CN107169976A - 电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法 - Google Patents

电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法 Download PDF

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王振宇
杨克杰
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
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Abstract

本发明提供一种电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,包括以下步骤:(1)获取展示图片;(2)获取展示图片的产品分类信息;(3)根据产品分类信息从给定轮廓线模板库中选取对应的产品给定轮廓线;(4)将展示图片转换成灰度图;(5)对灰度图采用CANNY 算法进行边缘检测得到I级扫描轮廓线;(6)通过高斯平滑去除边缘噪点,得到II级扫描轮廓线;(7)将II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线拟合,II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线对应位置距离大于设定阈值的部分通过给定轮廓线补齐得到结果轮廓线。本发明有益效果在于:算法简单,获取的轮廓线完全能满足颜色信息分析的需要;占用资源少,反应迅速,计算过程耗时短,便于电商海量大数据分析;多重去噪,既节省资源缩短处理时间又能保证处理精度。

Description

电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体是指一种电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法。
背景技术
为了统计获取电商平台展示图片的颜色分布等情况,由于背景干扰等原因,直接读取图片颜色信息会与实际情况相去甚远。专利号为201210472406.0提供一种较为精细的轮廓线绘制方法,但其计算过程耗时长占用资源多。 难以适应海量图片的颜色信息提取。
发明内容
本发明的发明目的在于针对现有技术存在的上述问题,提供一种电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法。
上述发明目的通过以下方案实现:
电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,包括以下步骤:(1)获取展示图片;(2)获取展示图片的产品分类信息;(3)根据产品分类信息从给定轮廓线模板库中选取对应的产品给定轮廓线;(4)将展示图片转换成灰度图;(5)对灰度图采用CANNY 算法进行边缘检测得到I级扫描轮廓线;(6)通过高斯平滑去除边缘噪点,得到II级扫描轮廓线;(7)将II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线拟合,II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线对应位置距离大于设定阈值的部分通过给定轮廓线补齐得到结果轮廓线。
进一步地,步骤(7)中包括拟合预处理步骤(7-1):对展示图片进行缩放处理使之与给定轮廓线图片尺寸一致。
进一步地,步骤(6)中方差值窗口尺寸与展示图片尺寸之比为1~3:200。
进一步地,步骤(5)包括步骤(5-1)非最大信号压制:选取3×3的像素区域,比较中心像素角度上相邻的两个像素,如果中心像素角度值小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留。
进一步地,步骤(5)包括步骤(5-2)双阈值边缘连接:设定高灰度阈值TH和低灰度阈值TL,a.边缘像素低于TL的则丢弃;b.边缘像素高于TH的则保留;c.边缘像素值在TL与TH之间的,若能通过边缘连接到一个像素大于TH而且边缘所有像素大于最小阈值TL的则保留,否则丢弃。
本发明有益效果在于:算法简单,获取的轮廓线完全能满足颜色信息分析的需要;占用资源少,反应迅速,计算过程耗时短,便于电商海量大数据分析;多重去噪,既节省资源缩短处理时间又能保证处理精度。
具体实施方式
以下结合具体实施例和附图对本发明作进一步说明。
电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于包括以下步骤:(1)获
取展示图片;(2)获取展示图片的产品分类信息(例如T恤、短袖、无领等信息);(3)根据产品分类信息从给定轮廓线模板库中选取对应的产品给定轮廓线;(4)将展示图片转换成灰度图;(5)对灰度图采用CANNY 算法进行边缘检测得到I级扫描轮廓线;(6)通过高斯平滑去除边缘噪点,得到II级扫描轮廓线;(7)将II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线拟合,II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线对应位置距离大于设定阈值的部分通过给定轮廓线补齐得到结果轮廓线。
步骤(7)中包括拟合预处理步骤(7-1):对展示图片进行缩放处理使之与给定轮廓线图片尺寸一致。步骤(6)中方差值窗口尺寸与展示图片尺寸之比为1~3:200。本实施例中,方差值窗口尺寸为16×16个像素点。步骤(5)包括步骤(5-1)非最大信号压制:选取3×3的像素区域,比较中心像素角度上相邻的两个像素,如果中心像素角度值小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留。
步骤(5)包括步骤(5-2)双阈值边缘连接:设定高灰度阈值TH和低灰度阈值TL,a.边缘像素低于TL的则丢弃;b.边缘像素高于TH的则保留;c.边缘像素值在TL与TH之间的,若能通过边缘连接到一个像素大于TH而且边缘所有像素大于最小阈值TL的则保留,否则丢弃。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了描述,但是,本领域普通技术人员应当了解,可以不限于上述实施例的描述,在权利要求书的范围内,可作出形式和细节上的各种变化。

Claims (5)

1.电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于包括以下步骤:(1)获取展示图片;(2)获取展示图片的产品分类信息;(3)根据产品分类信息从给定轮廓线模板库中选取对应的产品给定轮廓线;(4)将展示图片转换成灰度图;(5)对灰度图采用CANNY算法进行边缘检测得到I级扫描轮廓线;(6)通过高斯平滑去除边缘噪点,得到II级扫描轮廓线;(7)将II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线拟合,II级扫描轮廓线与产品给定轮廓线对应位置距离大于设定阈值的部分通过给定轮廓线补齐得到结果轮廓线。
2.根据权利要求1所述的电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于步骤(7)中包括拟合预处理步骤(7-1):对展示图片进行缩放处理使之与给定轮廓线图片尺寸一致。
3.根据权利要求1所述的电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于:步骤(6)中方差值窗口尺寸与展示图片尺寸之比为1~3:200。
4.根据权利要求1所述的电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于步骤(5)包括步骤(5-1)非最大信号压制:选取3×3的像素区域,比较中心像素角度上相邻的两个像素,如果中心像素角度值小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留。
5.根据权利要求1所述的电商平台展示图片大数据的产品轮廓线绘制方法,其特征在于步骤(5)包括步骤(5-2)双阈值边缘连接:设定高灰度阈值TH和低灰度阈值TL,a.边缘像素低于TL的则丢弃;b.边缘像素高于TH的则保留;c.边缘像素值在TL与TH之间的,若能通过边缘连接到一个像素大于TH而且边缘所有像素大于最小阈值TL的则保留,否则丢弃。
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