图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。上述图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以提高图像处理的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
智能设备可以通过摄像头拍摄图像，也可以通过与其他智能设备的传输来获取图像。图像拍摄的场景可以有很多，例如海滩、雪景、夜景等。拍摄图像中还可能存在很多目标物体，例如汽车、人、动物等。通常情况下，不同场景下拍摄的图像有不同的颜色特征，不同的目标物体的表现特征也不同。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以提高图像处理的准确性。一种图像处理方法，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。一种图像处理装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待处理图像；图像识别模块，用于对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；数据获取模块，用于获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；置信度调整模块，用于根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。上述图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可对待处理图像进行识别得到图像分类标签级分类置信度，然后获取拍摄待处理图像时的天气数据和拍摄时间，根据天气数据和拍摄时间调整分类置信度。这样对图像进行识别的时候，可根据实际拍摄图像时的天气数据和拍摄时间来调整图像的识别结果，使得识别得到的结果更加符合当前环境的特性，得到的识别结果也更加准确，提高了图像处理的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；图2为一个实施例中图像处理方法的流程图；图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；图4为一个实施例中训练神经网络模型的示意图；图5为又一个实施例中图像处理方法的流程图；图6为又一个实施例中图像处理方法的流程图；图7为又一个实施例中图像处理方法的流程图；图8为一个实施例中图像处理装置的结构示意图；图9为一个实施例中图像处理电路的示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图。如图1所示，该应用环境中包括终端102和服务器104。终端102和服务器104之间可以传输待处理图像，并对待处理图像进行分类处理。在一个实施例中，终端102可以拍摄得到若干张待处理图像，并获取拍摄待处理图像时的天气数据和拍摄时间，然后将待处理图像、天气数据和拍摄时间发送给服务器104。服务器104中存储了对图像进行分类的分类算法，则可以对接收到的待处理图像进行识别，得到待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度。服务器104可以根据天气数据和拍摄时间调整分类置信度，得到图像分类标签对应的目标分类置信度。最后会根据目标分类置信度调整待处理图像的识别结果，并将调整后的识别结果发送给终端102。终端102可以根据得到的识别结果对待处理图像进行处理。其中，终端102是处于计算机网络最外围，主要用于输入用户信息以及输出处理结果的电子设备，例如可以是个人电脑、移动终端、个人数字助理、可穿戴电子设备等。服务器104是用于响应服务请求，同时提供计算服务的设备，例如可以是一台或者多台计算机。在本申请提供的其他实施例中，上述应用环境中还可以只包括终端102或服务器104，在此不做限定。图2为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图2所示，该图像处理方法包括步骤202至步骤208。其中：步骤202，获取待处理图像。在一个实施例中，电子设备上可内置或外接式地安装摄像头，安装摄像头的位置和数量不限。例如，可以在手机正面安装一个摄像头，在手机背面安装两个摄像头。在拍摄图像的过程一般分为两个阶段：预览阶段和拍摄阶段。在预览阶段时，摄像头会每间隔一定时长采集一次图像，采集的图像不会进行存储，但会进行显示供用户查看，用户根据显示的图像来调整拍摄的角度、光线等参数。当检测到用户输入的拍摄指令时，进入拍摄阶段，电子设备会将接收到拍摄指令后的下一帧图像进行存储，作为最终得到的拍摄图像。电子设备可将拍摄的图像进行存储，并发送至服务器或其他电子设备中。可以理解的是，本实施例中获取的待处理图像并不仅限于是电子设备自身拍摄的，也可以是其他电子设备发送的，或者通过网络下载的。电子设备在获取到图像之后，可以立即对图像进行处理，也可以将图像统一存放在一个文件夹中，在该文件夹中存储的图像到达一定数量之后，再将存储的图像统一进行处理。电子设备可以将获取的图像存储到相册中，当相册中存储的图像大于一定数量时，就触发对相册中的图像进行处理。步骤204，对待处理图像进行识别，得到待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，分类置信度用于表示识别为该图像分类标签的可信程度。图像分类标签可用于表示待处理图像的拍摄场景的具体分类。例如，图像的拍摄场景可分为风景、海滩、蓝天、绿草、雪景、逆光、日出/日落、烟火、聚光灯等中的一种。电子设备可以通过识别待处理图像的拍摄场景，从而得到图像分类标签。具体的，电子设备可以通过分类算法模型对待处理图像进行识别，并得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，所述分类置信度用于表示识别为所述图像分类标签的可信程度；获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间；根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行识别，得到所述待处理图像的图像分类标签及对应的分类置信度，包括：将所述待处理图像作为神经网络模型的输入，通过所述神经网络模型计算至少一个预设分类标签对应的参考置信度；根据所述参考置信度从所述预设分类标签中确定所述待处理图像对应的图像分类标签，并将所述图像分类标签对应的参考置信度作为分类置信度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间，包括：判断所述分类置信度是否超出预设置信度范围；若是，则获取拍摄所述待处理图像时的天气数据和拍摄时间。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述天气数据和拍摄时间调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度，包括：根据天气数据和拍摄时间确定置信度增值，并根据所述置信度增值调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据天气数据和拍摄时间确定置信度增值，并根据所述置信度增值调整所述分类置信度，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度，包括：根据所述天气数据确定第一置信度增值，并根据所述拍摄时间确定第二置信度增值；将所述第一置信度增值与所述第二置信度增值相乘的结果与所述分类置信度相乘，得到所述图像分类标签对应的目标分类置信度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44