[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本发明提供了一种图像识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，图像识别方法，包括：确定待识别图像的形状特征；提取待识别图像的纹理特征和颜色特征；根据第一预设图像库中的图像特征权重表，确定待识别图像的每一纹理特征的权重和每一颜色特征的权重；筛选权重大于预设权重的纹理特征和颜色特征，以分别形成纹理特征集合和颜色特征集合；根据形状特征、纹理特征集合和颜色特征集合，确定待识别图像对应的第一进化图像；比较第一进化图像与第二预设图像库中任一图像的匹配度，确定待识别图像的匹配图像。通过本发明的技术方案，提高了图像识别的准确度，而且减少了样本图像数，节约了硬件资源。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种图像识别方法、一种图像识别装置、一种计算机设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术中，食材图像识别通常基于神经网络模型进行机器训练学习标记大量的样本食材图像来实现，存在以下技术缺陷：

(1)识别同一种食材需要根据摆放位置、食材组合、食材遮挡情况等，标记大量的样本食材图像，样本食材图像数量过大，机器训练学习较困难，图像识别准确度较低。

(2)机器训练学习需要投入大量的硬件资源，成本较高。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提供一种图像识别方法。

本发明的另一个目的在于提供一种图像识别装置。

本发明的再一个目的在于提供一种计算机设备。

本发明的又一个目的在于提供一种计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明的第一方面的技术方案提供了一种图像识别方法，包括：确定待识别图像的形状特征；提取待识别图像的纹理特征和颜色特征；根据第一预设图像库中的图像特征权重表，确定待识别图像的每一纹理特征的权重和每一颜色特征的权重；筛选权重大于预设权重的纹理特征和颜色特征，以分别形成纹理特征集合和颜色特征集合；根据形状特征、纹理特征集合和颜色特征集合，确定待识别图像对应的第一进化图像；比较第一进化图像与第二预设图像库中任一图像的匹配度，确定待识别图像的匹配图像。

在该技术方案中，通过确定待识别图像的形状特征，提取待识别图像的纹理特征和颜色特征，实现了对待识别图像的特征的提取，通过根据第一预设图像库中的图像特征权重表，确定待识别图像的每一纹理特征的权重和每一颜色特征的权重，然后筛选权重大于预设权重的纹理特征和颜色特征，以分别形成纹理特征集合和颜色特征集合，进一步优化了从待识别图像中提取出来的特征，有利于提高对待识别图像的识别准确度，通过根据形状特征、纹理特征集合和颜色特征集合，确定待识别图像对应的第一进化图像，进一步优化了待识别图像，有利于提高对待识别图像的识别准确度，第一进化图像中凸出了待识别图像的主要图像特征，有利于降低匹配难度，通过比较第一进化图像与第二预设图像库中任一图像的匹配度，确定待识别图像的匹配图像，实现了对待识别图像的识别，提高了图像识别的准确度，而且第二预设图像库中的样本图像数只需囊括含有主要图像特征的少量样本图像就可以实现对待识别图像的识别，减少了样本图像数，节约了硬件资源，同时也降低了机器训练学习的难度。

具体地，以食材为例，以区域建议网络划分区域建议框，区域建议框内的图像即待识别图像，这个待识别图像里包括有食材的图像还有所处位置的背景图像，以及被其他物品遮挡的图像，而本发明的方法，可以将食材的图像特征筛选出来，然后得到第一进化图像，这样就可以跟第二预设图像库中的样本食材图像匹配，然后通过比较匹配度，来实现对待识别图像的图像识别。