[發明專利]基于數理統計的服裝顏色分割提取方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202011620586.3
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112784854B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 楊淼;謝宏
• 申請（專利權）人: 成都云盯科技有限公司
• 主分類號: G06V10/56
• 分類號: G06V10/56;G06V40/10;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 尚文文

本申請涉及一種基于數理統計的服裝顏色分割提取方法、裝置和設備。所述方法包括：獲取圖像；其中，所述圖像包含人體圖像，所述人體穿著待進行顏色分割提取的服裝；對所述圖像進行人體檢測，以檢測圖像中的人體位置，并對人體圖像進行切分，得到人體圖像切片；基于DBSCAN聚類算法對人體圖像切片進行服裝主要顏色的分割提取，得到顏色分割提取結果；輸出所述顏色分割提取結果。如此設置，相對于傳統的圖像匹配，主成分分析等圖像處理方法，設計簡單、普適性高，并且采用DBSCAN聚類算法，相對于Kmeans算法，不需要預設聚類中心個數，因此效果更直觀穩定，更加符合預期。因此本申請的方案具有很高的實用性。

技術領域

本申請涉及計算機圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于數理統計的服裝顏色分割提取方法、裝置和設備。

背景技術

在實際生活或工作中，人們經常存在對服裝圖像進行檢索的需求，比如當從視頻或圖片中看到某人穿著的服裝時，可能想要檢索該服裝的信息。而在實際執行檢索時，需要對服裝進行特征提取以實現檢索(最常見的是提取顏色特征)，傳統的方法是通過圖像匹配，主成分分析等圖像處理方法，對圖像信息進行特征提取、過濾，最后使用特征匹配的方法進行特征識別，最后得到匹配結果，這種方式對圖像信息的特征提取設計較為復雜，且普適性不高。此外，還存在通過Kmeans算法對圖像進行分類以實現圖像顏色特征提取的方法，但該方法需要預設聚類中心個數，最終結果受預設的參數影響較大，導致結果不穩定。

發明內容

本申請提供一種基于數理統計的服裝顏色分割提取方法、裝置和設備，以解決現有的針對服裝顏色的特征提取方法普適性不高或結果不穩定的問題。

本申請的上述目的是通過以下技術方案實現的：

第一方面，本申請實施例提供一種基于數理統計的服裝顏色分割提取方法，包括：

獲取圖像；其中，所述圖像包含人體圖像，所述人體穿著待進行顏色分割提取的服裝；

對所述圖像進行人體檢測，以檢測所述圖像中的人體位置，并對人體圖像進行切分，得到人體圖像切片；

基于DBSCAN聚類算法對所述人體圖像切片進行服裝主要顏色的分割提取，得到顏色分割提取結果；

輸出所述顏色分割提取結果。

可選的，所述基于DBSCAN聚類算法對所述人體圖像切片進行服裝主要顏色的分割提取，得到顏色分割提取結果，包括：

對所述人體圖像切片進行預處理；

對所述預處理后得到的圖像進行HLS顏色空間變換，并進行通道拆分，得到單一H、L、S的數據，對H、S數據按照像素坐標進行拼接為N×2的向量，將該向量作為聚類數據，其中，N＝w_b×h_b，w_b,h_b分別為所述人體圖像切片的寬和高；

基于DBSCAN聚類算法生成M個顏色類；

對生成的每一個顏色類的特征向量進行統計，得到每一類的大小；

如果聚類數量大于3類，也即M3，則對各類的大小進行從大到小的排序，并結合所述人體圖像切片的尺寸計算各類對應的占比，將占比大于等于預設閾值的類作為備選類；如果聚類數量小于等于3類，也即M≤3，則將全部類作為備選類；

使用歐式距離公式，以圖像中心點為固定端點，圖像點p＝(i,j)為另一端點，連成線段，生成與所述人體圖像切片相同尺寸的距離；其中，中心像素值為0，離中心越遠，像素值越大；

用各所述備選類的各像素所在坐標，取對應距離的像素值做累加，將累加結果作為各所述備選類的誤差；

從所述備選類中選取誤差最小的n類作為所述顏色分割提取結果。