[发明专利]一种图像的聚类方法和装置以及设备

权利要求书

1.一种图像的聚类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个待处理图像；

对每一所述待处理图像进行目标相关位置的定位，得到mask目标区域，所述待处理图像所对应的图像类型为静物图或模特图，对所述待处理图像的图像类型进行识别分类后，分别对所识别的所述静物图或所述模特图进行目标相关位置的定位；

所述对所识别的所述静物图进行目标相关位置的定位的步骤包括，利用Unet显著性检测模型对所述静物图提取显著性区域，以得到目标位置范围；

所述对所识别的所述模特图进行目标相关位置的定位的步骤包括，利用PSPNet对所述模特图中的人体进行多类分割，以分割所述模特图中的上下装位置；

对所述mask目标区域内的像素进行Kmeans聚类，提取对应每一所述待处理图像的预设个数的主色；

利用CIEDE2000颜色距离公式将主色个数相同的所述待处理图像进行运算归类，获得多个图像集合。

2.根据权利要求1所述的一种图像的聚类方法，其特征在于，所述对所述待处理图像的图像类型进行识别分类的步骤包括：

利用预先获取的图像训练集对所选取的GhostNet网络进行模型训练，得到前置分类器，通过所述前置分类器对所述待处理图像的图像类型进行识别分类。

3.根据权利要求1所述的一种图像的聚类方法，其特征在于，所述对所述mask目标区域内的像素进行Kmeans聚类，提取对应每一所述待处理图像的预设个数的主色的步骤包括：

对所述mask目标区域内的像素进行Kmeans聚类后，得到对应每一所述待处理图像的前N个主色；

利用CIEDE2000颜色距离公式将距离小于第一阈值的前N个主色进行合并运算；

对运算后所得到的多个主色进行占比统计，得到对应所述待处理图像的前两个主色或前一个主色。

4.一种图像的聚类装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取多个待处理图像；

定位单元，用于对每一所述待处理图像进行目标相关位置的定位，得到mask目标区域，所述待处理图像所对应的图像类型为静物图或模特图，所述定位单元包括类型识别单元，用于对所述待处理图像的图像类型进行识别分类后，分别对所识别的所述静物图或所述模特图进行目标相关位置的定位；

所述对所识别的所述静物图进行目标相关位置的定位包括，利用Unet显著性检测模型对所述静物图提取显著性区域，以得到目标位置范围；

所述对所识别的所述模特图进行目标相关位置的定位包括，利用PSPNet对所述模特图中的人体进行多类分割，以分割所述模特图中的上下装位置；

主色提取单元，用于对所述mask目标区域内的像素进行Kmeans聚类，提取对应每一所述待处理图像的预设个数的主色；

图像归类单元，用于利用CIEDE2000颜色距离公式将主色个数相同的所述待处理图像进行运算归类，获得多个图像集合。

5.根据权利要求4所述的一种图像的聚类装置，其特征在于，所述主色提取单元包括：

聚类单元，用于对所述mask目标区域内的像素进行Kmeans聚类后，得到对应每一所述待处理图像的前N个主色；

合并运算单元，用于利用CIEDE2000颜色距离公式将距离小于第一阈值的前N个主色进行合并运算；

统计单元，用于对运算后所得到的多个主色进行占比统计，得到对应所述待处理图像的前两个主色或前一个主色。

6.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如权利要求1至3任意一项所述的一种图像的聚类方法。