[发明专利]光照模式识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种光照模式识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取至少一幅关于拍摄现场的场景预览图像；

将该场景预览图像划分为n个区块，其中，n为正整数；

根据所述区块提取所述场景预览图像的场景图像特征，所述场景图像特征包括每个所述区块的平均亮度值；

利用光照识别模型根据所述场景图像特征识别所述拍摄现场的光照模式。

2.根据权利要求1所述的光照模式识别方法，其特征在于，所述光照识别模型是根据训练样本预先训练得到的机器学习模型。

3.根据权利要求2所述的光照模式识别方法，其特征在于，所述机器学习模型是支持向量机模型。

4.根据权利要求2所述的光照模式识别方法，其特征在于，所述方法还包括获取所述训练样本的步骤：

获取若干样本图像；

提取每个所述样本图像的样本图像特征作为样本数据；

利用所述样本图像的光照模式对所述样本数据进行标记以获取训练样本。

5.根据权利要求1-4任一项所述的光照模式识别方法，其特征在于，所述利用光照识别模型根据所述场景图像特征识别所述拍摄现场的光照模式，包括：

将所述场景图像特征输入所述光照识别模型，获得所述场景预览图像属于所述光照模式的概率；

根据所述场景预览图像属于所述光照模式的概率，确定拍摄现场的光照模式。

6.一种光照模式识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取至少一幅关于拍摄现场的场景预览图像；

划分模块，用于将该场景预览图像划分为n个区块，其中，n为正整数；

计算模块，用于根据所述区块提取所述场景预览图像的场景图像特征，所述场景图像特征包括每个所述区块的平均亮度值；及

处理模块，用于利用光照识别模型根据所述场景图像特征识别所述拍摄现场的光照模式。

7.根据权利要求6所述的光照模式识别装置，其特征在于，所述光照识别模型是根据训练样本预先训练得到的机器学习模型。

8.根据权利要求6所述的光照模式识别装置，其特征在于，所述处理模块包括：

人工智能单元，将所述场景图像特征输入所述光照识别模型，获得所述场景预览图像属于所述光照模式的概率；

逻辑单元，根据所述场景预览图像属于所述光照模式的概率，确定拍摄现场的光照模式。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的光照模式识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的光照模式识别方法的步骤。