图像处理方法、系统及电子设备技术方案

本申请公开了一种图像处理方法、系统及电子设备，本方法通过判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道；当带有阿尔法通道时，识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，若大于，判断待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，若满足，标记透明底图标签；若待识别图片的透明区域占比不大于第一预设值或当色彩空间值不带有阿尔法通道时，识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，若大于，判断待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，若满足，标记白底图标签，若不满足，标记待定白底图标签。本申请解决相关技术中对于白底图的识别分类粒度粗略、分类不准的技术问题，提高了图片分类打标的效率与准确性。提高了图片分类打标的效率与准确性。提高了图片分类打标的效率与准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、系统及电子设备


[0001]本申请属于计算机
，具体而言，涉及一种图像处理方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]白底图作为电商领域的一个重要素材类型，对于产品的展示、传播以及二次创作带来了重要价值。DAM(Digital Asset Management，数字资产管理系统)作为数字内容的基建，尤其在电商、快消领域等对于素材的管理也正在发挥重要的作用，将用户上传的素材一键打标，区分白底图、透明底图与非白底图，可以极大的便利用户的后续使用。
[0003]关于白底图识别的简单方法大部分为判断图像边框周围白色像素的占比，或者判断整张图像中白色像素的占比，但是这个粒度过于粗略，用户依然需要经过二次筛选大量的图片；通过机器学习模型训练的方法泛化性有限，错误分类的情况也比较多。
[0004]针对相关技术中对于白底图的识别分类粒度粗略、分类不准的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]因此，本申请实施例在于提供一种图像处理方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决上述现有技术存在的至少一个问题。
[0006]为实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种图像处理方法，包括：
[0007]判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道；
[0008]当带有阿尔法通道时，识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，若满足，标记透明底图标签，若不满足，标记非白底图标签；
>[0009]若待识别图片的透明区域占比不大于第一预设值或当色彩空间值不带有阿尔法通道时，识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，若满足，标记白底图标签，若不满足，标记待定白底图标签。
[0010]在一个实施例中，在判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道之前，还包括：解析待识别图片，将待识别图片的色彩模式转换为RGBA或RGB模式，判断待识别图片的长边长度值是否小于阈值T1，若小于，标记非白底图标签。
[0011]在一个实施例中，所述识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，包括：判断待识别图片中阿尔法通道的通道像素的最小值是否小于阈值T2，若小于且最小值像素的数量占比阿尔法通道的通道像素的比值大于阈值T3，则待识别图片的透明区域占比大于第一预设值，否则，不大于。
[0012]在一个实施例中，所述判断所述待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，包括：将待识别图片转换为灰度图，计算透明区域的像素直方图，如果存在占比大于阈值T4
的像素值，且单个像素值占比大于阈值T5或者多个像素值的占比加和大于阈值T6，则判定满足透明底图定义；否则判定为不满足。
[0013]在一个实施例中，所述识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，包括：将待识别图片转化为灰度图，计算像素直方图，如果图片边缘距离中心预设比例D1范围内的像素值均大于阈值T7，且该范围内大于阈值T8的像素值的数量占比大于阈值T9、整图的像素值大于阈值T10的数量占比大于阈值T11，则待识别图片的白像素占比大于第二预设值，否则，不大于。
[0014]在一个实施例中，所述判断所述待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，包括：如果存在占比大于阈值T12的像素值，且多个像素值的占比加和大于阈值T13，则判定为不满足；否则，基于预设的池化操作区域值V1和两次池化操作之间的预设像素距离V2，对所述待识别图片进行最大池化采样，如果池化后像素值的种类小于阈值T30，则判定为不满足，如果池化后像素值的种类不小于阈值T30，则判定为满足。
[0015]在一个实施例中，还包括：若待识别图片的白像素占比不大于第二预设值，判断图片边缘距离中心预设比例D2边框像素值等于阈值T40的像素点占比整图的值是否大于阈值T14，若是，则执行第一步骤；若否，判断图片边缘距离中心预设比例D3边框像素值大于阈值T41的像素点占比边框的值是否大于阈值T15，若是，则执行第一步骤；所述第一步骤包括：基于预设的池化操作区域值V3和两次池化操作之间的预设像素距离V4，对所述待识别图片进行最大池化采样，如果池化后像素值的种类小于阈值V5，对所述待识别图片标记待定白底图标签；否则，计算池化后的图片的像素直方图，如果存在占比大于T23的像素值、且多个像素值的占比加和大于T24，对所述待识别图片标记待定白底图标签，否则，计算图片中的物体主体轮廓并得到外接矩，过滤去掉图片中物体主体的外接矩的面积在阈值T25和阈值T26之间的物体主体，如果图片中的剩余物体主体的数量大于阈值V6，则对所述待识别图片标记非白底图标签，否则，计算图片中剩余物体主体的外接矩的长、宽与图片对应的长、宽的差值，当差值小于阈值T27时，对所述待识别图片标记待定白底图标签，否则，对所述待识别图片标记白底图标签。
[0016]在一个实施例中，还包括：如果图片边缘距离中心预设比例D3边框像素值大于T41的像素点占比边框的值不大于阈值T15，则执行以下步骤：分别计算图片的四个角距离中心预设比例D4角区域内的像素均值，根据像素均值大小降序计算每相邻的两个角区域之间的像素均值的差值，选取差值较小的三个角区域，如果差值较小的三个角区域的像素均值的最大差值大于阈值T42或差值较小的三个角区域的像素值的最大差值大于阈值T16，则执行第二步骤；否则，计算图片边至中心预设距离D5的边缘区域内的像素均值，选取边缘区域像素均值与角区域像素均值最小的两个边缘区域与三个角区域，如果两边缘区域的像素均值差值大于阈值T17、或者三个角区域均值与两个边缘区域均值差值最大值大于阈值T18、或者两个边缘区域的像素值最大差值大于阈值T19，则执行第二步骤，否则，执行第三步骤。其中，所述第二步骤包括：分别计算图片的四个角至中心预设距离D6角区域的像素均值与像素差值，若像素均值最大值大于阈值T20或像素差值最大值大于阈值T21，则对所述待识别图片标记非白底图标签；否则，执行第三步骤。所述第三步骤包括：如果选取的两个边缘区域和三个角区域的区域像素值大于阈值T43像素的像素点占比大于阈值T22，则执行所述第一步骤，否则，对所述待识别图片标记非白底图标签。
[0017]第二方面，本申请还提供了一种图像处理系统，包括：
[0018]识别单元，用于判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道；
[0019]透明图标记单元，用于当带有阿尔法通道时，识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，若满足，标记透明底图标签，若不满足，标记非白底图标签；
[0020]白底图标记单元，用于若待识别图片的透明区域占比不大于第一预设值或当色彩空间值不带有阿尔法通道时，识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，若满足，标记白底图标签，若不满足，标记待定白底图标签。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道；当带有阿尔法通道时，识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，若满足，标记透明底图标签，若不满足，标记非白底图标签；若待识别图片的透明区域占比不大于第一预设值或当色彩空间值不带有阿尔法通道时，识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，若大于，判断所述待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，若满足，标记白底图标签，若不满足，标记待定白底图标签。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在判断待识别图片的色彩空间值是否带有阿尔法通道之前，还包括：解析待识别图片，将待识别图片的色彩模式转换为RGBA或RGB模式，判断待识别图片的长边长度值是否小于阈值T1，若小于，标记非白底图标签。3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述识别待识别图片的透明区域占比是否大于第一预设值，包括：判断待识别图片中阿尔法通道的通道像素的最小值是否小于阈值T2，若小于且最小值像素的数量占比阿尔法通道的通道像素的比值大于阈值T3，则待识别图片的透明区域占比大于第一预设值，否则，不大于。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述判断所述待识别图片的图片特征是否满足透明底图定义，包括：将待识别图片转换为灰度图，计算透明区域的像素直方图，如果存在占比大于阈值T4的像素值，且单个像素值占比大于阈值T5或者多个像素值的占比加和大于阈值T6，则判定满足透明底图定义；否则判定为不满足。5.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述识别待识别图片的白像素占比是否大于第二预设值，包括：将待识别图片转化为灰度图，计算像素直方图，如果图片边缘距离中心预设比例D1范围内的像素值均大于阈值T7，且该范围内大于阈值T8的像素值的数量占比大于阈值T9、整图的像素值大于阈值T10的数量占比大于阈值T11，则待识别图片的白像素占比大于第二预设值，否则，不大于。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述判断所述待识别图片的图片特征是否满足白底图定义，包括：如果存在占比大于阈值T12的像素值，且多个像素值的占比加和大于阈值T13，则判定为不满足；否则，基于预设的池化操作区域值V1和两次池化操作之间的预设像素距离V2，对所述待识别图片进行最大池化采样，如果池化后像素值的种类小于阈值T30，则判定为不满足，如果池化后像素值的种类不小于阈值T30，则判定为满足。7.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：若待识别图片的白像素占比不大于第二预设值，判断图片边缘距离中心预设比例D2边框像素值等于阈值T40的像素点占比整图的值是否大于阈值T14，若是，则执行第一步骤；若否，判断图片边缘距离中心预设比例D3边框像素值大于阈值T41的像素点占比边框的值是否大于阈值T15，若是，则执行第一步骤；所述第一步骤包括：基于预设的池化操作区域值V3和两次池化操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：范凌，梁天明，
申请(专利权)人：特赞上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：