模块，具体用于：将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的各预设颜色的概率；针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，将概率大于预设概率阈值的预设颜色，确定该局部图像区域对应的候选颜色；或者，针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，按照概率由大到小的顺序，确定该局部图像区域对应的预设数目个候选颜色。第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取待识别对象的图像；将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待识别对象的图像；将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。本申请提供了一种对象颜色的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。服务器获取待识别对象的图像，并将待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色。然后，针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则服务器根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色。如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则服务器将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。这样，针对每个局部图像区域，颜色分类模型可以输出多个候选颜色，服务器可以根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色，从而使各区域的目标颜色不仅仅局限于预设颜色，进而提高了对象颜色识别的准确性。附图说明图1为本申请实施例提供的一种对象颜色的识别方法的流程图；图2为本申请实施例提供的一种颜色分类模型的训练方法的流程图；图3为本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象颜色的识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别对象的图像；/n将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；/n针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；/n如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象颜色的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别对象的图像；
将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色；
针对每个局部图像区域，如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为多个，则根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色；
如果该局部图像区域对应的候选颜色的数目为一种，则将该局部图像区域对应的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的候选颜色，包括：
将所述待识别对象的图像输入至预先训练的颜色分类模型中，输出所述待识别对象的图像包含的各局部图像区域对应的各预设颜色的概率；
针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，将概率大于预设概率阈值的预设颜色，确定该局部图像区域对应的候选颜色；或者，
针对每个局部图像区域，在所述各预设颜色中，按照概率由大到小的顺序，确定该局部图像区域对应的预设数目个候选颜色。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各预设颜色包括无色调颜色或有色调颜色中的一种或多种。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该局部图像区域对应的候选颜色的数目为两个，所述根据该局部图像区域对应的多个候选颜色和预设的颜色确定规则，确定该局部图像区域对应的目标颜色，包括：
如果该局部图像区域对应的两个候选颜色为对比色或互补色，则将概率最大的候选颜色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色，所述候选颜色的概率是由所述预先训练的颜色分类模型输出的；
如果该局部图像区域对应的两个候选颜色为邻近色或同类色，则将该局部图像区域对应的两个候选颜色的复合色，确定为该局部图像区域对应的目标颜色。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
当所述两个候选颜色均为无色调颜色时，所述两个候选颜色的复合色为灰度值在所述两个候选颜色的灰度值之间的灰色；
当所述两个候选颜色均为有色调颜色时，所述两...

【专利技术属性】
技术研发人员：张保成，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11