一种行人上衣颜色识别方法、系统、计算设备及介质与流程

所属的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

背景技术：

1、颜色识别算法在商业中有着重大价值，不论是商品图片中颜色属性的自动识别，还是语音播报对行人不规范行为的自动提醒都有很大的意义，现有的颜色转换方法主要包括hsv颜色空间转换法、ycbcr颜色空间算法和基于transfer learning颜色识别。

2、但是hsv颜色空间转换法的缺点在于无法很好地区分具有相近色调但在rgb空间差异很大的颜色，ycbcr颜色空间算法的缺点在于仅能较粗略地识别主色,无法精细识别次级颜色，基于transfer learning颜色识别的缺点在于需要大量的数据集，其中对于一些衣服颜色比较多种的很难有较为精细的标注，在分类中甚至会有错误标签导致误报，大量的不同颜色数据集人工制作也会带来疲倦和错误。

3、综上所述，基于现有的方法对颜色进行识别时，缺点在于相近似的颜色较难区分，导致无法分辨出主色和次级颜色，从而导致颜色识别的准确率低。

技术实现思路

1、为了克服相近似的颜色较难区分，导致无法分辨出主色和次级颜色，从而导致颜色识别的准确率低的问题，本发明提供了一种行人上衣颜色识别方法、系统、计算设备及介质。

2、第一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了一种行人上衣颜色识别方法，包括：

3、获取行人的全身图像；

4、对全身图像中的不同颜色进行聚合操作，确定每种颜色对应的聚类簇；

5、根据每个聚类簇在所有聚类簇中的占比值，确定目标聚类簇；

6、获取目标聚类簇对应的rgb值；

7、计算目标聚类簇的rgb值与不同颜色对应的rgb值之间的欧氏距离，确定每个颜色对应的距离值，并根据各个距离值，确定目标聚类簇对应的目标颜色；

8、将目标颜色作为行人上衣颜色的识别结果。

9、第二方面，本发明提供了一种行人上衣颜色识别系统，包括：

10、全身图像获取模块，用于获取行人的全身图像；

11、聚类簇确定模块，用于对全身图像中的不同颜色进行聚合操作，确定每种颜色对应的聚类簇；

12、目标聚类簇确定模块，用于根据每个聚类簇在所有聚类簇中的占比值，确定目标聚类簇；

13、rgb值计算模块，用于获取目标聚类簇对应的rgb值；

14、目标颜色确定模块，用于计算目标聚类簇的rgb值与不同颜色对应的rgb值之间的欧氏距离，确定每个颜色对应的距离值，并根据各个距离值，确定目标聚类簇对应的目标颜色；

15、识别模块，用于将目标颜色作为行人上衣颜色的识别结果。

16、第三方面，本发明还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现如上述的一种行人上衣颜色识别方法的步骤。

17、第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端设备上运行时，使得终端设备执行一种行人上衣颜色识别方法的步骤。

18、本发明的有益效果是：通过对全身图像中的不同颜色进行聚合操作，得到每种颜色对应的聚类簇，再计算每种聚类簇在所有聚类簇的占比值，即可得到目标聚类簇，从而得到所有颜色中最具有代表性的颜色对应的聚类簇，再计算目标聚类簇的rgb值并和不同颜色的rgb值计算欧氏距离，即可对目标聚类簇的颜色进行识别，得到目标颜色，最后将目标颜色作为行人上衣颜色。本申请通过聚类簇，可以得到行人上衣最具有代表性的颜色对应的聚类簇，从而区分了主颜色和次颜色，再将目标聚类簇与不同颜色计算欧氏距离，即可识别得到目标聚类簇的颜色，通过欧氏距离得到的颜色识别准确性高，提高了颜色识别的准确性。

技术特征：

1.一种行人上衣颜色识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述聚类簇在所有所述聚类簇中的占比值，确定目标聚类簇，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述距离值，确定所述目标聚类簇对应的目标颜色，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

6.一种行人上衣颜色识别系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述目标聚类簇确定模块，具体用于：

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，该系统还包括颜色获取模块，所述颜色获取模块，具体用于：

9.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种行人上衣颜色识别方法的步骤。

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中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1至5任一项所述的一种行人上衣颜色识别方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种行人上衣颜色识别方法、系统、计算设备及介质，方法包括：获取行人的全身图像；对全身图像中的不同颜色进行聚合操作，确定每种颜色对应的聚类簇；根据每个聚类簇在所有聚类簇中的占比值，确定目标聚类簇；获取目标聚类簇对应的RGB值；计算目标聚类簇的RGB值与不同颜色对应的RGB值之间的欧氏距离，确定每个颜色对应的距离值，并根据各个距离值，确定目标聚类簇对应的目标颜色；将目标颜色作为行人上衣颜色的识别结果。本申请通过聚类簇，可以得到行人上衣最具有代表性的颜色对应的聚类簇，从而区分了主颜色和次颜色，再通过欧氏距离得到聚类簇的颜色准确性高，提高了颜色识别的准确性。

技术研发人员：陈友明,陈思竹,王猛珍,翟强
受保护的技术使用者：四川弘和数智集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8