一种智能识别3D图片的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能识别3D图片的方法，包括以下步骤：加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；获取所述图片的第一半图及与其第二半图，进行直方图对比计算，并获得相似度值；判断所述相似度是否不小于标准预设值；若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片。一种智能识别3D图片的系统，包括：特征数量判断模块、半图相似度比较模块以及图片识别模块。通过判断图片特征数量为偶数，且两半图的相似度满足预设值，则自动识别为3D图片。本方案不需人眼识别，也不需约定目录，从而避免图片显示方式错误，提高了识别图片类型的准确度及效率；同时减少了人力，提升了用户体验，广泛应用于图片识别领域。

A method and system for intelligent identification of 3D images

The invention discloses a method for intelligent recognition of 3D images, which comprises the following steps: loading a pre judgment picture; obtaining the image features, and determine the number of features of the picture is even; the first half figure to obtain the picture and its second chart, histogram calculation, and get the similarity value; whether the similarity is not less than the standard default values; if the above two conditions are met, then identify the picture to 3D picture. A system for intelligent identification of 3D images includes the feature quantity judgment module, the half graph similarity comparison module and the picture recognition module. By judging the number of images is even, and the similarity of the two half graph satisfies the presupposition, it is automatically recognized as 3D picture. The scheme does not require human eyes recognition and no need to specify catalogues, so as to avoid the wrong way of displaying pictures, improve the accuracy and efficiency of identifying image types, reduce manpower and enhance user experience, and is widely applied in the field of image recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种智能识别3D图片的方法及系统
本专利技术涉及图片识别领域，具体为智能识别3D图片的方法及系统。
技术介绍
现有技术的3D图片以jpg方式存储，没有标准属性区分，只能通过人眼识别，并按约定存放位置查看3D效果。然而3D图片通过人眼识别，然后存放到约定目录才能查看3D效果；操作过程中，需要约定的目录太多，不利于管理，容错率太低；且手动操作速度慢，且容易出现错误，如容易将2D图片存放到约定目录，也会遗落3D图片在约定目录外，这将导致图片显示方式错误，影响体验。因此，该技术有必要进行改进。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种可快速且准确的识别3D图片的智能识别方法及系统。本专利技术所采用的技术方案是：本专利技术提供一种智能识别3D图片的方法，包括以下步骤：加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；获取所述图片的第一半图及其第二半图，对所述两半图进行直方图对比计算，并获得所述两半图的相似度值；判断所述两半图的相似度是否不小于标准预设值；若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片，否则为普通图片。作为该技术方案的改进，所述预判断图片的格式包括jpg格式和/或bmp格式和/或gif格式。作为该技术方案的改进，所述第一半图和第二半图按照所述图片的中线进行划分。进一步地，所述图片的第一半图为图片的左/右半图或上/下半图，相应的，所述第二半图为图片的右/左半图或下/上半图。进一步地，所述图片特征包括图片的轮廓特征。进一步地，所述直方图对比计算采用以下公式：其中，H1、H2分别为第一半图、第二半图的直方图，分别为第一半图、第二半图直方图的加权值，i表示不同的像素种类。进一步地，所述方法还包括：先执行对所述图片特征数量的判断，若满足所述图片特征数量为偶数的条件，则再进行所述两半图相似度的判断。进一步地，所述标准预设值通过多次试验对比得出。进一步地，所述标准预设值为0.6。另一方面，本专利技术还提供一种智能识别3D图片的系统，包括：特征数量判断模块，用于执行步骤加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；半图相似度比较模块，用于执行步骤获取所述图片的第一半图及其第二半图，对所述两半图进行直方图对比计算，并获得所述两半图的相似度值；判断所述两半图的相似度是否不小于标准预设值；图片识别模块，用于执行步骤若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片，否则为普通图片。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的智能识别3D图片的方法及系统，通过对3D图片和2D图片的区别特征进行分析，提取满足3D图片的特征的两个特点：图片特征数量为偶数，且两半图的相似度满足预设值；只有同时满足该两个条件，则自动识别为3D图片，否则为普通2D图片。本方案通过利用程序算法自动智能识别3D图片，不需人眼识别，也不需约定目录，从而避免图片显示方式错误，提高了识别3D图片和2D图片的准确度及效率；同时减少了人力，提升了用户体验。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明：图1是本专利技术第一实施例的流程示意图；图2是本专利技术第二实施例的系统示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本专利技术提供一种智能识别3D图片的方法，包括以下步骤：加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；获取所述图片的第一半图及其第二半图，对所述两半图进行直方图对比计算，并获得所述两半图的相似度值；判断所述两半图的相似度是否不小于标准预设值；若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片，否则为普通图片。本方法的步骤不限制先后顺序，其可以同时执行步骤图片特征数量的判断以及步骤两半图相似度的判断，也可以先执行步骤两半图相似度的判断。优选的，所述方法先执行所述对图片特征数量的判断，若满足所述条件，则再进行所述两半图相似度的判断。若所述图片特征数量不满足偶数，则判断所述图片为普通的2D图片，即不需要再进行两半图相似度的判断。其中，所述预判断图片的格式包括jpg格式和/或bmp格式和/或gif格式、tif格式等等，采用该方案均可实施识别。所述步骤对两半图相似度比较时，其中，所述第一半图和第二半图按照所述图片的中线进行划分，其可以为左右对称半图或者上下对称半图均可。如所述图片的第一半图为图片的左/右半图或上/下半图，相应的，所述第二半图为图片的右/左半图或下/上半图。优选的，所述图片特征包括图片的轮廓特征，轮廓即包含图片中成像的所有特征的轮廓，如人脸、动物鼻子、眼睛等；如对于一张动物图片，通过比较左图的动物的眼睛、鼻子、耳朵等，同时与右图的眼睛、鼻子、耳朵等特征进行比较。本方案的特征基于对称性进行比较，因此除轮廓外的其他特征也可。进一步地，所述直方图对比计算采用以下公式：其中，H1、H2分别为第一半图、第二半图的直方图，分别为第一半图、第二半图直方图的加权值，i表示不同的像素种类。通过对各半图各像素进行直方图分类统计再进行相似度的比较。其中，所述标准预设值通过多次试验比较得出。通过多次试验，结合均衡3D图片识别的准确性以及2D图片识别的准确性，得到所述标准预设值优选的为0.6。参照图1，是本专利技术第一实施例的流程示意图。一种智能识别3D图片的方法，包括以下步骤：加载所述图片，如所述jpg格式的图片，首先获取该图片的特征，主要为轮廓特征，当其特征的数量为奇数个时，则直接识别为普通2D图片，若特征的数量为偶数时，系统则进一步获取所述图片的左图或者上图，以及与其对应的右图或者下图，并对上述两半图的直方图进行对比计算，获取两半图的相似度，进而判断其是否不小于标准值，此处标准值优选为0.6，若满足大于等于所述标准值，则识别其为3D图片；否则识别为普通图片。优选的，通过初始化图片智能识别算法程序库OpenCV；其中所述OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库。加载jpg图片到内存中；通过OpenCV库中算法方法如(functionminAreaRect，functionfitEllipse)检测当前图片的特征(如人脸等)，得到特征数量a；通过程序分割获取图片的左半部分和右半部分，或上半部分和下半部分；通过OpenCV库中直方图对比算法方法比较图片的左半部分和右半部分，或上半部分和下半部分，记录相似度值b。其中，直方图是关于灰度值分布的函数，是对图像中图像像素各灰度值的数量的统计。直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。其中，对比算法公式为：其中，H1、H2分别为第一半图、第二半图的直方图，分别为第一半图、第二半图直方图的加权值，i表示不同的像素种类。优选的，根据实际识别情况定义标准值c；其中，标准值c得出方式可采用如下试验手段：表一图片类型图片数量相似度>＝0.6相似度<0.6准确率3D(左右图)109110137892.85％普通图111852106695.34％表二图片类型图片数量相似度>＝0.8相似度<0.8准确率3D(左右图)109171437765.44％普通图111813110598.83％表三其中，表一、表二、表三分别为采用不同相似度值进行判断时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能识别3D图片的方法，其特征在于，包括以下步骤：加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；获取所述图片的第一半图及其第二半图，对所述两半图进行直方图对比计算，并获得所述两半图的相似度值；判断所述两半图的相似度是否不小于标准预设值；若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片，否则为普通图片。

【技术特征摘要】
1.一种智能识别3D图片的方法，其特征在于，包括以下步骤：加载预判断图片；获取所述图片特征，并判断所述图片的特征数量是否为偶数；获取所述图片的第一半图及其第二半图，对所述两半图进行直方图对比计算，并获得所述两半图的相似度值；判断所述两半图的相似度是否不小于标准预设值；若上述两条件均满足，则识别所述图片为3D图片，否则为普通图片。2.根据权利要求1所述的智能识别3D图片的方法，其特征在于：所述预判断图片的格式包括jpg格式和/或bmp格式和/或gif格式。3.根据权利要求1或2所述的智能识别3D图片的方法，其特征在于：所述第一半图和第二半图按照所述图片的中线进行划分。4.根据权利要求3所述的智能识别3D图片的方法，其特征在于，所述图片的第一半图为图片的左/右半图或上/下半图，相应的，所述第二半图为图片的右/左半图或下/上半图。5.根据权利要求1或4所述的智能识别3D图片的方法，其特征在于，所述图片特征包括图片的轮廓特征。6.根据权利要求5所述的智能识别3D图片的方法，其特征在于，所述直方图对比计算采用以下公式：

【专利技术属性】
技术研发人员：苏新伟，段贤平，
申请(专利权)人：深圳依偎控股有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44