[发明专利]图片评价方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图片评价方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，其包括：获取待评价图片；通过图片修正模型对所述待评价图片进行形变修正，以得到修正图片；计算所述修正图片和标准图片库中各标准图片之间的相似度，并根据所述相似度得到所述待评价图片的评价分数。采用上述方案可以解决现有技术中无法快速、高效地得到图片的审核结果的技术问题。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图片评价方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

如今，智能技术已经广泛应用于人们生活的各类领域。如室内购物场景中，用户可以通过带有定位功能的应用软件确定智能设备所处的位置。例如，智能手表通过定位功能确定自身的位置，并显示该位置，同时，将该位置发送至关联的智能手机中，以使智能手机的用户确认智能手表的位置。为了使用户可以准确、全面的确定位置信息，可以将该位置处的商铺的门店图片作为展示信息同步展示在智能手表或智能手机中。现有技术中，作为展示信息的图片通常需要人工拍摄并审核，以将质量高的图片显示给用户。然而，为了保证定位结果成功率，带有定位功能的应用软件的后台服务器中会存储有大量的图片，这样不仅需要投入大量的人力资源，且审核周期长。同时，人工审核存在主观性，会影响图片审核结果的准确性。

综上，如何快速、高效地得到图片的审核结果，成为了亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种图片评价方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中无法快速、高效地得到图片的审核结果的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图片评价方法，包括：

获取待评价图片；

通过图片修正模型对所述待评价图片进行形变修正，以得到修正图片；

计算所述修正图片和标准图片库中各标准图片之间的相似度，并根据所述相似度得到所述待评价图片的评价分数。

进一步的，所述通过图片修正模型对所述待评价图片进行形变修正，以得到修正图片包括：

将所述待评价图片输入至图片修正模型；

指示所述图片修正模型对所述待评价图片中的各像素点进行折叠和/或卷曲处理，以得到至少一张扭曲图片；

指示所述图片修正模型根据所述待评价图片和所述扭曲图片确定扭曲图片的像素矩阵，所述像素矩阵包括扭曲图片中各像素点的灰度值、各像素点在x轴上的移动方向和移动距离、以及各像素点在y轴上的移动方向和移动距离；

指示所述图片修正模型将包含像素矩阵的扭曲图片输入至包含空洞卷积的神经网络，以得到修正图片。

进一步的，所述指示所述图片修正模型根据所述待评价图片和所述扭曲图片确定扭曲图片的像素矩阵之后，还包括：

指示所述图片修正模型基于所述像素矩阵确定所述扭曲图片中的空白像素点；

指示所述图片修正模型基于所述空白像素点的近邻像素点进行近邻插值，以得到所述空白像素点的灰度值，并更新所述像素矩阵。

进一步的，所述计算所述修正图片和标准图片库中各标准图片之间的相似度，并根据所述相似度得到所述待评价图片的评价分数包括：

获取所述修正图片中包含文本信息的像素区域，所述文本信息利用光学字符识别得到；

计算所述像素区域与标准图片库中各标准图片之间的相似度；

在计算得到的相似度中，选择最大相似度，并将所述最大相似度作为所述待评价图片的评价分数。

进一步的，所述计算所述像素区域与标准图片库中各标准图片之间的相似度包括：