[发明专利]图像分类方法和装置、电子设备、可读存储介质

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取初始待分类图像；

获取所述初始待分类图像的深度热力图；所述深度热力图是指通过不同色域来表示初始待分类图像中对象的景深深度信息的图像；

组合所述初始待分类图像的RGB通道图像与所述深度热力图，得到4通道的目标待分类图像；

根据所述目标待分类图像，对所述初始待分类图像进行分类，以得到所述待分类图像是否为大光圈类型的图像。

2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，当待分类图像为待分类视频的视频帧序列中的一帧时，所述方法还包括：

基于所述视频帧序列中各初始待分类图像的预测分类获取表示所述待分类视频是否为大光圈类型的预测分类。

3.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述待分类视频的预测分类的取值为所述视频帧序列中各初始待分类图像的预测分类取值的平均值。

4.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述目标待分类图像，对所述初始待分类图像进行分类，以得到所述待分类图像是否为大光圈类型的图像，包括：

将所述目标分类图像输入到图像分类预测模型中，根据所述图像分类预测模型输出的预测分类信息，确定所述待分类图像是否为大光圈类型图像，其中所述图像分类预测模型是根据样本图像的深度热力图和所述样本图像的RGB通道图像训练得到的。

5.根据权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，所述图像分类预测模型的输出层包括Sigmoid函数；所述Sigmoid函数用于输出取值连续的表示预测分类的数值，所述数值越接近于1表示初始待分类图像是大光圈类型的概率越大。

6.一种图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：输入模块、获取模块和分类模块；

所述输入模块，被配置为执行获取初始待分类图像，并将所述初始待分类图像分别发送给所述获取模块和所述分类模块；

所述获取模块，被配置为执行获取所述初始待分类图像的深度热力图；所述深度热力图是指通过不同色域来表示初始待分类图像中对象的景深深度信息的图像；

所述分类模块，被配置为执行组合所述初始待分类图像的RGB通道图像与所述深度热力图，得到4通道的目标待分类图像；以及根据所述目标待分类图像，对所述初始待分类图像进行分类，以得到所述待分类图像是否为大光圈类型的图像。

7.根据权利要求6所述的图像分类装置，其特征在于，当待分类图像为待分类视频的视频帧序列中的一帧时，所述装置还包括输出模块；

所述输出模块，被配置为执行基于所述视频帧序列中各初始待分类图像的预测分类获取表示所述待分类视频是否为大光圈类型的预测分类。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行程序的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行程序，以实现如权利要求1～5中任一项所述方法的步骤。

9.一种非瞬态计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的可执行程序被执行时，能够执行如权利要求1～5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机应用程序，其特征在于，当该计算机应用程序由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够实现如权利要求1～5中任一项所述方法的步骤。