本申请涉及一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质，本申请通过预先将色彩数据划分为多个颜色类型，并确定每个颜色类型的颜色通道的取值；在对图像进行识别时，将图像中每一个像素点的每个颜色通道的值进行提取，并基于像素点的每个颜色通道的值、以及多种颜色类型的颜色通道的取值来确定像素点的颜色类型。本申请通过采用人工划分及聚类算法相结合的方式来解决不同颜色之间界限难以界定的问题，同时，基于像素点进行分类，使得本申请的通用性更强、颜色覆盖范围更加全面、可识别颜色的种类更多。类更多。类更多。
【技术实现步骤摘要】
一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及机器视觉领域，具体涉及一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术以及监控摄像头的普及，需要对颜色进行识别的场景与日俱增。例如，在车牌识别的业务场景中，将车牌检测出来之后，还需要判断车牌的颜色，是黄牌、蓝牌、绿牌还是黑牌等；在工厂生产线上，也可以利用颜色识别来对产品进行分类，从而进行对应的处理；在安防监控的人物属性识别场景中，检测到人后，还要识别其肤色、发色以及所穿衣服的颜色。
[0003]在以往的方案中，主要有基于深度学习的和基于人工规则的两种方法。基于深度学习的方法，一般是先采集样本数据，然后进行人工标注，再进行有监督式训练，最后将该深度学习神经网络模型进行部署，以此来对目标图像的颜色进行识别。这种方法只能用在专用的业务场景上，不同的业务场景需要训练不同的深度学习神经网络模型，例如车牌颜色识别的模型就无法用在衣服颜色识别的业务上，通用性不强且研发成本极高。而基于人工规则的方法，不同颜色之间的分界不好界定，且颜色变化是不连续的和非线性的，简单的规则无法覆盖所有的颜色范围，也无法适应复杂的业务场景。
技术实现思路
[0004]本申请的目的之一在于提供一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中颜色识别通用性不强且无法适应复杂业务场景的技术问题。
[0005]根据本申请的一方面，提供了一种颜色识别方法，包括：对颜色数据进行分类，得到多种颜色类型的颜色通道的取值；获取待识别图像的像素点的所有颜色通道的值；基于多种颜色类型的颜色通道的取值、以及所述像素点的所有颜色通道的值确定所述像素点的颜色类型。
[0006]在本申请一实施例中，对颜色数据进行分类，得到多种颜色类型的颜色通道的取值，包括：对HLS色彩模型的色调通道进行划分，得到多个色调类型以及每个色调类型对应的色调值范围；构建每个色调类型对应的一个或者多个彩色图，其中，每个彩色图对应一个或者多个色调值，每个彩色图包括多个彩色像素点，所述多个彩色像素点的色调通道的取值限定在对应的色调值范围中，所述多个彩色像素点的其他颜色通道的取值覆盖其他颜色通道的所有取值；分别对每个色调类型对应的彩色图中的所有彩色像素点进行聚类，得到每个色调类型对应的多个颜色类型及每个颜色类型对应的颜色通道取值。
[0007]在本申请一实施例中，所述颜色数据的颜色通道包括色调通道、亮度通道和饱和
度通道，其中，基于多种颜色类型的颜色通道的取值、以及所述像素点的所有颜色通道的值确定所述像素点的颜色类型，包括：建立与色调通道对应的第一集合、以及与亮度通道和饱和度通道对应的第二集合，其中，所述第一集合包括多个第一筛选器，所述第二集合包括多个第二筛选器，每个第一筛选器对应一种颜色类型的色调取值，每个第二筛选器对应一种颜色类型的饱和度取值和亮度取值；基于所述多个第一筛选器确定所述像素点的色调值对应的颜色类型，并基于所述多个第二筛选器确定所述像素点的饱和度值和亮度值对应的颜色类型；基于所述像素点的色调值对应的颜色类型、以及饱和度值和亮度值对应的颜色类型确定所述像素点的颜色类型。
[0008]在本申请一实施例中，所述第一筛选器基于在所述第一集合中的位置与对应颜色类型的色调取值对应，所述第二筛选器通过在所述第二集合中的位置与对应颜色类型的饱和度取值和亮度取值对应。
[0009]在本申请一实施例中，基于所述多个第一筛选器确定所述像素点的色调值对应的颜色类型，并基于所述多个第二筛选器确定所述像素点的饱和度值和亮度值对应的颜色类型，包括：基于所述像素点的色调值定位至所述多个第一筛选器中的第一目标筛选器；并基于所述像素点的饱和度值和亮度值定位至所述第二筛选器中的第二目标筛选器，其中，所述第一目标筛选器在所述第一集合中的位置对应的色调取值与所述像素点的色调值一致，所述第二目标筛选器在所述第二集合中的位置对应的亮度取值和饱和度取值与所述像素点的亮度值和饱和度值分别一致；将所述第一目标筛选器对应的颜色类型作为所述像素点的色调值对应的颜色类型，并将所述第二目标值筛选器对应的颜色类型作为所述像素点的饱和度值和亮度值对应的颜色类型。
[0010]在本申请一实施例中，基于所述像素点的色调值对应的颜色类型、以及饱和度值和亮度值对应的颜色类型确定所述像素点的颜色类型，包括：确定所述像素点的色调值对应的多种颜色类型的第一集合，并确定所述像素点的饱和度值和亮度值对应的多种颜色类型的第二集合；确定所述第一集合和所述第二集合的交集，得到所述像素点的颜色类型。
[0011]在本申请一实施例中，还包括：确定所述待识别图像中每一个像素点的颜色类型；对所述待识别图像中每一个像素点的颜色类型进行统计，得到所述待识别图像的所有颜色类型、以及每一个颜色类型的占比，所述占比为每一个颜色类型的像素点数量与像素点总数量之比。
[0012]本申请的另一方面，还提供一种颜色识别装置，包括：分类模块，用于对颜色数据进行分类，得到多种颜色类型的颜色通道的取值；获取模块，用于获取待识别图像的像素点的所有颜色通道的值；像素识别模块，用于基于多种颜色类型的颜色通道的取值、以及所述像素点的所有颜色通道的值确定所述像素点的颜色类型。
[0013]本申请的另一方面，还提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行本申请实施例的方法。
[0014]本申请的另一方面，还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行本申请实施例的方法。
[0015]本申请的有益效果为：本申请通过预先将色彩数据划分为多个颜色类型，并确定每个颜色类型的颜色通道的取值；在对图像进行识别时，将图像中每一个像素点的每个颜色通道的值进行提取，并基于像素点的每个颜色通道的值、以及多种颜色类型的颜色通道的取值来确定像素点的颜色类型。本申请通过采用人工划分及聚类算法相结合的方式来解决不同颜色之间界限难以界定的问题，同时，基于像素点进行分类，使得本申请的通用性更强、颜色覆盖范围更加全面、可识别颜色的种类更多。
附图说明
[0016]图1为本申请的一示例性实施例示出的颜色识别方法的流程图；图2为本申请的另一示例性实施例示出的构建颜色数据的流程图；图3为本申请的另一示例性实施例示出颜色数据示意图；图4为本申请的另一示例性实施例示出的颜色识别的流程图；图5为本申请的一示例性实施例示出的目标图像的识别结果示意图；图6为本申请的一示例性实施例示出的颜色识别装置的结构图；图7示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0017]以下将参照附图和优选实施例来说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种颜色识别方法，其特征在于，包括：对颜色数据进行分类，得到多种颜色类型的颜色通道的取值；获取待识别图像的像素点的所有颜色通道的值；基于多种颜色类型的颜色通道的取值、以及所述像素点的所有颜色通道的值确定所述像素点的颜色类型。2.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，对颜色数据进行分类，得到多种颜色类型的颜色通道的取值，包括：对HLS色彩模型的色调通道进行划分，得到多个色调类型以及每个色调类型对应的色调值范围；构建每个色调类型对应的一个或者多个彩色图，其中，每个彩色图对应一个或者多个色调值，每个彩色图包括多个彩色像素点，所述多个彩色像素点的色调通道的取值限定在对应的色调值范围中，所述多个彩色像素点的其他颜色通道的取值覆盖其他颜色通道的所有取值；分别对每个色调类型对应的彩色图中的所有彩色像素点进行聚类，得到每个色调类型对应的多个颜色类型及每个颜色类型对应的颜色通道取值。3.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，所述颜色数据的颜色通道包括色调通道、亮度通道和饱和度通道，其中，基于多种颜色类型的颜色通道的取值、以及所述像素点的所有颜色通道的值确定所述像素点的颜色类型，包括：建立与色调通道对应的第一集合、以及与亮度通道和饱和度通道对应的第二集合，其中，所述第一集合包括多个第一筛选器，所述第二集合包括多个第二筛选器，每个第一筛选器对应一种颜色类型的色调取值，每个第二筛选器对应一种颜色类型的饱和度取值和亮度取值；基于所述多个第一筛选器确定所述像素点的色调值对应的颜色类型，并基于所述多个第二筛选器确定所述像素点的饱和度值和亮度值对应的颜色类型；基于所述像素点的色调值对应的颜色类型、以及饱和度值和亮度值对应的颜色类型确定所述像素点的颜色类型。4.根据权利要求3所述的颜色识别方法，其特征在于，所述第一筛选器基于在所述第一集合中的位置与对应颜色类型的色调取值对应，所述第二筛选器通过在所述第二集合中的位置与对应颜色类型的饱和度取值和亮度取值对应。5.根据权利要求4所述的颜色识别方法，其特征在于，基于所述多个第一筛选器确定所述像素点的色调值对应的颜色类型，并基于所述多个第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦未来，
申请(专利权)人：北京朝歌数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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