本發(fā)明實施例涉及圖片處理以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種圖片內(nèi)容識別方法、建模方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)在圖片內(nèi)容的識別方面大多采用以圖識圖的方法。即，將一張圖片上傳之后會返回一些和這些圖相近的圖片，供上傳者參考確定圖片內(nèi)容。這種方式無法直接確定圖片內(nèi)容，并且，數(shù)據(jù)檢索量大，成本高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種圖片內(nèi)容識別方法、建模方法及相關(guān)裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)無法有效識別圖片內(nèi)容的問題。

第一方面，本發(fā)明實施例中提供了一種圖片內(nèi)容識別方法，包括：

分析待識別圖片確定其色彩分布；

對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布；

將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括：

色彩分析模塊，用于分析待識別圖片確定其色彩分布；

基準(zhǔn)確定模塊，用于對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布；

內(nèi)容確定模塊，用于將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種建模方法，包括：

獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片；

分析所述樣本圖片確定其色彩分布；

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，或，

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

第四方面，本發(fā)明實施例提供了一種機器學(xué)習(xí)裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片；

分析模塊，用于分析所述樣本圖片確定其色彩分布；

處理模塊，用于：

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，或，

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

第五方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖片內(nèi)容識別方法，包括：

分析待識別圖片確定其色彩分布；

查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合；

基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

第六方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括：

色彩分析模塊，用于分析待識別圖片確定其色彩分布；

組合確定模塊，用于查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合；

內(nèi)容確定模塊，用于基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

第七方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括存儲器和處理器；其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令；其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；其中，所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如本發(fā)明實施例第一方面提供的方法。

第八方面，本發(fā)明實施例提供了一種機器學(xué)習(xí)裝置，包括存儲器和處理器；其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令；其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；其中，所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如本發(fā)明實施例第三方面提供的方法。

第九方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括存儲器和處理器；其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令；其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；其中，所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如本發(fā)明實施例第五方面提供的方法。

第十方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機存儲介質(zhì)，存儲有一條或多條計算機指令，其中，所述指令被執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實施例第一方面、第三方面或第五方面的方法。

本發(fā)明的各種實施例能夠識別圖片內(nèi)容或為有效、準(zhǔn)確地識別圖片內(nèi)容提供基礎(chǔ)。

本發(fā)明的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖片內(nèi)容識別方法的流程示意圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的確定待識別圖片的色彩分布的方法的流程示意圖；

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖片內(nèi)容識別裝置的框圖；

圖4示出了圖3所示圖片內(nèi)容識別裝置的色彩分析模塊的框圖；

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的建模方法的流程示意圖；

圖6示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的機器學(xué)習(xí)裝置的框圖；

圖7示出了圖6所示機器學(xué)習(xí)裝置的色彩分析模塊的框圖；

圖8示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的圖片內(nèi)容識別方法的流程示意圖；

圖9示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的圖片內(nèi)容識別裝置的框圖。

具體實施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述。

在本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的描述的一些流程中，包含了按照特定順序出現(xiàn)的多個操作，但是應(yīng)該清楚了解，這些操作可以不按照其在本文中出現(xiàn)的順序來執(zhí)行或并行執(zhí)行，操作的序號如101、102等，僅僅是用于區(qū)分開各個不同的操作，序號本身不代表任何的執(zhí)行順序。另外，這些流程可以包括更多或更少的操作，并且這些操作可以按順序執(zhí)行或并行執(zhí)行。需要說明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于區(qū)分不同的消息、設(shè)備、模塊等，不代表先后順序，也不限定“第一”和“第二”是不同的類型。

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例以及基于本發(fā)明的思想得到的實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種圖片內(nèi)容識別方法的流程示意圖。其中，圖片內(nèi)容是指圖片實際表達的內(nèi)容，例如，水果蔬菜的照片，其內(nèi)容是具體的水果名等信息；菜品圖片，其內(nèi)容是具體的菜品名等。參照圖1，所述方法包括：

102：分析待識別圖片確定其色彩分布。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，采用現(xiàn)有技術(shù)獲取所述待識別圖片。例如，通過手機掃描、ar(augmentedreality，增強現(xiàn)實)設(shè)備掃描等。

104：對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布。

在本實施例中，所述基準(zhǔn)色彩分布是預(yù)先確定的，其中的每一種基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)一種內(nèi)容信息。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，第一基準(zhǔn)色彩分布與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)，包含如下情況下的方案：第一基準(zhǔn)色彩分布與待識別圖片的色彩分布相同、第一基準(zhǔn)色彩分布與待識別圖片的色彩分布相似(例如，滿足設(shè)定的偏離值，或通過相似度計算確定是否相似)或待識別圖片的色彩分布落在第一基準(zhǔn)色彩分布的范圍內(nèi)。

106：將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

采用本實施例提供的方法，能夠有效識別圖片內(nèi)容，提高圖片內(nèi)容識別的質(zhì)量(例如，準(zhǔn)確度)。以應(yīng)用于外賣領(lǐng)域為例，能夠準(zhǔn)確識別菜品圖片所表達的菜品名。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖1中虛線框所示，在處理102之前，所述方法還包括處理100：優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的待識別圖片。其中，所述有效區(qū)域是指包含圖片內(nèi)容的區(qū)域。

例如，諸如外賣等很多領(lǐng)域的圖片都有尺寸要求以及圖片內(nèi)容的位置規(guī)定。基于這些規(guī)定，可以通過裁剪圖片為指定尺寸從而保留有效區(qū)域。再例如，很多領(lǐng)域的圖片背景色對于圖片內(nèi)容的識別并沒有影響，因此，可以在處理100中刪除背景色部分?？偠灾?，處理100的目的是保留有效區(qū)域從而降低后續(xù)處理的數(shù)據(jù)處理量?；谠撃康模Y(jié)合所應(yīng)用領(lǐng)域中圖片的特點，可以設(shè)計不同的優(yōu)化方式，本發(fā)明對此不進行詳細列舉。

采用本實現(xiàn)方式，能夠減少圖片處理時無效區(qū)域造成的無效計算，提高圖片處理效率。

圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種確定待識別圖片的色彩分布的方法的流程示意圖。參照圖2，所述方法包括：

200：基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色。

可選地，在本實施例的一種第一實現(xiàn)方式中，所述坐標(biāo)系可以是常用的平面直角坐標(biāo)系或自定義的坐標(biāo)系。顏色值與顏色的對應(yīng)關(guān)系(即，顏色標(biāo)準(zhǔn))可以符合常用的顏色標(biāo)準(zhǔn)(例如，現(xiàn)有的r(紅)g(綠)b(藍)色彩標(biāo)準(zhǔn))或自定義的顏色標(biāo)準(zhǔn)。所述識別位置可以是坐標(biāo)系中的一個點或一個區(qū)域(例如，正方形區(qū)域)等。

可選地，在本實施例的一種第二實現(xiàn)方式中，為每一種顏色設(shè)定一個顏色范圍，例如rgb(200,200,10)代表黃色的色值，那么，可以選取rgb上下浮動20作為一個黃色范圍的閾值。其它的顏色以此類推，最終形成一個顏色閾值表。在本實現(xiàn)方式中，具體設(shè)定哪些顏色可以自定義，例如，根據(jù)所應(yīng)用領(lǐng)域的圖片的特點設(shè)定指定的顏色，也可以設(shè)定常用的所用顏色等。

202：根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片的色彩分布。所述色彩分布包括不同的色塊，各個色塊包含：顏色、形狀和與其它色塊的相對位置(可選)。

具體地，通過確定各個識別位置的顏色值，進而可以根據(jù)顏色值以及識別位置確定待識別圖片所包含的色塊。例如，在處理200采用所述第一實現(xiàn)方式的情況下，在本實施例中可以基于設(shè)定的顏色的顏色值范圍，對各個識別位置的顏色進行歸類，最終形成色塊。在處理200采用所述第二實現(xiàn)方式的情況下，在確定出識別位置的顏色值的同時，也就確定了識別位置所屬的色塊。

在處理202中，所述色塊包含了以下屬性：顏色和形狀。此外，色塊還可以包含以下屬性：在圖片中的位置，或，與同一圖片中的其它色塊或指定色塊(例如，面積最大的色塊、位置居中的色塊等)的相對位置。其中，相對位置可以包含以下任意一種或多種信息：色塊之間的方位關(guān)系、包圍關(guān)系、半包圍關(guān)系、間隔(中間有其它色塊)關(guān)系、接觸關(guān)系等。

采用本實施例，能夠有效確定待識別圖片的色彩分布。通常所確定的色彩分布的質(zhì)量會直接影響圖片內(nèi)容識別的質(zhì)量，而為了獲得高質(zhì)量的色彩分布，有需要一定的數(shù)據(jù)計算量作為成本。所以，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)需要獲取不同質(zhì)量的色彩分布。例如，僅確定色塊的顏色和形狀而不確定色塊相對位置關(guān)系，或者，同時確定色塊的顏色、形狀、相對位置關(guān)系等。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，可以采用以下方式進行色彩分布優(yōu)化：刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。例如，如果某色塊的面積占比小于設(shè)定閾值，或與其它色塊相比面積占比小于設(shè)定值，則刪除該色塊(即，不將該色塊作為色彩分布的一部分)，或者，將該色塊替換為相近色塊(例如，與該色塊毗鄰且接觸邊界最長的色塊)的顏色，相應(yīng)地，后續(xù)確定的所述相近色塊的形狀相對會發(fā)生變化。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，可以采用以下方式進行色彩分布優(yōu)化：刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。例如，如果一個色塊僅位于圖片的角落，則刪除該色塊，或者將該色塊替換為相近色塊(例如，與該色塊毗鄰且接觸邊界最長的色塊)的顏色。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，可以綜合前述兩種實現(xiàn)方式進行色彩分布優(yōu)化。例如，將僅位于角落且面積占比小于預(yù)設(shè)閾值的色塊刪除或替換為相近色塊的顏色；將被大面積色塊包含且自身面積小于設(shè)定值或設(shè)定比例的色塊刪除或替換為相近色塊的顏色。

通過優(yōu)化色彩分布，有利于避免噪聲干擾，提高圖片內(nèi)容的識別質(zhì)量。

在本發(fā)明的一種實施例中，圖2所示確定待識別圖片的色彩分布的方法，可以作為圖1所示圖片內(nèi)容識別方法中處理102的一種具體實現(xiàn)。在該實施例中，每一種所述基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)一種內(nèi)容信息，每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合(可選)。

在本實施例的一種具體實現(xiàn)方式中，基準(zhǔn)色彩分布可以包含至少兩種顏色值范圍，每一種顏色值范圍分別對應(yīng)有形狀集合和相對位置集合(可選)。其中，每一種顏色值范圍可以單獨定義，也可以與在處理200和202中設(shè)定的色塊的顏色值范圍相同，還可以以合理范圍大于處理200和202中設(shè)定的色塊的顏色值范圍。這均可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)需要選擇或者改善。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，基準(zhǔn)色彩分布包含如下內(nèi)容：色塊a(顏色值范圍a0-a1)—形狀(橢圓、圓、四邊形)—相對位置(包含于色塊b、由色塊b半包圍)；色塊b(顏色值范圍b0-b1)—形狀(不規(guī)則多邊形)—相對位置(包含色塊a、半包圍色塊a、位于色塊c三點鐘方向)—色塊c……。

在本實施例中，處理106具體可以采用以下方式實現(xiàn)：

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍和形狀集合均覆蓋(即，包含或等于)所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布；或，采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及相對位置的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布。

采用本實施例，能夠有效識別圖片內(nèi)容，提高圖片內(nèi)容識別的質(zhì)量(例如，準(zhǔn)確度)。

在本發(fā)明的一種實施例中，提供這樣一種圖片內(nèi)容識別裝置，其包括存儲器和處理器。其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如前文所述的實施例或?qū)崿F(xiàn)方式提供的圖片內(nèi)容識別方法。

圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種圖片內(nèi)容識別裝置的框圖的一例。參照圖3，圖片內(nèi)容識別裝置包括色彩分析模塊32、基準(zhǔn)確定模塊34和內(nèi)容確定模塊36。下面進行詳細說明。

在本實施例中，色彩分析模塊32用于分析待識別圖片確定其色彩分布。基準(zhǔn)確定模塊34用于對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布。內(nèi)容確定模塊36用于將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

采用本實施例提供的圖片內(nèi)容識別裝置，能夠有效識別圖片內(nèi)容，提高圖片內(nèi)容識別的質(zhì)量(例如，準(zhǔn)確度)。以應(yīng)用于外賣領(lǐng)域為例，能夠準(zhǔn)確識別菜品圖片所表達的菜品名。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖3中虛線框所示，圖片內(nèi)容識別裝置還包括圖片優(yōu)化模塊30，用于優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。采用該實現(xiàn)方式，能夠降低后續(xù)的數(shù)據(jù)處理量，提高圖片識別效率。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖4所示，色彩分析模塊32包括：識別子模塊322，用于基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色。確定子模塊324，用于：根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀；或，根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

可選地，如圖4中虛線框所示，色彩分析模塊32還包括優(yōu)化子模塊326，用于刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，每一種所述基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)一種內(nèi)容信息。每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍和形狀集合，或，每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，所述內(nèi)容確定模塊具體用于：

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍和形狀集合均覆蓋(即，包含或等于)所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布；或，采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及相對位置的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布。

在本實施例中，關(guān)于相關(guān)名詞、范圍等的解釋，關(guān)于各個模塊、子模塊所執(zhí)行處理或可執(zhí)行處理的詳細說明，以及關(guān)于詳細的邏輯處理過程的詳細說明，請參照本發(fā)明各種實施例提供的圖片內(nèi)容識別方法中的詳細說明，此處不贅述。

圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種建模方法(也可以理解為一種數(shù)據(jù)處理方法)的流程示意圖，參照圖5，所述方法包括：

500：獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，將每一類內(nèi)容信息所對應(yīng)的眾多樣本圖片錄入機器學(xué)習(xí)裝置。

504：分析所述樣本圖片確定其色彩分布。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，色彩分布可以包括：圖片包含的色塊、色塊的形狀和部分或全部色塊之間的相對位置(可選)。

506：基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，確定或更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

采用本實施例提供的方法確定/更新的內(nèi)容信息與基準(zhǔn)色彩分布的對應(yīng)關(guān)系，可以作為一種模型或模板，以便于基于該模型或模板進行圖片內(nèi)容識別。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖5中虛線框所示，在分析所述樣本圖片之前，所述方法還包括處理502：優(yōu)化所述樣本圖片以保留所述樣本圖片的有效區(qū)域。采用該實現(xiàn)方式有利于減少不必要的數(shù)據(jù)運算。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，處理504采用以下方式實現(xiàn)：基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述樣本圖片在各個識別位置的顏色；根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

在該實現(xiàn)方式中，還可以進行以下處理：刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，處理506包括：基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。示例性地，可以采用以下方式實現(xiàn)：統(tǒng)計同一內(nèi)容信息下的多種所述樣本圖片的色彩分布；將統(tǒng)計確定的顏色值范圍和形狀集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布，或，將統(tǒng)計確定的顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布。

例如，假設(shè)對應(yīng)于“魚香肉絲”的菜品名的兩張(僅為舉例，通常而言，圖片數(shù)量越多，結(jié)果越準(zhǔn)確)圖片中，圖片p1包含色塊1(顏色值范圍為m)和色塊2(顏色值范圍為n)，色塊1的形狀為圓形，色塊2的形狀為不規(guī)則多邊形且包圍色塊1；圖片p2包含所述色塊1和色塊2，其中，色塊1的形狀為不規(guī)則多邊形，色塊2的形狀為橢圓形且包圍色塊1。則，根據(jù)這兩張圖片可以統(tǒng)計基準(zhǔn)色彩分布為：色塊1(顏色值范圍為m)—形狀(圓形、不規(guī)則多邊形)—相對位置(由色塊2包圍)；色塊2(顏色值范圍為n)—形狀(橢圓形、不規(guī)則多邊形)—相對位置(包圍色塊1)。

當(dāng)然，以上僅為簡單舉例，實際由于圖片數(shù)量眾多，可以采用現(xiàn)有的統(tǒng)計學(xué)原則進行統(tǒng)計。本發(fā)明對此不進行詳細舉例。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，處理506包括：基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。示例性地，可以采用以下方式實現(xiàn)：對比所述樣本圖片的色彩分布與所述基準(zhǔn)色彩分布；如果所述樣本圖片的色彩相對于所述基準(zhǔn)色彩分布存在差異屬性(即，樣本圖片具有而基準(zhǔn)色彩分布不具有的屬性)，則將所述差異屬性添加至所述基準(zhǔn)色彩分布。其中，所述樣本圖片的色彩分布包括如下屬性：色塊的顏色和形狀，或者，還包括部分或全部色塊的相對位置。其中，所述基準(zhǔn)色彩分布包括如下屬性：顏色值范圍和形狀集合，或者，還包括相對位置集合。

在本實施例中，關(guān)于相關(guān)名詞、術(shù)語、范圍、應(yīng)用等方面的解釋，請參考圖片內(nèi)容方法中的相關(guān)說明，此處不贅述。

圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種機器學(xué)習(xí)裝置的框圖。參照圖6，機器學(xué)習(xí)裝置包括獲取模塊60、分析模塊64和處理模塊66。下面進行詳細說明。

在本實施例中，獲取模塊60用于獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片。分析模塊64用于分析所述樣本圖片確定其色彩分布。處理模塊66用于：基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布；或，基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

采用本實施例提供的機器學(xué)習(xí)裝置，能夠確定/更新內(nèi)容信息與基準(zhǔn)色彩分布的對應(yīng)關(guān)系，以便于根據(jù)該對應(yīng)關(guān)系(可以理解為一種模板或模型)進行圖片內(nèi)容識別。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖6中虛線框所示，所述機器學(xué)習(xí)裝置還包括優(yōu)化模塊62，用于在所述分析模塊分析所述樣本圖片之前，優(yōu)化所述樣本圖片保留所述樣本圖片的有效區(qū)域。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖7所示，分析模塊64包括：識別子模塊642，用于基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；確定子模塊644，用于根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀；或，根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

可選地，如圖7中虛線框所示，分析模塊64還包括優(yōu)化子模塊646，用于刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，處理模塊66包括基準(zhǔn)確定子模塊，用于進行以下處理：統(tǒng)計同一內(nèi)容信息下的多種所述樣本圖片的色彩分布；并將統(tǒng)計確定的顏色值范圍和形狀集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布，或，將統(tǒng)計確定的顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布。

可選地，在本實施例的一種實習(xí)方式中，處理模塊包括基準(zhǔn)更新子模塊，用于對比確定所述樣本圖片的色彩分布相對于所述基準(zhǔn)色彩分布的差異屬性，并將所述差異屬性添加至所述基準(zhǔn)色彩分布。其中，所述樣本圖片的色彩分布包括色塊的顏色和形狀，或者，還包括部分或全部色塊的相對位置。相應(yīng)地，所述基準(zhǔn)色彩分布包括顏色值范圍和形狀集合，或者，還包括相對位置集合。

在本實施例中，關(guān)于機器學(xué)習(xí)裝置中相關(guān)名詞、術(shù)語、范圍、應(yīng)用等的解釋，關(guān)于各個模塊、子模塊所執(zhí)行處理或可執(zhí)行處理的詳細說明，請參見前文提供建模方法中的相關(guān)說明，此處不贅述。

在本發(fā)明的一種實施例中，提供這樣一種機器學(xué)習(xí)裝置，其包括存儲器和處理器。其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如前文所述的實施例或?qū)崿F(xiàn)方式提供的建模方法。

圖8是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種圖片內(nèi)容識別方法的流程示意圖，參照圖8，所述方法包括：

802：分析待識別圖片確定其色彩分布。

關(guān)于處理802的說明請參見前文相關(guān)說明，此處不贅述。

可選地，在802之前，優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

804：查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合。

在本實施例中，“材料”是指圖片內(nèi)容的組成。以圖片內(nèi)容為三文魚壽司的圖片為例，材料可以是米飯和三文魚。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，所述材料庫包含多種材料中各材料對應(yīng)的顏色值范圍和形狀集合；或，所述材料庫包含多種材料中各材料的顏色值范圍、形狀集合和相對位置。這里的相對位置是指在材料的固定搭配中，材料之間的相對位置。據(jù)此，當(dāng)待識別圖片的色彩分布中包含相對位置時，可以進一步確定待識別圖片所可能包含的材料。

806：基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，根據(jù)常用的材料組合關(guān)系組合所確定的材料名，得到圖片的內(nèi)容信息。其中，材料組合關(guān)系可以包括：可以組合的材料、材料的組合方式(例如，煎、炒、蒸、炸等)。

例如，以圖片內(nèi)容為西紅柿炒雞蛋的圖片為，當(dāng)采用804確定所包含的材料包括西紅柿和雞蛋時，在806中，根據(jù)西紅柿和雞蛋的常用組合方式“炒”返回西紅柿炒雞蛋作為圖片內(nèi)容。

當(dāng)然，當(dāng)存在多種材料組合關(guān)系時，在806中可以輸出多種圖片內(nèi)容作為識別結(jié)果。例如，根據(jù)材料組合的概率輸出優(yōu)選圖片內(nèi)容和備選圖片內(nèi)容。

采用本實施例提供的方法，一方面，可以用于進行圖片內(nèi)容的識別；另一方面，可以應(yīng)用于與圖片內(nèi)容識別相關(guān)的機器學(xué)習(xí)或模型訓(xùn)練中。

圖9是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種圖片內(nèi)容識別裝置的框圖，參照圖9，圖片內(nèi)容識別裝置包括：色彩分析模塊92，用于分析待識別圖片確定其色彩分布；組合確定模塊94，用于查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合；內(nèi)容確定模塊96，用于基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，如圖9中虛線框所示，所述裝置還包括圖片優(yōu)化模塊90，用于優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

可選地，在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，所述材料庫包含多種材料中各材料對應(yīng)的顏色值范圍和形狀集合；或，所述材料庫包含多種材料中各材料的顏色值范圍、形狀集合和相對位置。

關(guān)于本實施例提供的圖片內(nèi)容識別裝置中各個模塊、子模塊所執(zhí)行處理或可執(zhí)行處理的詳細說明，請參照圖8所示方法實施例中的說明，此處不贅述。

在本實施例的一種可能的設(shè)計中，圖片內(nèi)容識別裝置包括存儲器和處理器。其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如圖8所示實施例或其實現(xiàn)方式所提供的方法。

本發(fā)明實施例還提供了一種計算機存儲介質(zhì)，用于本發(fā)明各實施例或其實現(xiàn)方式提供的圖片內(nèi)容識別裝置/機器學(xué)習(xí)裝置實現(xiàn)其功能所用的計算機軟件指令，這些指令被執(zhí)行時實現(xiàn)本發(fā)明各種實施例或其實現(xiàn)方式提供的圖片內(nèi)容識別方法或建模方法。

以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性的勞動的情況下，即可以理解并實施。

通過以上的實施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到各實施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件。基于這樣的理解，上述技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品可以存儲在計算機可讀存儲介質(zhì)中，如rom/ram、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

最后應(yīng)說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。

本發(fā)明公開了a1、一種圖片內(nèi)容識別方法，所述方法包括：

分析待識別圖片確定其色彩分布；

對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布；

將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

a2、如a1所述的方法，所述方法還包括：

優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

a3、如a1或a2所述的方法，所述分析待識別圖片確定其色彩分布，包括：

基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

a4、如a3所述的方法，所述分析待識別圖片確定其色彩分布，還包括：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

a5、如a3所述的方法，

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)一種內(nèi)容信息；

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍和形狀集合，或，

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合。

a6、如a5所述的方法，所述對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布，包括：

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍和形狀集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布；或，

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及相對位置的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布。

本發(fā)明還公開b7、一種圖片內(nèi)容識別裝置，所述裝置包括：

色彩分析模塊，用于分析待識別圖片確定其色彩分布；

基準(zhǔn)確定模塊，用于對比所述待識別圖片的色彩分布與基準(zhǔn)色彩分布，確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的第一基準(zhǔn)色彩分布；

內(nèi)容確定模塊，用于將所述第一基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)的內(nèi)容信息作為所述待識別圖片的圖片內(nèi)容。

b8、如b7所述的裝置，所述裝置還包括：

圖片優(yōu)化模塊，用于優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

b9、如b7或b8所述的裝置，所述色彩分析模塊包括：

識別子模塊，用于基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；

確定子模塊，用于：

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

b10、如b9所述的裝置，所述色彩分析模塊還包括優(yōu)化子模塊，用于：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

b11、如b9所述的裝置，

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布對應(yīng)一種內(nèi)容信息；

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍和形狀集合，或，

每一種所述基準(zhǔn)色彩分布包含顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合。

b12、如b11所述的裝置，所述內(nèi)容確定模塊具體用于：

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍和形狀集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布；或，

采用逐個對比或按條件查找的方式，從所述基準(zhǔn)色彩分布中確定出與所述待識別圖片具有相同數(shù)量的色塊，且顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合均覆蓋所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及相對位置的基準(zhǔn)色彩分布作為所述第一基準(zhǔn)色彩分布。

本發(fā)明還公開c13、一種建模方法，所述方法包括：

獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片；

分析所述樣本圖片確定其色彩分布；

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，或，

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

c14、如c13所述的方法，所述方法還包括：

優(yōu)化所述樣本圖片以保留所述樣本圖片的有效區(qū)域。

c15、如c13所述的方法，所述分析所述樣本圖片確定其色彩分布，包括：

基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述樣本圖片在各個識別位置的顏色；

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

c16、如c15所述的方法，所述分析所述樣本圖片確定其色彩分布，還包括：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

c17、如c15或c16所述的方法，所述基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，包括：

統(tǒng)計同一內(nèi)容信息下的多種所述樣本圖片的色彩分布；

將統(tǒng)計確定的顏色值范圍和形狀集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布，或，

將統(tǒng)計確定的顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布。

c18、如c15或c16所述的方法，所述基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，包括：

對比確定所述樣本圖片的色彩分布相對于所述基準(zhǔn)色彩分布的差異屬性；

將所述差異屬性添加至所述基準(zhǔn)色彩分布；

其中，所述樣本圖片的色彩分布包括色塊的顏色和形狀，或者，還包括部分或全部色塊的相對位置；

其中，所述基準(zhǔn)色彩分布包括顏色值范圍和形狀集合，或者，還包括相對位置集合。

本發(fā)明還公開d19、一種機器學(xué)習(xí)裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取已知內(nèi)容信息的樣本圖片；

分析模塊，用于分析所述樣本圖片確定其色彩分布；

處理模塊，用于：

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，統(tǒng)計確定所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布，或，

基于所述樣本圖片的內(nèi)容信息以及所述樣本圖片的色彩分布，更新所述內(nèi)容信息對應(yīng)的基準(zhǔn)色彩分布。

d20、如d19所述的裝置，所述裝置還包括：

優(yōu)化模塊，用于在所述分析模塊分析所述樣本圖片之前，優(yōu)化所述樣本圖片保留所述樣本圖片的有效區(qū)域。

d21、如d19所述的裝置，所述分析模塊包括：

識別子模塊，用于基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；

確定子模塊，用于：

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

d22、如d21所述的裝置，所述分析模塊還包括優(yōu)化子模塊，用于：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

d23、如d21或d22所述的裝置，所述處理模塊包括基準(zhǔn)確定子模塊，用于：

統(tǒng)計同一內(nèi)容信息下的多種所述樣本圖片的色彩分布；

將統(tǒng)計確定的顏色值范圍和形狀集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布，或，

將統(tǒng)計確定的顏色值范圍、形狀集合以及相對位置集合，作為所述同一內(nèi)容信息的基準(zhǔn)色彩分布。

d24、如d21或d22所述的裝置，所述處理模塊包括：

基準(zhǔn)更新子模塊，用于對比確定所述樣本圖片的色彩分布相對于所述基準(zhǔn)色彩分布的差異屬性，并將所述差異屬性添加至所述基準(zhǔn)色彩分布；

其中，所述樣本圖片的色彩分布包括色塊的顏色和形狀，或者，還包括部分或全部色塊的相對位置；

其中，所述基準(zhǔn)色彩分布包括顏色值范圍和形狀集合，或者，還包括相對位置集合。

本發(fā)明還公開e25、一種圖片內(nèi)容識別方法，所述方法包括：

分析待識別圖片確定其色彩分布；

查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合；

基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

e26、如e25所述的方法，所述方法還包括：

優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

e27、如e25或e26所述的方法，所述分析待識別圖片確定其色彩分布，包括：

基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

e28、如e27所述的方法，所述分析待識別圖片確定其色彩分布，包括：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

e29、如e27所述的方法，

所述材料庫包含多種材料中各材料對應(yīng)的顏色值范圍和形狀集合；或，

所述材料庫包含多種材料中各材料的顏色值范圍、形狀集合和相對位置。

本發(fā)明還公開f30、一種圖片內(nèi)容識別裝置，所述裝置包括：

色彩分析模塊，用于分析待識別圖片確定其色彩分布；

組合確定模塊，用于查詢材料庫確定與所述待識別圖片的色彩分布對應(yīng)的材料的組合；

內(nèi)容確定模塊，用于基于所述材料的組合確定所述待識別圖片的內(nèi)容信息。

f31、如f30所述的裝置，所述裝置還包括：

圖片優(yōu)化模塊，用于優(yōu)化源圖片得到保留有效區(qū)域的所述待識別圖片。

f32、如f30或f31所述的裝置，所述色彩分析模塊包括：

識別子模塊，用于基于坐標(biāo)系和顏色值識別所述待識別圖片在各個識別位置的顏色；

確定子模塊，用于：

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色和形狀，或，

根據(jù)所述待識別圖片在各個識別位置的顏色值，確定所述待識別圖片中色塊的顏色、形狀以及部分或全部色塊的相對位置。

f33、如f32所述的裝置，所述色彩分析模塊還包括優(yōu)化子模塊，用于：

刪除面積占比不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色；和/或，

刪除位置不滿足預(yù)設(shè)條件的色塊，或?qū)⒃撋珘K替換為相近色塊的顏色。

f34、如f32所述的裝置，

所述材料庫包含多種材料中各材料對應(yīng)的顏色值范圍和形狀集合；或，

所述材料庫包含多種材料中各材料的顏色值范圍、形狀集合和相對位置。

本發(fā)明還公開g35、一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括存儲器和處理器；其中，

所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；

所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一項所述的方法。

本發(fā)明還公開h36、一種機器學(xué)習(xí)裝置，包括存儲器和處理器；其中，

所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；

所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如權(quán)利要求13-18中任一項所述的方法。

本發(fā)明還公開i37、一種圖片內(nèi)容識別裝置，包括存儲器和處理器；其中，

所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令供所述處理器調(diào)用執(zhí)行；

所述處理器用于執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)如權(quán)利要求25-29中任一項所述的方法。

本發(fā)明還公開j38、一種計算機存儲介質(zhì)，存儲有一條或多條計算機指令，其中，所述指令被執(zhí)行時實現(xiàn)：

如a1-a6中任一項所述的方法；或，

如c13-c18中任一項所述的方法；或，

如e25-e29中任一項所述的方法。