一种基于色彩分布学习的街景图像评分方法

摘要

本发明公开了一种基于色彩分布学习的街景图像评分方法，涉及城市规划、城市交通、机器学习建模等领域，首先，构建街景图像的学习样本库，并对学习样本库进行语义分割处理。其次，对学习样本库中每张街景图像各类实体的占比值以及色彩分布状况进行计算。再，根据用户对学习样本库的预先打分结果，形成预训练模型。最后，利用预训练模型完成所有街景图像的打分工作。本发明能够通过考虑街景色彩分布来让机器学习模型更好地学习人们是如何评估和感知街景图像的。同时，本发明也提供了一种新的街景图像色彩计算方法，可以提升图像色彩计算的准确度和计算速度。