[发明专利]识别衣服颜色的方法和装置

说明书

本公开提供了一种识别衣服颜色的方法和装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取来自监控设备的第一衣服图像和来自拍照设备的第二衣服图像，第二衣服图像的分辨率高于第一衣服图像的分辨率；标记第一衣服图像的衣服颜色和第二衣服图像的衣服颜色，形成训练集；采用训练集训练深度学习模型；获取监控设备拍摄的第三衣服图像；采用深度学习模型识别第三衣服图像的衣服颜色。本公开通过采用来自监控设备的衣服图像训练从监控设备拍摄的衣服图像中识别衣服颜色的深度学习模型，深度学习模型的识别和训练的图像来源相同，而且还采用来自拍照设备的分辨率更高的衣服图像一起训练深度学习模型，有利于从衣服图像中准确识别衣服颜色，提高识别准确率。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种识别衣服颜色的方法和装置。

背景技术

在侦查和安防领域，需要使用衣服的颜色、图案等信息对场景中穿这个衣服的人进行分析，为异时、异地、异景下识别出这个人提供检索特征。

相关技术中，识别衣服颜色的方法包括：获取衣服图像；确定衣服图像中各个像素的红绿蓝(英文全称：Red Green Blue，英文简称：RGB)色彩值；根据像素的RGB色彩值，确定像素的颜色；统计各个颜色的像素数量，并将像素数量最多的颜色作为衣服的颜色。

在实现本公开的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

监控场景中获取的衣服图像存在颜色偏差，导致识别出的衣服颜色不正确，无法满足侦查和安防领域的搜索要求。

发明内容

本公开实施例提供了一种识别衣服颜色的方法和装置，可以提高衣服颜色识别的准确性。所述技术方案如下：

一方面，本公开实施例提供了一种识别衣服颜色的方法，所述方法包括：

获取来自监控设备的第一衣服图像和来自拍照设备的第二衣服图像，所述第二衣服图像的分辨率高于所述第一衣服图像的分辨率；

标记所述第一衣服图像的衣服颜色和所述第二衣服图像的衣服颜色，形成训练集；

采用所述训练集训练深度学习模型；

获取监控设备拍摄的第三衣服图像；

采用所述深度学习模型识别所述第三衣服图像的衣服颜色。

可选地，所述训练集中各种衣服颜色的衣服图像的数量级相同，且所述训练集中两种衣服颜色的衣服图像的数量之差小于一个数量级。

可选地，所述获取来自监控设备的第一衣服图像和来自拍照设备的第二衣服图像，包括：

获取多种衣服颜色的所述第一衣服图像，多种衣服颜色的所述第一衣服图像的数量级相同，且两种衣服颜色的第一衣服图像的数量之差小于一个数量级；

获取多种衣服颜色的所述第二衣服图像，相同衣服颜色的所述第二衣服图像的数量级小于所述第一衣服图像的数量；

采用所述第二衣服图像一一替换相同衣服颜色的所述第一衣服图像。

可选地，所述获取多种衣服颜色的所述第一衣服图像，多种衣服颜色的所述第一衣服图像的数量级相同，且两种衣服颜色的第一衣服图像的数量之差小于一个数量级，包括：

当至少两种衣服颜色的所述第一衣服图像的数量级不同时，或者，当所有衣服颜色的所述第一衣服图像的数量级相同，且至少两种衣服颜色的所述第一衣服图像的数量之差大于一个数量级时，将所有衣服颜色的所述第一衣服图像的数量的公倍数作为目标数量；

当第一衣服颜色的所述第一衣服图像的数量与所述目标数量之差大于一个数量级时，在设定范围内改变第一衣服颜色的所述第一衣服图像的饱和度，扩充第一衣服颜色的所述第一衣服图像的数量，直到第一衣服颜色的所述第一衣服图像的数量与所述目标数量之差小于一个数量级。