圖片處理方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種圖片處理方法和裝置，該圖片處理方法包括獲取待處理的圖片；識別所述圖片是否是拼接圖；如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。該圖片處理方法能夠識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。
【專利說明】圖片處理方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種圖片處理方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及，互聯(lián)網(wǎng)多媒體的呈現(xiàn)形式也由最初的文字，發(fā)展到今天的圖片和視頻等等。在數(shù)量龐大的互聯(lián)網(wǎng)圖片中，拼接圖廣泛存在，比如:用戶上傳的旅游圖片，廣告媒體圖片，新聞素材等。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，在圖片處理時大多數(shù)情況下都是按照普通圖片的處理方式，并不區(qū)分圖片是否是拼接圖，但是，由于拼接圖與普通圖片是不同的，這種處理方式得到的處理效果較差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。
[0005]為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種圖片處理方法，該方法可以識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。
[0006]本發(fā)明的另一個目的在于提出一種圖片處理裝置。
[0007]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出的圖片處理方法，包括:獲取待處理的圖片；識別所述圖片是否是拼接圖；如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
[0008]本發(fā)明第一方面實施例提出的圖片處理方法，通過識別待處理的圖片是否是拼接圖，并在是拼接圖時，根據(jù)拼接圖分割算法，對圖片進(jìn)行分割，可以識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。
[0009]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出的圖片處理裝置，包括:獲取模塊，用于獲取待處理的圖片；識別模塊，用于識別所述圖片是否是拼接圖；分割模塊，用于如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
[0010]本發(fā)明第二方面實施例提出的圖片處理裝置，通過識別待處理的圖片是否是拼接圖，并在是拼接圖時，根據(jù)拼接圖分割算法，對圖片進(jìn)行分割，可以識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。
[0011]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]本發(fā)明上述的和丨或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0013]圖1是本發(fā)明一實施例提出的圖片處理方法的流程示意圖；
[0014]圖2是本發(fā)明另一實施例提出的圖片處理方法的流程示意圖；
[0015]圖3是本發(fā)明實施例中對待處理的圖片進(jìn)行多邊形識別的流程示意圖；
[0016]圖4是本發(fā)明實施例中對圖片組中每一張圖片進(jìn)行多邊形識別的流程示意圖；
[0017]圖5是本發(fā)明實施例中一種拼接圖的分割結(jié)果的示意圖；
[0018]圖6是本發(fā)明另一實施例提出的圖片處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖7是本發(fā)明另一實施例提出的圖片處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0020]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反，本發(fā)明的實施例包括落入所附加權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。
[0021]圖1是本發(fā)明一實施例提出的圖片處理方法的流程示意圖，該方法包括:
[0022]311:獲取待處理的圖片。
[0023]待處理的圖片是要進(jìn)行分割處理的圖片，該圖片可以是從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的。
[0024]該待處理的圖片可以是普通圖片，或者，也可以是拼接圖。
[0025]312:識別所述圖片是否是拼接圖。
[0026]其中，拼接圖可以包括:左右相似拼接圖，或者，多邊形拼接圖。
[0027]左右相似拼接圖是指拼接圖存在左子圖和右子圖，并且兩個子圖內(nèi)容相似。一般來講，這類拼接圖的左子圖和右子圖存在密切聯(lián)系，比如對比照片，或者，右子圖是左子圖的細(xì)化等。
[0028]可以理解的是，本發(fā)明實施例中，相似可以根據(jù)預(yù)設(shè)算法確定，例如，分別提取左子圖的特征信息與右子圖的特征信息，再根據(jù)預(yù)設(shè)算法計算這兩個特征信息之間的相似度數(shù)值，根據(jù)計算得到的相似度數(shù)值確定兩個子圖是否相似。而具體的提取的特征信息以及具體的計算相似度數(shù)值的算法可以在通常采用的算法中根據(jù)需要選取。
[0029]多邊形拼接圖是指子圖的外形是多邊形。
[0030]其中，左右相似拼接圖和多邊形拼接圖可以采用不同的識別方法進(jìn)行識別，以及子圖分割，具體可以參見后續(xù)實施例。
[0031]313:如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
[0032]另一實施例中，參見圖2，圖片處理方法可以包括:
[0033]321:獲取待處理的圖片。
[0034]822:識別所述圖片是否是左右相似拼接圖，若是，執(zhí)行323，否則，執(zhí)行324。
[0035]其中，可以提取所述圖片的內(nèi)容信息，當(dāng)所述內(nèi)容信息滿足預(yù)設(shè)的左右對稱要求時，確定所述圖片是左右相似拼接圖。
[0036]提取圖片的內(nèi)容信息可以包括:提取圖片中的人臉信息，文字信息，姿態(tài)信息，前景和背景信息，主體信息等，具體的提取方法可以采用人臉識別或者文字識別等技術(shù)。
[0037]在判斷內(nèi)容信息是否滿足左右對稱要求時，可以將提取的內(nèi)容信息區(qū)分為左子圖的內(nèi)容信息和右子圖的內(nèi)容信息，根據(jù)預(yù)設(shè)算法計算這兩個內(nèi)容信息的相似度數(shù)值，將相似度數(shù)值大于預(yù)設(shè)閾值時，確定內(nèi)容信息滿足左右對稱要求。
[0038]或者，由于左右相似拼接圖通常中間存在分割線，因此，在提取到內(nèi)容信息后，可以先判斷圖片中間位置的內(nèi)容信息是否是線條，在是線條時才進(jìn)行后續(xù)處理，從而過濾到一部分圖片，降低工作量，由于中間位置的內(nèi)容信息是線條時也不一定是左右相似拼接圖，例如，提取出的中間位置的線條可能是旗桿，因此，后續(xù)處理還包括繼續(xù)判斷線條左右兩側(cè)的內(nèi)容是否滿足預(yù)設(shè)要求。判斷線條左右兩側(cè)的內(nèi)容是否滿足預(yù)設(shè)要求時可以采用如下兩種方式:
[0039]第一種方式，將左右兩側(cè)的內(nèi)容分別拆分為多個小塊(即化]!)，分別比較左右兩側(cè)對應(yīng)位置上的1)211x11，比較時，可以獲取兩個1)211x11的直方圖，計算這兩個直方圖的距離，例如巴氏距離，得到左右對應(yīng)位置上兩個？社也的直方圖距離，對其他左右對應(yīng)位置上的？社也進(jìn)行處理，得到所有的？社也之間的直方圖距離，在得到所有的直方圖距離后，可以計算所有的直方圖距離對應(yīng)的方差，當(dāng)該方差小于預(yù)設(shè)值時，則左右兩側(cè)的內(nèi)容滿足預(yù)設(shè)要求，該圖片是左右對稱拼接圖。
[0040]第二種方式，在左右兩側(cè)分別提取尺度不變特征變換匹配社證681^1)關(guān)鍵點，計算左右匹配上的對，如果對的左右關(guān)鍵點相對位置一致，則左右兩側(cè)的內(nèi)容滿足預(yù)設(shè)要求，該圖片是左右對稱拼接圖。
[0041]可以理解的是，本發(fā)明實施例中，匹配或者一致的含義不限于完全相同，是指在一定誤差范圍內(nèi)的相同。
[0042]823:按照左右相似拼接圖的分割算法進(jìn)行拼接圖的分割。
[0043]如果所述圖片是左右相似拼接圖，將所述圖片分割為左右對稱的兩個子圖片，并將分割后的得到的所述兩個子圖片確定為組成所述圖片的子圖片。
[0044]例如，左右兩側(cè)是兩個相似人臉時，則將每個人臉對應(yīng)的部分確定為一個子圖片。
[0045]824:識別所述圖片是否是多邊形拼接圖，若是，執(zhí)行325，否則，執(zhí)行326。
[0046]參見圖3，多邊形拼接圖的識別流程可以包括:
[0047]831:對所述圖片進(jìn)行縮放處理，得到一組圖片組。
[0048]縮放處理具體可以是金字塔縮放處理。
[0049]得到的圖片組中包括:原始圖片，比原始圖片尺寸小的圖片，以及，比原始圖片尺寸大的圖片。
[0050]在得到圖片組后，可以對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，所述識別結(jié)果包括所述每張圖片中包括的多邊形。
[0051]當(dāng)前處理的一張圖片可以稱為當(dāng)前處理的圖片。
[0052]所述對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，包括:
[0053]332:對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，所述當(dāng)前處理的圖片是所述圖片組中的一張圖片。
[0054]參見圖4，所述對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，包括:
[0055]841:對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行去噪。
[0056]去噪例如通過上采樣或者下采樣等方式，去除圖片中的噪聲。
[0057]342:對去噪后的圖片進(jìn)行二值化。
[0058]圖片的二值化，就是將圖片上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖片呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。
[0059]343:在二值化后，對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行視覺分析，確定邊緣信息。
[0060]視覺分析可以采用預(yù)設(shè)的視覺分析算法得到視覺特征信息，視覺特征信息例如為:圖像邊緣信息，圖像輪廓信息，直線檢測結(jié)果，多邊形檢測結(jié)果，關(guān)鍵點信息，色彩空間直方圖信息等。
[0061]在得到視覺特征信息后，可以根據(jù)視覺特征信息確定邊緣信息，例如在視覺分析時可以得到的圖像邊緣信息，實現(xiàn)對邊緣的定位。
[0062]844:根據(jù)所述邊緣信息生成輪廓信息。
[0063]可以根據(jù)通常采用的由邊緣信息生成輪廓信息的算法，由邊緣信息生成輪廓信息。在這些算法中存在多個可調(diào)參數(shù)，在具體實施時，可以根據(jù)實際需要調(diào)整這些參數(shù)，實現(xiàn)在保留輪廓時，保留盡量多的輪廓，這樣有利于召回更多潛在的多邊形。
[0064]345:根據(jù)所述輪廓信息識別出所述當(dāng)前處理的圖片中包括的多邊形。
[0065]可以根據(jù)輪廓信息對應(yīng)的角的個數(shù)以及最大角的度數(shù)確定出多邊形。
[0066]可選的，在345之后還可以包括:
[0067]846:加深二值化程度。之后重新執(zhí)行342及其后續(xù)步驟。
[0068]其中，加深二值化程度的次數(shù)可以預(yù)先設(shè)定。
[0069]加深二值化程度例如降低0的個數(shù)，增加255的個數(shù)等。
[0070]通過不同程度的二值化，有利于多邊形邊緣的識別。
[0071]547:保存所述多邊形，確定為所述識別結(jié)果。
[0072]對應(yīng)當(dāng)前處理的圖片識別出多邊形后，可以將該識別出的多邊形確定為該當(dāng)前處理的圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，之后可以保存該識別結(jié)果。
[0073]333:判斷所述識別結(jié)果中是否包括不滿足預(yù)設(shè)的停止條件的多邊形，若是，執(zhí)行334，否則，執(zhí)行335。
[0074]預(yù)設(shè)的停止條件可以是識別出的多邊形的面積在當(dāng)前處理的圖片中的占比率大于預(yù)設(shè)值，例如，可以將較大的多邊形確定為滿足停止條件的多邊形，而將較小的多邊形確定為不滿足停止條件的多邊形。
[0075]334:擦除所述不滿足所述停止條件的多邊形，之后，可以重復(fù)執(zhí)行332及其后續(xù)步驟。
[0076]擦除多邊形例如將多邊形的邊界用白色替代等。
[0077]335:將滿足所述停止條件的識別結(jié)果確定為所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果。
[0078]通過332-335可以得到圖片組中每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，之后，可以執(zhí)行:
[0079]836:根據(jù)所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，獲取所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果。
[0080]例如，將每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果組成的集合確定為圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果。
[0081]337:對所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果進(jìn)行過濾，并在過濾后的識別結(jié)果中包括第一多邊形時，確定所述圖片是多邊形拼接圖，所述第一多邊形是指占比率大于預(yù)設(shè)閾值的多邊形，所述占比率是指多邊形的面積與所述圖片的面積之間的比值。
[0082]其中，第一多邊形可以是一個或者至少兩個。
[0083]在332-335的多邊形識別階段，可以檢測出了大量的多邊形。但是，有些多邊形存在誤檢，比如一張圖上面部分是藍(lán)天，下面部分是大海，中間有條海平線，很容易被誤分為拼接圖。為了提高識別準(zhǔn)確度，可以通過過濾消除識別出的錯誤的多邊形。
[0084]過濾可以包括:修正分割邊界，和/或，消除多余多邊形。
[0085]其中，可以根據(jù)圖片的內(nèi)容信息和視覺特征信息修正分割邊界，例如，當(dāng)檢測到的多邊形的邊界落到人臉內(nèi)容或者文字區(qū)域中時，可以認(rèn)為該多邊形是誤檢的，可以用人臉邊界或者文字區(qū)域邊界來修正。
[0086]當(dāng)檢測到的大的多邊形中包含小的多邊形時，該小的多邊形可以認(rèn)為是誤檢的，可以使用非極大值抑制法0)011-121x1皿1111 311卯!'6881011，匪3)消除小的誤檢多邊形。
[0087]825:按照多邊形拼接圖的分割算法進(jìn)行拼接圖的分割。
[0088]如果所述圖片是多邊形拼接圖，將所述過濾后的識別結(jié)果中包括的多邊形對應(yīng)的部分，確定為所述圖片的子圖片。
[0089]例如，參見圖5，假設(shè)經(jīng)過多邊形識別和過濾，得到兩個多邊形51，且每個多邊形的占比率大于預(yù)設(shè)閾值，則每個多邊形對應(yīng)的部分為一個子圖片，將圖片劃分為如圖5所示的兩個子圖片。
[0090]826:按照普通圖片進(jìn)行處理。
[0091]例如，進(jìn)行通常采用的一般圖片的處理方式。
[0092]本實施例中，通過識別待處理的圖片是否是拼接圖，并在是拼接圖時，根據(jù)拼接圖分割算法，對圖片進(jìn)行分割，可以識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。進(jìn)而，通過拼接圖的識別和子圖提取，可以更準(zhǔn)確提取圖片信息，幫助圖片分類效果，提高裁剪圖片時的準(zhǔn)確率等，對于圖片處理相關(guān)產(chǎn)品線起到有力作用。
[0093]圖6是本發(fā)明另一實施例提出的圖片處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置60包括獲取模塊61，識別模塊62和分割模塊63。
[0094]獲取模塊61用于獲取待處理的圖片；
[0095]待處理的圖片是要進(jìn)行分割處理的圖片，該圖片可以是從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的。
[0096]該待處理的圖片可以是普通圖片，或者，也可以是拼接圖。
[0097]識別模塊62于識別所述圖片是否是拼接圖；
[0098]分割模塊63用于如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
[0099]其中，拼接圖可以包括:左右相似拼接圖，或者，多邊形拼接圖。
[0100]左右相似拼接圖是指拼接圖存在左子圖和右子圖，并且兩個子圖內(nèi)容相似。一般來講，這類拼接圖的左子圖和右子圖存在密切聯(lián)系，比如對比照片，或者，右子圖是左子圖的細(xì)化等。
[0101]可以理解的是，本發(fā)明實施例中，相似可以根據(jù)預(yù)設(shè)算法確定，例如，分別提取左子圖的特征信息與右子圖的特征信息，再根據(jù)預(yù)設(shè)算法計算這兩個特征信息之間的相似度數(shù)值，根據(jù)計算得到的相似度數(shù)值確定兩個子圖是否相似。而具體的提取的特征信息以及具體的計算相似度數(shù)值的算法可以在通常采用的算法中根據(jù)需要選取。
[0102]多邊形拼接圖是指子圖的外形是多邊形。
[0103]其中，左右相似拼接圖和多邊形拼接圖可以采用不同的識別方法進(jìn)行識別，以及子圖分割。
[0104]可選的，當(dāng)所述拼接圖是左右相似拼接圖時，所述識別模塊72具體用于:
[0105]提取所述圖片的內(nèi)容信息；
[0106]當(dāng)所述內(nèi)容信息滿足預(yù)設(shè)的左右對稱要求時，確定所述圖片是左右相似拼接圖。
[0107]其中，可以提取所述圖片的內(nèi)容信息，當(dāng)所述內(nèi)容信息滿足預(yù)設(shè)的左右對稱要求時，確定所述圖片是左右相似拼接圖。
[0108]提取圖片的內(nèi)容信息可以包括:提取圖片中的人臉信息，文字信息，姿態(tài)信息，前景和背景信息，主體信息等，具體的提取方法可以采用人臉識別或者文字識別等技術(shù)。
[0109]在判斷內(nèi)容信息是否滿足左右對稱要求時，可以將提取的內(nèi)容信息區(qū)分為左子圖的內(nèi)容信息和右子圖的內(nèi)容信息，根據(jù)預(yù)設(shè)算法計算這兩個內(nèi)容信息的相似度數(shù)值，將相似度數(shù)值大于預(yù)設(shè)閾值時，確定內(nèi)容信息滿足左右對稱要求。
[0110]或者，由于左右相似拼接圖通常中間存在分割線，因此，在提取到內(nèi)容信息后，可以先判斷圖片中間位置的內(nèi)容信息是否是線條，在是線條時才進(jìn)行后續(xù)處理，從而過濾到一部分圖片，降低工作量，由于中間位置的內(nèi)容信息是線條時也不一定是左右相似拼接圖，例如，提取出的中間位置的線條可能是旗桿，因此，后續(xù)處理還包括繼續(xù)判斷線條左右兩側(cè)的內(nèi)容是否滿足預(yù)設(shè)要求。判斷線條左右兩側(cè)的內(nèi)容是否滿足預(yù)設(shè)要求時可以采用如下兩種方式:
[0111]第一種方式，將左右兩側(cè)的內(nèi)容分別拆分為多個小塊化10，分別比較左右兩側(cè)對應(yīng)位置上的1)211x11，比較時，可以獲取兩個1)211x11的直方圖，計算這兩個直方圖的距離，例如巴氏距離，得到左右對應(yīng)位置上兩個？社也的直方圖距離，對其他左右對應(yīng)位置上的？社也進(jìn)行處理，得到所有的？社也之間的直方圖距離，在得到所有的直方圖距離后，可以計算所有的直方圖距離對應(yīng)的方差，當(dāng)該方差小于預(yù)設(shè)值時，則左右兩側(cè)的內(nèi)容滿足預(yù)設(shè)要求，該圖片是左右對稱拼接圖。
[0112]第二種方式，在左右兩側(cè)分別提取尺度不變特征變換匹配社證681^1)關(guān)鍵點，計算左右匹配上的對，如果對的左右關(guān)鍵點相對位置一致，則左右兩側(cè)的內(nèi)容滿足預(yù)設(shè)要求，該圖片是左右對稱拼接圖。
[0113]可以理解的是，本發(fā)明實施例中，匹配或者一致的含義不限于完全相同，是指在一定誤差范圍內(nèi)的相同。
[0114]相應(yīng)的，所述分割模塊63具體用于:
[0115]如果所述圖片是左右相似拼接圖，將所述圖片分割為左右對稱的兩個子圖片，并將分割后的得到的所述兩個子圖片確定為組成所述圖片的子圖片。
[0116]如果所述圖片是左右相似拼接圖，將所述圖片分割為左右對稱的兩個子圖片，并將分割后的得到的所述兩個子圖片確定為組成所述圖片的子圖片。
[0117]例如，左右兩側(cè)是兩個相似人臉時，則將每個人臉對應(yīng)的部分確定為一個子圖片。
[0118]可選的，參見圖7，當(dāng)所述拼接圖是多邊形拼接圖時，所述識別模塊62包括:
[0119]第一單元621，用于對所述圖片進(jìn)行縮放處理，得到一組圖片組；
[0120]縮放處理具體可以是金字塔縮放處理。
[0121]得到的圖片組中包括:原始圖片，比原始圖片尺寸小的圖片，以及，比原始圖片尺寸大的圖片。
[0122]在得到圖片組后，可以對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，所述識別結(jié)果包括所述每張圖片中包括的多邊形。
[0123]當(dāng)前處理的一張圖片可以稱為當(dāng)前處理的圖片。
[0124]第二單元622，用于對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，所述識別結(jié)果包括所述每張圖片中包括的多邊形；
[0125]可選的，所述第二單元622具體用于:
[0126]對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，所述當(dāng)前處理的圖片是所述圖片組中的一張圖片；
[0127]如果所述識別結(jié)果中包括不滿足預(yù)設(shè)的停止條件的多邊形，則擦除所述不滿足所述停止條件的多邊形，并重新進(jìn)行多邊形識別，直至得到的識別結(jié)果都滿足所述停止條件；
[0128]將滿足所述停止條件的識別結(jié)果確定為所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果。
[0129]可選的，所述第二單元622進(jìn)一步具體用于:
[0130]對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行去噪和二值化；
[0131]根據(jù)所述去噪和二值化結(jié)果，對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行視覺分析，確定邊緣信息；
[0132]根據(jù)所述邊緣信息生成輪廓信息；
[0133]根據(jù)所述輪廓信息識別出所述當(dāng)前處理的圖片中包括的多邊形；
[0134]保存所述多邊形，確定為所述識別結(jié)果。
[0135]第三單元623，用于根據(jù)所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，獲取所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果；
[0136]第四單元624，用于對所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果進(jìn)行過濾，并在過濾后的識別結(jié)果中包括第一多邊形時，確定所述圖片是多邊形拼接圖，所述第一多邊形是指占比率大于預(yù)設(shè)閾值的多邊形，所述占比率是指多邊形的面積與所述圖片的面積之間的比值。
[0137]其中，第一多邊形可以是一個或者至少兩個。
[0138]具體的，對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果可以具體參見上述方法實施例中的描述，在此不再贅述。
[0139]相應(yīng)的，所述分割模塊63具體用于:
[0140]如果所述圖片是多邊形拼接圖，將所述過濾后的識別結(jié)果中包括的第一多邊形對應(yīng)的部分，確定為所述圖片的子圖片。
[0141]例如，參見圖5，假設(shè)經(jīng)過多邊形識別和過濾，得到兩個多邊形51，且每個多邊形的占比率大于預(yù)設(shè)閾值，則每個多邊形對應(yīng)的部分為一個子圖片，將圖片劃分為如圖5所示的兩個子圖片。
[0142]本實施例中，通過識別待處理的圖片是否是拼接圖，并在是拼接圖時，根據(jù)拼接圖分割算法，對圖片進(jìn)行分割，可以識別出拼接圖，并按照拼接圖的處理方式處理拼接圖，從而實現(xiàn)根據(jù)圖片類別的不同選擇對應(yīng)的處理方式，提高處理效果。進(jìn)而，通過拼接圖的識別和子圖提取，可以更準(zhǔn)確提取圖片信息，幫助圖片分類效果，提高裁剪圖片時的準(zhǔn)確率等，對于圖片處理相關(guān)產(chǎn)品線起到有力作用。
[0143]需要說明的是，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。
[0144]流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員所理解。
[0145]應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn):具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列⑴以)，現(xiàn)場可編程門陣列(沖以)等。
[0146]本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
[0147]此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。
[0148]上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0149]在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。
[0150]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
【權(quán)利要求】
1.一種圖片處理方法，其特征在于，包括: 獲取待處理的圖片； 識別所述圖片是否是拼接圖； 如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述拼接圖是左右相似拼接圖時，所述識別所述圖片是否是拼接圖，包括: 提取所述圖片的內(nèi)容信息； 當(dāng)所述內(nèi)容信息滿足預(yù)設(shè)的左右對稱要求時，確定所述圖片是左右相似拼接圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片，包括: 如果所述圖片是左右相似拼接圖，將所述圖片分割為左右對稱的兩個子圖片，并將分割后的得到的所述兩個子圖片確定為組成所述圖片的子圖片。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述拼接圖是多邊形拼接圖時，所述識別所述圖片是否是拼接圖，包括: 對所述圖片進(jìn)行縮放處理，得到一組圖片組； 對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，所述識別結(jié)果包括所述每張圖片中包括的多邊形； 根據(jù)所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，獲取所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果； 對所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果進(jìn)行過濾，并在過濾后的識別結(jié)果中包括第一多邊形時，確定所述圖片是多邊形拼接圖，所述第一多邊形是指占比率大于預(yù)設(shè)閾值的多邊形，所述占比率是指多邊形的面積與所述圖片的面積之間的比值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片，包括: 如果所述圖片是多邊形拼接圖，將所述過濾后的識別結(jié)果中包括的第一多邊形對應(yīng)的部分，確定為所述圖片的子圖片。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，包括: 對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，所述當(dāng)前處理的圖片是所述圖片組中的一張圖片； 如果所述識別結(jié)果中包括不滿足預(yù)設(shè)的停止條件的多邊形，則擦除所述不滿足所述停止條件的多邊形，并重新進(jìn)行多邊形識別，直至得到的識別結(jié)果都滿足所述停止條件； 將滿足所述停止條件的識別結(jié)果確定為所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，包括: 對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行去噪和二值化； 根據(jù)所述去噪和二值化結(jié)果，對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行視覺分析，確定邊緣信息； 根據(jù)所述邊緣信息生成輪廓信息； 根據(jù)所述輪廓信息識別出所述當(dāng)前處理的圖片中包括的多邊形； 保存所述多邊形，確定為所述識別結(jié)果。
8.一種圖片處理裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取待處理的圖片； 識別模塊，用于識別所述圖片是否是拼接圖； 分割模塊，用于如果所述圖片是拼接圖，根據(jù)預(yù)設(shè)的拼接圖分割算法，對所述圖片進(jìn)行分割，得到組成所述圖片的子圖片。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述拼接圖是左右相似拼接圖時，所述識別模塊具體用于: 提取所述圖片的內(nèi)容信息； 當(dāng)所述內(nèi)容信息滿足預(yù)設(shè)的左右對稱要求時，確定所述圖片是左右相似拼接圖。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述分割模塊具體用于: 如果所述圖片是左右相似拼接圖，將所述圖片分割為左右對稱的兩個子圖片，并將分割后的得到的所述兩個子圖片確定為組成所述圖片的子圖片。
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述拼接圖是多邊形拼接圖時，所述識別t吳塊包括: 第一單元，用于對所述圖片進(jìn)行縮放處理，得到一組圖片組； 第二單元，用于對所述圖片組中的每張圖片進(jìn)行多邊形識別，得到每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，所述識別結(jié)果包括所述每張圖片中包括的多邊形； 第三單元，用于根據(jù)所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果，獲取所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果; 第四單元，用于對所述圖片組對應(yīng)的識別結(jié)果進(jìn)行過濾，并在過濾后的識別結(jié)果中包括第一多邊形時，確定所述圖片是多邊形拼接圖，所述第一多邊形是指占比率大于預(yù)設(shè)閾值的多邊形，所述占比率是指多邊形的面積與所述圖片的面積之間的比值。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述分割模塊具體用于: 如果所述圖片是多邊形拼接圖，將所述過濾后的識別結(jié)果中包括的第一多邊形對應(yīng)的部分，確定為所述圖片的子圖片。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第二單元具體用于: 對當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行多邊形識別，得到識別結(jié)果，所述當(dāng)前處理的圖片是所述圖片組中的一張圖片； 如果所述識別結(jié)果中包括不滿足預(yù)設(shè)的停止條件的多邊形，則擦除所述不滿足所述停止條件的多邊形，并重新進(jìn)行多邊形識別，直至得到的識別結(jié)果都滿足所述停止條件； 將滿足所述停止條件的識別結(jié)果確定為所述每張圖片對應(yīng)的識別結(jié)果。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述第二單元進(jìn)一步具體用于: 對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行去噪和二值化； 根據(jù)所述去噪和二值化結(jié)果，對所述當(dāng)前處理的圖片進(jìn)行視覺分析，確定邊緣信息； 根據(jù)所述邊緣信息生成輪廓信息； 根據(jù)所述輪廓信息識別出所述當(dāng)前處理的圖片中包括的多邊形； 保存所述多邊形，確定為所述識別結(jié)果。
【文檔編號】G06T7/00GK104504712SQ201410842993
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】李旭斌, 陳世佳, 文石磊, 秦首科, 張澤明, 韓友, 江焱, 陳志揚 申請人:百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司