[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811120898.0
• 申請日: 2018-09-25
• 公開（公告）號: CN110942081B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 張修寶;王艷;沈海峰
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06F16/50
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 鄧超

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一類圖像集和第二類圖像集，所述第一類圖像集包括多張第一類圖像；

若所述第一類圖像集和所述第二類圖像集的相似度滿足預設條件，則將所述第一類圖像集與所述第二類圖像集合并為同一圖像集；

提取合并后的圖像集中每張圖像的特征向量；

對所有所述特征向量進行兩兩相似度計算，獲得每兩個特征向量之間的偏差值；所述偏差值用于表征每兩個特征向量之間的相似度；并

根據所述特征向量之間的偏差值對所述合并后的圖像集進行清洗，以剔除集合內重復的圖像，并篩選出不相似的圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征向量之間的偏差值對所述合并后的圖像集進行清洗，包括：

針對每個特征向量，統計與其偏差值小于等于第一閾值的特征向量的個數；

確定所述個數最大的特征向量為所述合并后的圖像集的基準特征向量；

根據所述基準特征向量對所述合并后的圖像集進行清洗。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述基準特征向量對所述合并后的圖像集進行清洗，包括：

確定所述合并后的圖像集的所有圖像的特征向量中與所述基準特征向量的偏差值大于所述第一閾值的特征向量，將確定出的特征向量對應的圖像從所述合并后的圖像集中剔除。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述基準特征向量對所述合并后的圖像集進行清洗，包括：

確定所述合并后的圖像集的所有圖像的特征向量中，既不與所述基準特征向量直接相似也不與所述基準特征向量間接相似的特征向量，將確定出的所述特征向量對應的圖像從所述合并后的圖像集中剔除；

其中，與所述基準特征向量直接相似指：與所述基準特征向量的偏差值小于等于所述第一閾值；與所述基準特征向量間接相似指：與所述基準特征向量直接相似或間接相似的特征向量的偏差值小于等于所述第一閾值。

5.根據權利要求2至4任一項所述的方法，其特征在于，根據所述特征向量之間的偏差值對所述合并后的圖像集進行清洗，還包括：

若存在兩個特征向量的偏差值小于等于第二閾值，則將兩個特征向量中的一個對應的圖像從所述合并后的圖像集中剔除，所述第二閾值小于所述第一閾值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一類圖像集和所述第二類圖像集的相似度滿足預設條件，則將所述第一類圖像集與所述第二類圖像集合并為同一圖像集，包括：

將所述第一類圖像集的第一基準特征向量與第二類圖像集的第二基準特征向量進行相似度計算，獲得第一基準特征向量與所述第二基準特征向量之間的偏差值；

若所述第一基準特征向量與所述第二基準特征向量的偏差值小于第三閾值，則將所述第一類圖像集與所述第二類圖像集合并為同一圖像集。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一類圖像集和所述第二類圖像集的相似度滿足預設條件，則將所述第一類圖像集與所述第二類圖像集合并為同一圖像集，包括：

計算所述第一類圖像集的特征向量的第一向量均值、獲取的第二類圖像集的特征向量的第二向量均值，以及所述第一向量均值與所述第二向量均值之間的偏差值；

若所述第一向量均值與所述第二向量均值的偏差值小于第四閾值，則將所述第一類圖像集與所述第二類圖像集合并為同一圖像集。

8.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，對所有所述特征向量進行兩兩相似度計算，獲得每兩個特征向量之間的偏差值，包括：

計算每兩個特征向量的歐式距離或者夾角余弦值，獲得每兩個特征向量之間的歐式距離或者夾角余弦值，所述偏差值為所述歐式距離或者所述夾角余弦值。