本申请涉及一种图片处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待处理图片;将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;提取所述重建图片的图像特征和文本特征;分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。本方法基于图像分类技术,实现了对待处理图片进行自动分类的目的,无需通过人工对图片进行分类,从而提高了图片分类效率。
Image processing method, device, computer equipment and storage medium
【技术实现步骤摘要】
图片处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
,特别是涉及一种图片处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
图片作为一种信息源,承载着很多信息,在很多场景得到了广泛应用;且在大多数场景中,往往需要多种类型的图片;为了更好地对图片进行利用,则需要对图片进行分类。目前,对图片的分类方式,一般是通过人工对采集的图片进行一一分类。但是,若面对大量图片且图片种类繁多时,都采用人工进行分类,会耗费大量人力和时间成本,使得图片分类效率极其低。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够图片分类效率的图片处理方法、装置、计算机设备和存储介质。一种图片处理方法,所述方法包括:获取待处理图片;将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;提取所述重建图片的图像特征和文本特征;分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。在其中一个实施例中,所述提取所述重建图片的图像特征和文本特征,包括:将所述重建图片输入预先训练的图像特征提取模型中,得到所述重建图片的图像特征;所述预先训练的图像特征提取模型用于提取所述重建图片中的图像特征;将所述重建图片输入预先训练的文本特征提取模型中,得到所述重建图片的文本特征;所述预先训练的文本特征提取模型用于提取所述重建图片中的文本特征。在其中一个实施例中,所述分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重,包括:将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,获取所述第一图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重;将所述文本特征输入至第二图片识别模型中,获取所述第二图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第二权重。在其中一个实施例中,所述将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,获取所述第一图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重,包括:将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,所述第一图片识别模型用于根据所述图像特征查询预先建立的第一数据库,得到与所述图像特征对应的图片类别,作为图片识别结果,并确定与所述图片识别结果对应的第一权重;所述预先建立的第一数据库存储有多个图像特征对应的图片类别;获取所述第一图片识别模型输出的所述图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重。在其中一个实施例中,所述将所述文本特征输入至第二图片识别模型中,获取所述第二图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第二权重,包括:将所述文本特征输入至第二图片识别模型中,所述第二图片识别模型用于根据所述文本特征查询预先建立的第二数据库,得到与所述文本特征对应的图片类别,作为图片识别结果,并确定与所述图片识别结果对应的第二权重;所述预先建立的第二数据库存储有多个文本特征对应的图片类别;获取所述第二图片识别模型输出的所述图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第二权重。在其中一个实施例中,所述方法还包括:获取预设的图片验证文件;根据所述预设的图片验证文件,对所述待处理图片的图片类型进行验证;若验证正确,则将所述待处理图片的图片类型发送至对应的终端;所述终端用于展示所述待处理图片的图片类型。在其中一个实施例中,若所述待处理图片为多个车险理赔图片,则所述方法还包括:获取各个所述车险理赔图片的用户标识;分别将属于同一用户标识的车险理赔图片进行打包,生成所述同一用户标识对应的图片文件;所述车险理赔图片携带对应的图片类型;将多个用户标识对应的图片文件发送至对应的终端。一种图片处理装置,所述装置包括:图片获取模块,用于获取待处理图片;图片处理模块,用于将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;特征提取模块,用于提取所述重建图片的图像特征和文本特征;图片识别模块,用于分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;结果筛选模块,用于从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:获取待处理图片;将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;提取所述重建图片的图像特征和文本特征;分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。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:获取待处理图片;将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;提取所述重建图片的图像特征和文本特征;分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。上述图片处理方法、装置、计算机设备和存储介质,通过获取待处理图片;将待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到待处理图片的重建图片;提取重建图片的图像特征和文本特征;分别将图像特征、文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个图片识别模型输出的图片识别结果以及与图片识别结果对应的权重;从图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为车险理赔图片的图片类型;实现了根据待处理图片的图像特征和文本特征,对待处理图片进行自动分类的目的,无需通过人工对图片进行分类,从而提高了图片分类效率,大大降低了人力成本和时间成本;同时,对待处理图片进行图像超分辨率重建处理,并综合考虑待处理图片的图像特征和文本特征,有利于提高图片分类准确率。附图说明图1为一个实施例中图片处理方法的应用场景图;图2为一个实施例中图片处理方法的流程示意图;图3为一个实施例中获取图片识别结果以及对应的权重的步骤的流程示意图;图4为另一个实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图片处理方法,所述方法包括:/n获取待处理图片;/n将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;/n提取所述重建图片的图像特征和文本特征;/n分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;/n从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种图片处理方法,所述方法包括:
获取待处理图片;
将所述待处理图片进行图像超分辨率重建处理,得到所述待处理图片的重建图片;所述重建图片的分辨率高于所述待处理图片的分辨率;
提取所述重建图片的图像特征和文本特征;
分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重;
从所述图片识别结果中,筛选出权重最大的图片识别结果,作为所述待处理图片的图片类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述重建图片的图像特征和文本特征,包括:
将所述重建图片输入预先训练的图像特征提取模型中,得到所述重建图片的图像特征;所述预先训练的图像特征提取模型用于提取所述重建图片中的图像特征;
将所述重建图片输入预先训练的文本特征提取模型中,得到所述重建图片的文本特征;所述预先训练的文本特征提取模型用于提取所述重建图片中的文本特征。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别将所述图像特征、所述文本特征输入对应的图片识别模型中,获取各个所述图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的权重,包括:
将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,获取所述第一图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重;
将所述文本特征输入至第二图片识别模型中,获取所述第二图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第二权重。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,获取所述第一图片识别模型输出的图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重,包括:
将所述图像特征输入至第一图片识别模型中,所述第一图片识别模型用于根据所述图像特征查询预先建立的第一数据库,得到与所述图像特征对应的图片类别,作为图片识别结果,并确定与所述图片识别结果对应的第一权重;所述预先建立的第一数据库存储有多个图像特征对应的图片类别;
获取所述第一图片识别模型输出的所述图片识别结果以及与所述图片识别结果对应的第一权重。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述文本特征输入至第二图片识别模型中,获取所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员:王鸿,刘迪,尹钏,
申请(专利权)人:中国平安财产保险股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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