CN104111778B - 图片显示方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种图片显示方法和装置，属于图片处理领域。所述方法包括：获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度；根据该相似度，对该n张图片进行折叠；显示该折叠后的图片。所述装置包括：获取模块，确定模块，折叠模块和显示模块。本公开通过获取图片的图片信息，根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠并显示该折叠后的图片。采用本公开提供的方案，节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及图片处理领域，特别涉及一种图片显示方法和装置。
背景技术
随着手机、数码相机和扫描仪等具有拍摄功能的终端的广泛应用，人们对图片的获取也变得越来越容易。
以数码相机为例，用户可以通过拍照获取到多张图片。当这些图片需要显示时，数码相机通常以照片墙的方式，将各张照片均匀分布在屏幕上显示。
但用户在拍照的时候可能会对一个场景拍照多次或连拍，这样，就会导致图库中存在大量相似的图片。当用户需要在浏览过程中查找某张图片时，由于对某个场景的拍照次数过多，可能会导致该场景的图片占据了整个屏幕，而用户必须一张张浏览图库中的图片，才会找到自己需要的图片，这样就会造成用户查找自己需要的图片的时间变长，且对多张相同或相似的图片的浏览，也会影响用户的体验。
发明内容
为了解决相关技术中用户查找自己需要的图片的时间变长，且对多张相同或相似的图片的浏览，也会影响用户的体验的问题，本公开实施例提供了一种图片显示方法和装置。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图片显示方法，该方法包括：
获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度；
根据该相似度，对该n张图片进行折叠；
显示该折叠后的图片。
一个实施例，该获取n张图片的图片信息，包括：
获取该n张图片的特征信息、时间信息和地点信息中的任意一种。
一个实施例，该根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若该图片信息为特征信息，根据该特征信息，计算该n张图片中每两张图片的特征向量；
根据该特征向量，确定该两张图片的相似度。
一个实施例，该根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若该图片信息为时间信息，则根据该时间信息，计算该n张图片中每两张图片之间的时间间隔；
根据该时间间隔，确定该两张图片的相似度，该相似度与该时间间隔呈负相关关系。
一个实施例，该根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若该图片信息为地点信息，则根据该地点信息，计算该n张图片中每两张图片的地点之间的距离；
根据该距离，确定该两张图片的相似度，该相似度与该距离呈负相关关系。
一个实施例，该根据该相似度，对该n张图片进行折叠，包括：
将该n张图片中，相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
或，
根据该相似度，对该n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对该相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
一个实施例，该显示该折叠后的图片包括：
提取该折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示该折叠组的代表图片，忽略显示该折叠组中除该代表图片以外的各个图片；或，显示该折叠组的代表图片和该折叠组中除该代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示该折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片作标记。
一个实施例，该方法还包括：
当检测到对该折叠组的任一代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示该折叠组中的图片。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图片显示装置，该装置包括：
获取模块，被配置为获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
确定模块，被配置为根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度；
折叠模块，被配置为根据该相似度，对该n张图片进行折叠；
显示模块，被配置为显示该折叠后的图片。
一个实施例，该获取模块被配置为获取该n张图片的特征信息、时间信息和地点信息中的任意一种。
一个实施例，该确定模块，包括：
第一计算单元，被配置为当该图片信息为特征信息时，根据该特征信息，计算该n张图片中每两张图片的特征向量；
第一确定单元，被配置为根据该特征向量，确定该两张图片的相似度。
一个实施例，该确定模块还包括：
第二计算单元，被配置为当该图片信息为时间信息时，根据该时间信息，计算该n张图片中每两张图片之间的时间间隔；
第二确定单元，被配置为根据该时间间隔，确定该两张图片的相似度，该相似度与该时间间隔呈负相关关系。
一个实施例，该确定模块还包括：
第三计算单元，被配置为当该图片信息为地点信息时，根据该地点信息，计算该n张图片中每两张图片的地点之间的距离；
第三确定单元，被配置为根据该距离，确定该两张图片的相似度，该相似度与该距离呈负相关关系。
一个实施例，
该折叠模块，被配置为将该n张图片中，相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
或，
该折叠模块，被配置为根据该相似度，对该n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对该相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
一个实施例，该显示模块，包括：
提取单元，被配置为提取该折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示单元，被配置为显示该折叠组的代表图片，忽略显示该折叠组中除该代表图片以外的各个图片；或，显示该折叠组的代表图片和该折叠组中除该代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示该折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片作标记。
一个实施例，
该显示单元，被配置为当检测到对该折叠组的任一代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示该折叠组中的图片。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种图片显示装置，该装置包括：
处理器；
用于存储该处理器的可执行指令的存储器；
其中，该处理器被配置为：
获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度；
根据该相似度，对该n张图片进行折叠；
显示该折叠后的图片。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过获取n张图片的图片信息，根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠并显示该折叠后的图片。采用本公开实施例提供的图片显示方法，将相似度高的图片进行折叠并显示。节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图；
图2是根据另一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图；
图3是根据另一示例性实施例示出的一种确定图片相似度方法的方法流程图；
图4是根据另一示例性实施例示出的另一种确定图片相似度方法的方法流程图；
图5是根据另一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理前图片的示意图；
图6是根据另一示例性实施例示出的另一种图片显示方法处理前图片的示意图；
图7是根据另一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图8是根据另一示例性实施例示出的另一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图9是根据另一示例性实施例示出的再一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图10是根据另一示例性实施例示出的又一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图11是根据另一示例性实施例示出的还一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图12是根据另一示例性实施例示出的再一种图片显示方法处理前图片的示意图；
图13是根据再一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图；
图14是根据再一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理前图片的示意图；
图15是根据再一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图16是根据再一示例性实施例示出的另一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图17是根据再一示例性实施例示出的再一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图18是根据还一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图；
图19是根据还一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图20是根据还一示例性实施例示出的另一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图21是根据还一示例性实施例示出的再一种图片显示方法处理后图片的示意图；
图22是根据一示例性实施例示出的一种用于图片显示的装置的框图；
图23是根据另一示例性实施例示出的一种用于图片显示的装置的框图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开中的终端可以是具有图片拍摄功能的终端，如手机、平板电脑、智能电视、数码相机、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图，本实施例以该图片显示方法应用于终端中来举例说明。参见图1，该图片显示方法可以包括如下几个步骤：
在步骤101中，获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2。
在步骤102中，根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
在步骤103中，根据该相似度，对该n张图片进行折叠。
该折叠是指：将n张图片聚合成一个组，并将该组中的至少一张图片作为代表图片。
在步骤104中，显示该折叠后的图片。
本公开实施例提供的图片显示方法，通过获取n张图片的图片信息，根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠并显示该折叠后的图片。采用本公开实施例提供的图片显示方法，将相似度高的图片进行折叠并显示，节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图，本实施例以该图片显示方法应用于终端中来举例说明。参见图2，该图片显示方法可以包括如下几个步骤：
在步骤201中，获取n张图片的特征信息，n为正整数且n≥2。
终端获取n张图片的特征信息，该特征信息可以是图片的特征点、特征物体、灰度值或者各个像素点的特征向量等信息中的任意一种。
在本实施例中，以终端获取到的特征信息为特征向量为例进行说明。由于sift特征具有尺度不变性，即，图片的sift特征不会因为图片的旋转角度、拍摄视角或图片亮度的变化而变化，因此，本实施例具体以该特征信息为128维的sift特征向量为例进行说明。
终端首先提取两张图片的所有像素点，从该提取到的像素点中，获取关键像素点，舍弃除关键像素点以外的像素点。其中，该关键像素点为对该图片的稳定性以及抗噪声能力贡献较大的点，如，图片中对比度较高的像素点，或图片的中间位置的像素点，除关键像素点以外的像素点为对该图片的稳定性以及抗噪声能力贡献较小的点，如。图片中对比度较低的像素点、图片边缘的像素点等。具体对该关键像素点的获取可以通过角点检测器(Harris Corner detector)实现。
当终端获取到该关键像素点时，终端计算该关键像素点的128维的sift特征向量。其中，终端为每个关键像素点确定一个方向，进而按照该方向，利用该关键像素点邻域的梯度方向分布特征，为每一个关键像素点确定方向参数，进而得到该关键像素点的128维的sift特征向量。
在步骤202中，根据该特征信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
终端根据该特征信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度有以下两种情况，其中，该特征信息为128维的sift特征向量：
第一种情况，终端根据特征向量之间的余弦相似度，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种确定图片相似度方法的方法流程图。参见图3，该确定图片相似度方法可以包括如下几个步骤：
在步骤301中，计算特征向量之间的余弦相似度。
假设特征向量1为V(a)＝(a1,a2，...ai...an)，特征向量2为V(b)＝(b1,b2,...bi...bn)，其中，i为维度数，n总的维度数，且i≤n，当该特向量为128维的sift特征向量时，n＝128。a1,a2,a3......an为特征向量1在各个维度上的分量，b1,b2，b3......bn为特征向量2在各个维度上的分量，那么该特征向量1和特征向量2之间的余弦相似度就可以表示为：
由以上余弦相似度公式可知，该式计算得到的结果的数值范围在[-1，1]之间。在实际应用中，当该式表示余弦相似度时，其数值范围在[0，1]之间，当该式的计算结果为0时，则参与计算的两个向量的余弦相似度就为0，0说明该两个特征向量完全不同；当该式的计算结果为1时，则参与计算的两个向量的余弦相似度就为1，1说明该两个特征向量完全相同。
以特征向量为二维向量为例，若两个二维向量分别为P＝(3，4)，Q＝(-3，4)，那么根据以上公式可以计算得该二维向量P和Q之间的余弦相似度为0.5。
在步骤302中，根据该余弦相似度，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
在本实施例中，相似度与该余弦相似度呈正相关关系，即余弦相似度越大，参与余弦相似度计算的两个特征向量的相似度就越高，则该两个向量对应的关键像素点的相似度就越高；余弦相似度越小，参与该余弦相似度计算的两个特征向量的相似度就越低，则该两个向量对应的关键像素点的相似度就越低。
在实际应用中，可以预先设置好相似度与余弦相似度之间的函数关系，终端在计算得到关键像素点的余弦相似度时，可以根据该函数关系，确定该两个关键像素点的相似度，进而根据提取到的两张图片中关键像素点的个数以及两张图片中各个关键像素点的相似度，确定该两张图片的相似度。其中，终端可以将两张图片的关键像素点的平均相似度值，作为该两张图片的相似度。如，假设图片A和图片B分别都有j个关键像素点，其各个关键的相似度分别为x1，x2，...xj，则该两张图片的相似度就可以表示为：(x1+x2+...+xj)/j
假设图片A和图片B分别有6个关键像素点，其各个关键像素点之间的相似度分别为0.8、0.92、0.85、0.21、0.99和0.98，那么可以确定该两张图片的相似度为0.64。
第二种情况，根据特征向量之间的欧氏距离，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
图4是根据另一示例性实施例示出的另一种确定图片相似度方法的方法流程图。参见图4，该确定图片相似度方法可以包括如下几个步骤：
在步骤401中，计算特征向量之间的欧氏距离。
假设特征向量1为V(a)＝(a1,a2，...ai...an)，特征向量2为V(b)＝(b1,b2,...bi...bn)，其中，i为维度数，n总的维度数，且i≤n，当该特向量为128维的sift特征向量时，n＝128。a1,a2,a3......an为特征向量1在各个维度上的分量，b1,b2，b3......bn为特征向量2在各个维度上的分量，那么该特征向量1和特征向量2之间的欧氏距离就可以表示为：
以特征向量为二维向量为例，若两个二维向量分别为P＝(3，4)，Q＝(0，8)，那么根据以上公式可以计算得该二维向量P和Q之间的欧氏距离为5。
在步骤402中，根据该欧氏距离，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
在本实施例中，相似度与该欧氏距离呈负相关关系，即欧氏距离越大，参与欧氏距离计算的两个特征向量的相似度就越低，则该两个向量对应的关键像素点的相似度就越低；欧氏距离越小，参与该欧氏距离计算的两个特征向量的相似度就越高，则该两个向量对应的关键像素点的相似度就越高。
在实际应用中，可以预先设置好相似度与欧氏距离之间的函数关系，终端在计算得到关键像素点的欧氏距离时，可以根据该函数关系，确定该两个关键像素点的相似度，进而根据提取到的两张图片中关键像素点的个数以及两张图片中的关键像素点的相似度，确定该两张图片的相似度。其中，终端可以将两张图片的关键像素点的平均相似度值，作为该两张图片的相似度。如，假设图片A和图片B分别都有j个关键像素点，其各个关键的相似度分别为x1，x2，...xj，则该两张图片的相似度就可以表示为：(x1+x2+...+xj)/j
假设图片A和图片B分别有600万个关键像素点，其各个关键像素点之间的相似度分别为0.8、0.92、0.85、0.21、0.99和0.98，且相似度为该各个相似度对应的关键像素点数均为100万个，那么可以确定该两张图片的相似度为0.64。
在步骤203中，根据该相似度，对该n张图片进行折叠。
该折叠是指：将n张图片聚合成一个组，并将该组中的至少一张图片作为代表图片。
在本实施例中，终端根据该相似度，对该n张图片进行折叠，有以下两种方式：
第一种方式，将该n张图片中，相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
其中，第一预设阈值用于衡量图片相似度的高低，当两张图片的相似度大于第一预设阈值时，则认为此时该两张图片的相似度较高；当两张图片的相似度小于第一预设阈值时，则认为此时该两张图片的相似度较低。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种图片显示方法处理前图片的示意图。参见图5，该示意图中存在图片A、图片B、图片C、图片D、图片E、图片F、图片G、图片H、图片I、图片J、图片K和图片L这12张图片，终端根据以上步骤202中的相似度确定方法，可以确定该各个图片与其他图片的相似度为下表1所示的相似度(下表1在对各个图片与其他图片的相似度进行说明时，只给出了各个图片的代表字母。)。
| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | |
| B | 0.98 | ||||||||||
| C | 0.06 | 0.07 | |||||||||
| D | 0.05 | 0.07 | 0.99 | ||||||||
| E | 0.08 | 0.05 | 0.96 | 0.97 | |||||||
| F | 0.03 | 0.11 | 0.12 | 0.02 | 0.02 | ||||||
| G | 0.01 | 0.02 | 0.23 | 0.27 | 0.26 | 0.87 | |||||
| H | 0.25 | 0.29 | 0.05 | 0.07 | 0.02 | 0.01 | 0.04 |
| I | 0 | 0 | 0.25 | 0.26 | 0.28 | 0.31 | 0.37 | 0.10 | |||
| J | 0.12 | 0.13 | 0.26 | 0.35 | 0.37 | 0.32 | 0.35 | 0.02 | 0.21 | ||
| K | 0.11 | 0.03 | 0.20 | 0.27 | 0.29 | 0.37 | 0.41 | 0.28 | 0.25 | 0.96 | |
| L | 0.13 | 0.15 | 0.21 | 0.26 | 0.23 | 0.35 | 0.42 | 0.30 | 0.27 | 0.97 | 0.99 |
表1
假设第一预设阈值为0.8，由上表1可知，图片A和图片B的相似度大于该第一预设阈值0.8；图片C和图片D、图片D和图片E的相似度均大于该第一预设阈值0.8；图片G和图片F的相似度大于该第一预设阈值0.8；图片K和图片L、图片L和图片J的相似度均大于该第一预设阈值0.8。因此，终端认为该图片A和图片B的相似度较高，图片C、图片D和图片E这三张图片的相似度较高，图片G和图片F的相似度较高，图片K、图片L和图片J这三张图片的相似度较高。终端对该相似度较高的图片分别进行折叠，形成四个折叠组。假设对图片A和图片B进行折叠形成折叠组51，对图片C、图片D和图片E进行折叠形成折叠组52，对图片G和图片F进行折叠形成折叠组53，对图片K、图片L和图片J进行折叠形成折叠组54。
第二种方式，根据该相似度，对该n张图片按照相似度从大到小进行排序，按照排序顺序对该相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
终端从该n张图片中选取一张基准图片，将该基准图片作为排序后的第1张图片，将与该基准图片相似度最高的图片作为排序后的第2张图片，进而，终端以该第2张图片为基准图片，将与该第2张图片相似度最高的图片作为排序后的第3张图片，依次类推，实现对该n张图片的排序。参见表1和图5，假设基准图片为图片A，按照相似度从大到小的顺序对该12张图片进行排序后得到的图片序列为：图片A、图片B、图片H、图片D、图片E、图片C、图片G、图片F、图片J、图片L、图片K、图片I，对该图片进行排序后的结果可以用图6所示的示意图表示。
继续假设第一预设阈值为0.8，终端可以根据上表1得到相似度大于该第一预设阈值0.8的图片有图片A和图片B，图片C、图片D和图片E，图片G和图片F，图片K、图片L和图片J。终端在对该四组图片进行折叠时，可以在每一组中确定一张基准图片，以该基准图片为准，按照相似度从高到底的顺序，对图片进行折叠。其中，终端可以随机对该基准图片进行确定，也可以将该组中的第一张图片作为基准图片，本公开对此不做限定。
比如，在对图片C、图片D和图片E进行折叠时，终端以图片C为基准图片，由于图片C和图片D的相似度为0.99，图片C和图片E的相似度为0.96，因此终端首先将图片D和图片C进行折叠，进而再将图片E折叠至该折叠组中。
再比如，在对图片K、图片L和图片J进行折叠时，终端以图片L为基准图片，由于图片K和图片L的相似度为0.99，图片J和图片L的相似度为0.97，因此终端首先将图片K和图片L进行折叠，进而再将图片J折叠至该折叠组中。
在步骤204中，显示该折叠后的图片。
在本实施例中，终端在显示该折叠后的图片时，有以下三种方式：
第一种方式，提取该折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，n≥m≥1，显示该折叠组的代表图片，忽略显示该折叠组中除该代表图片以外的各个图片。
终端可以根据折叠组图片的名称等信息，从该折叠组中提取m张图片作为该折叠组的代表图片，将该折叠组中，除了该代表图片以外的图片隐藏起来不显示，以步骤203中形成的四个折叠组为例进行说明。假设终端将图片A作为折叠组51的代表图片，将图片E作为折叠组52的代表图片，将图片G作为折叠组53的代表图片，将图片K和图片L作为折叠组54的代表图片。则在显示图片时，对于以上四个折叠组而言，终端只显示各个组的代表图片，不显示除该代表图片以外的图片。即，对于折叠组51而言，终端只显示图片A，而不显示图片B，对于折叠组52而言，终端只显示图片E，而不显示图片C和图片D，对于折叠组53而言，终端只显示图片G，而不显示图片F，对于折叠组54而言，终端显示图片K和图片L，而不显示图片J，该显示结果如图7所示。
需要说明的是，当终端对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠后，形成的空位，后面未进行折叠的图片，或后面形成的折叠组会前移，以补充该空位，其中，该空位为折叠之前该折叠组的图片所在的位置，如，在该图7中，图片H补充了图片A和图片B进行折叠后形成的空位，该空位为折叠前图片B所在的位置，再如，原来在该显示界面中不显示的图片M也通过前移，显示在该显示界面中。
第二种方式，提取该折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，显示该折叠组的代表图片和该折叠组中除该代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分。
继续假设图片A为折叠组51的代表图片，图片E为折叠组52的代表图片，图片G为折叠组53的代表图片，图片K和图片L为折叠组54的代表图片，则在显示图片时，对于以上四个折叠组而言，终端显示各个组的代表图片，并显示各个组中除了代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分。即，对于折叠组51而言，终端显示图片A，并显示图片B的折叠后的边缘部分，对于折叠组52而言，终端显示图片E，并显示图片C和图片D的折叠后的边缘部分，对于折叠组53而言，终端显示图片G，并显示图片F的折叠后的边缘部分，对于折叠组54而言，终端显示图片K和图片L，并显示图片J的折叠后的边缘部分，该显示结果如图8所示。
需要说明的是，当终端对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠后，形成的空位，后面未进行折叠的图片，或后面形成的折叠组会前移，以补充该空位，其中，该空位为折叠之前该折叠组的图片所在的位置，如，在该图8中，图片H补充了图片A和图片B进行折叠后形成的空位，该空位为折叠前图片B所在的位置，再如，原来在该显示界面中不显示的图片M也通过前移，显示在该显示界面中。
需要说明的是，在以上该两种方式中，当终端没有提取折叠组的代表图片时，可以以该折叠组的第一张图片作为代表图片。
第三种方式，显示该折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片作标记。
继续以上述步骤203中形成的四个折叠组为例进行说明。终端显示各个折叠组中的所有图片，即，对于折叠组51而言，终端显示图片A和图片B，对于折叠组52而言，终端显示图片C、图片D和图片E，对于折叠组53而言，终端显示图片F和图片G，对于折叠组54而言，终端显示图片J、图片K和图片L。
需要说明的是，终端在显示各个组的所有图片时，对该折叠组的图片用特定标记进行标记。其中，该特定标记用于区分折叠组图片与其他未折叠的图片，该特定标记可以是一个虚线围成的框，如图9所示。
还需要说明的是，终端在对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠时，可以形成折叠按钮和展开按钮，将该折叠按钮和展开按钮显示在该显示界面的特定位置，该特定位置可以根据用户对终端的使用习惯或根据终端界面的使用情况进行选取，以使得终端用户可以通过点击折叠按钮，对图片进行折叠，通过点击展开按钮，展开该折叠组，实现对该折叠组的图片的查看。当终端没有形成折叠按钮时，终端用户也可以通过点击该折叠组的代表图片查看该折叠组的图片，如10所示，在该图10中，折叠组51、折叠组52和折叠组53的右下角的按钮即为展开按钮，用于表示此时该折叠组51的图片是折叠在一起的，终端用户可以点击展开按钮，展开对应的折叠组，折叠组54的右下角的按钮即为折叠按钮，用于表示此时折叠组54中的图片是展开显示的，终端用户可以点击该折叠按钮，对该折叠组进行折叠。
还需要说明的是，当终端检测到对展开按钮或代表图片的操作指令时，终端可以在原显示界面显示该折叠组的图片，也可以在新的显示界面以平铺方式显示该折叠组的图片。其中，在原显示界面显示折叠组的图片时，可以为图10所示的折叠组54的显示方式，在新的显示界面以平铺方式显示折叠组的图片时，该新的显示界面与文件夹打开时的界面类似，如图11所示，该图中所示的是在新的界面以平铺方式显示折叠组54中的图片。
还需要说明的是，当终端检测到对某一图片移动指令时，终端根据该指令，对该图片进行移动。其中，该移动指令包括对第一方向的移动指令和对第二方向的移动指令，其中，该第一方向指的是从折叠组内到折叠组之外的方向，该第二方向指的是从折叠组之外到折叠组内的方向。从而使得终端用户可以将未折叠的图片移至折叠组内，实现对该图片的折叠，或将已折叠的图片移至折叠组外。该移动图片的操作可以通过直接点击图片并移动图片实现，也可以在图片的指定位置形成移动按钮，终端用户可以通过点击该移动按钮，实现对图片的移动，其中，该移动按钮如图12所示的各个图片的右下角的按钮。
还需要说明的是，在本实施例中，以上步骤203和步骤204是先后顺序进行的，而事实上，在本公开提供的其它实施例中，该步骤203和步骤204也可以同时进行，即，终端一边对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，一边显示折叠结果，以使得该折叠和显示的过程可以以动画的形式呈现。
本公开实施例提供的方案，通过获取n张图片的特征信息，根据该特征信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠，进而显示该折叠后的图片。节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。进一步地，通过计算特征信息的特征向量，根据该特征向量的余弦相似度或欧氏距离与相似度的函数关系，确定两张图片的相似度，进而对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，确保了折叠图片相似度的准确性，避免了对相似度较低的图片的折叠。进一步地，通过提取折叠组中的m张图片作为折叠组的代表图片，显示折叠组的代表图片，忽略显示折叠组中除代表图片以外的图片；或显示折叠组的代表图片和除代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或显示折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片进行标记，以及当检测到对代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示折叠组中的图片，提高了图片显示的多样性。
图13是根据再一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图，本实施例以该图片显示方法应用于终端中来举例说明。参见图13，该图片显示方法可以包括如下几个步骤：
在步骤1301中，获取n张图片的时间信息，n为正整数且n≥2。
终端获取n张图片的时间信息，该时间信息可以是图片的拍摄时间、最后一次访问时间、存入终端的时间或最后一次修改的时间中的任意一种。终端可以通过查看每张图片的EXIF(Exchangeable image file format，可交换图片文件)属性信息，来获取图片的时间信息。
在本实施例中，以该时间信息为拍摄时间为例进行说明。继续以图5所示的12张图片为例，假设终端获取到该12张图片的拍摄时间如下表2所示：
| 图片 | 拍摄时间 |
| 图片A | 2014-03-199:00:00 |
| 图片B | 2014-03-199:00:03 |
| 图片C | 2014-03-1910:32:05 |
| 图片D | 2014-03-1910:32:06 |
| 图片E | 2014-03-1910:32:07 |
| 图片F | 2014-03-1911:52:08 |
| 图片G | 2014-03-1911:52:10 |
| 图片H | 2014-03-199:31:09 |
| 图片I | 2014-05-269:32:09 |
| 图片J | 2014-05-2610:37:09 |
| 图片K | 2014-05-2610:37:10 |
| 图片L | 2014-05-2610:37:11 |
表2
在步骤1302中，根据该时间信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
当终端获取到图片的时间信息时，终端根据各个图片的时间信息，计算该n张图片中每两张图片之间的时间间隔，根据该时间间隔，确定该n张图片中，每两张图片的相似度。其中，该相似度与时间间隔呈负相关关系。即，两张图片的时间间隔越大，相似度就越小，两张图片的时间间隔越小，相似度就越大。
继续以上述表2中的时间信息为例进行说明。终端可以计算得图片A和图片B之间的时间间隔TA/B＝3秒，图片H和图片I之间的时间间隔为TH/I＝7天0小时1分0秒＝6047402秒，则终端可以确定图片A和图片B的相似度高于图片H和图片I的相似度，那么后续终端在根据相似度对图片进行折叠时，很可能就会将图片A和图片B进行折叠，而不会将图片H和图片I进行折叠。
与上述同理，终端也可以确定其他几组图片之间的时间间隔，根据图片之间的时间间隔，确定图片的相似度。
需要说明的是，由于相似度和时间间隔呈负相关关系，因此终端在根据时间间隔确定图片的相似度时，可以预先设置好相似度与时间间隔之间的函数关系，以使得终端可以根据该函数关系，确定两张图片的相似度。
以上述表2所是的时间信息为例，终端可以确定图片A和图片B之间的时间间隔为TA/B＝3秒，图片C和图片D之间的时间间隔为TC/D＝1秒，图片D和图片E之间的时间间隔为TD/E＝1秒，图片F和图片G之间的时间间隔为TF/G＝2秒，图片J和图片K之间的时间间隔为TJ/K＝1秒，图片K和图片L之间的时间间隔为TK/L＝1秒，其他的几组图片的时间间隔均大于1小时。假设相似度和时间间隔之间的函数关系为S＝1/T，其中S为相似度，T时间间隔。那么终端可以确定SA/B＝1/3，SC/D＝1，SD/E＝1，SF/G＝1/2，SJ/K＝1，SK/L＝1。
在步骤1303中，根据该相似度，对该n张图片进行折叠。
该折叠是指：将n张图片聚合成一个组，并将该组中的至少一张图片作为代表图片。
当终端确定了图片之间的相似度之后，可以将相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠。其中，第一预设阈值用于衡量图片相似度的高低，当两张图片的相似度大于第一预设阈值时，则认为此时该两张图片的相似度较高；当两张图片的相似度小于第一预设阈值时，则认为此时该两张图片的相似度较低。
需要说明的是，图片之间的相似度具有传递性，即，如果图片1和图片2的相似度较高，而图片2和图片3的相似度较高，那么可以确定图片1和图片3的相似度也较高。在本实施例中，终端根据该相似度，对该n张图片进行折叠，有以下两种方式：
第一种方式，将该n张图片中，相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
以上述步骤1302中确定的相似度为例进行说明，假设第一预设阈值为1/10，由于图片A、图片B的相似度，图片C、图片D和图片E的相似度，图片F和图片G的相似度，以及图片J、图片K和图片L的相似度均大于第一预设阈值1/10，因此终端将图片A和图片B进行折叠形成一个折叠组，将图片C、图片D和图片E进行折叠形成一个折叠组，将图片F和图片G进行折叠形成一个折叠组，将图片J、图片K和图片L进行折叠形成一个折叠组。
第二种方式，根据该相似度，对该n张图片按照相似度从大到小进行排序，按照排序顺序对该相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
终端从该n张图片中选取一张基准图片，将该基准图片作为排序后的第1张图片，将与该基准图片相似度最高的图片作为排序后的第2张图片，进而，终端以该第2张图片为基准图片，将与该第2张图片相似度最高的图片作为排序后的第3张图片，依次类推，实现对该n张图片的排序。参见表2和图5，假设基准图片为图片A，按照相似度从大到小的顺序对该12张图片进行排序后得到的图片序列为：图片A、图片B、图片H、图片C、图片D、图片E、图片F、图片G、图片I、图片J、图片K、图片L，对该图片进行排序后的结果可以用图14所示的示意图表示。
根据步骤1302中确定的相似度，可以确定相似度大于第一预设阈值的图片有：图片A和图片B，图片C、图片D和图片E，图片F和图片G，图片J、图片K和图片L。根据确定的相似度，将该四组图片进行折叠形成折叠四个组。
终端在对该四组图片进行折叠时，可以在每一组中确定一张基准图片，以该基准图片为准，按照相似度从高到底的顺序，对图片进行折叠。其中，终端可以随机对该基准图片进行确定，也可以将该组中的第一张图片作为基准图片，本公开对此不做限定。
比如，在对图片C、图片D和图片E进行折叠时，终端以图片C为基准图片，由于图片C和图片D的相似度为1，图片C和图片E的相似度为0.5，因此，终端首先将图片D和图片C进行折叠，进而再将图片E折叠至该折叠组中。
在步骤1304中，显示该折叠后的图片。
折叠后的图片如图15至图17所示，该步骤的具体显示过程与步骤204相同或相似，本实施例不再赘述。
本公开实施例提供的方案，通过获取n张图片的时间信息，根据该时间信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠，进而显示该折叠后的图片。节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。进一步地，通过计算两张图片的时间间隔，根据该时间间隔与相似度的函数关系，确定两张图片的相似度，进而对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，确保了折叠图片相似度的准确性，避免了对相似度较低的图片的折叠。进一步地，通过提取折叠组中的m张图片作为折叠组的代表图片，显示折叠组的代表图片，忽略显示折叠组中除代表图片以外的图片；或显示折叠组的代表图片和除代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或显示折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片进行标记，以及当检测到对代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示折叠组中的图片，提高了图片显示的多样性。
图18是根据还一示例性实施例示出的一种图片显示方法的方法流程图，本实施例以该图片显示方法应用于终端中来举例说明。参见图18，该图片显示方法可以包括如下几个步骤：
在步骤1801中，获取n张图片的地点信息，n为正整数且n≥2。
终端获取n张图片的地点信息。该地点信息为图片拍摄时的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)信息，通常以经纬度数表示。终端可以通过查看每张图片的EXIF(Exchangeable image file format，可交换图片文件)属性信息获得图片的地点信息。
继续以图5所示的12张图片为例，假设终端获取到该12张图片的拍摄地点如下表3所示：
| 图片 | 拍摄地点 |
| 图片A | 北纬：31°18′38.0196″东经：120°34′4.2852″ |
| 图片B | 北纬：31°18′38.0196″东经：120°34′4.2852″ |
| 图片C | 北纬：31°18′38.0192″东经：120°34′4.2859″ |
| 图片D | 北纬：31°18′38.0192″东经：120°34′4.2859″ |
| 图片E | 北纬：31°18′38.0192″东经：120°34′4.2859″ |
| 图片F | 北纬：31°18′38.0181″东经：120°34′4.2852″ |
| 图片G | 北纬：31°18′38.0182″东经：120°34′4.2852″ |
| 图片H | 北纬：31°18′38.0196″东经：120°34′4.2857″ |
| 图片I | 北纬：31°18′56.0172″东经：120°57′4.2855″ |
| 图片J | 北纬：31°18′59.0183″东经：120°57′3.2758″ |
| 图片K | 北纬：31°18′59.0183″东经：120°57′3.2758″ |
| 图片L | 北纬：31°18′59.0183″东经：120°57′3.2758″ |
表3
在步骤1802中，根据该地点信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
继续以上述表3中的地点信息为例进行说明。终端可以计算得图片A和图片B的拍摄地点之间的距离为0，图片H和图片I的拍摄地点之间的距离为42千米。则终端可以确定图片A和图片B的相似度高于图片H和图片I的相似度，那么后续终端在根据相似度对图片进行折叠时，很可能就会将图片A和图片B进行折叠，而不会将图片H和图片I进行折叠。
与上述同理，终端也可以确定其他几组图片的拍摄地点之间的距离，根据图片拍摄地点之间的距离，确定图片的相似度。
需要说明的是，由于相似度和距离呈负相关关系，因此终端在根据距离确定图片的相似度之前，可以预先设置好相似度与距离之间的函数关系，以使得终端可以根据该函数关系，确定两张图片的相似度。
在步骤1803中，根据该相似度，对该n张图片进行折叠。
该折叠是指：将n张图片聚合成一个组，并将该组中的至少一张图片作为代表图片。
该步骤1803与步骤203相同或相似，本实施例不再赘述。
在步骤1804中，显示该折叠后的图片。
折叠后的图片如图19至图21所示，该步骤的具体实现过程与步骤204相同或相似，本实施例不再赘述。
需要说明的是，在该图19至图21中，图片折叠形成两个组，分别为组1和组2，其中，组1可以理解为终端用户某一天去动物园的拍的小动物，组2可以理解为终端用户在某个学校拍的早读以及课间休息时的照片。其中，图19和图20中的隐藏不显示的非代表图片，以及显示一部分的非代表图片的图片序号均未标出。
本公开实施例提供的方案，通过获取n张图片的地点信息，根据该地点信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠，进而显示折叠后的图片。节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。进一步地，通过计算两张图片的拍摄地点之间的距离，根据该距离与相似度的函数关系，确定两张图片的相似度，进而对相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，确保了折叠图片相似度的准确性，避免了对相似度较低的图片的折叠。进一步地，通过提取折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，显示折叠组的代表图片，忽略显示折叠组中除代表图片以外的图片；或显示折叠组的代表图片和除代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或显示折叠组的所有图片，并用特定标记对折叠组中的图片作标记，以及当检测到对代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示折叠组中的图片，提高了图片显示的多样性。
图22是根据一示例性实施例示出的一种用于图片显示的装置的框图，该图片显示装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的部分或者全部。该图片显示装置可以包括：获取模块2201、确定模块2202、折叠模块2203和显示模块2204。
获取模块2201，被配置为获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2。
确定模块2202，被配置为根据获取模块2201获取到的图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度。
折叠模块2203，被配置为根据确定模块2202确定的相似度，对该n张图片进行折叠。
显示模块2204，被配置为显示折叠模块2203折叠后的图片。
本公开实施例提供的用于图片显示的装置，通过获取n张图片的地点信息，根据该地点信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠，进而显示折叠后的图片。节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。
在基于图22提供的一个可选实施例中，该获取模块2201，被配置为获取该n张图片的特征信息、时间信息和地点信息中的任意一种。
在基于图22提供的一个可选实施例中，该确定模块2202，包括：
第一计算单元，被配置为当该图片信息为特征信息时，根据该特征信息，计算该n张图片中每两张图片的特征向量；
第一确定单元，被配置为根据该特征向量，确定该两张图片的相似度。
在基于图22提供的一个可选实施例中，
该第一确定单元，被配置为计算该特征向量的余弦相似度；根据该余弦相似度，确定该两张图片的相似度，该相似度与该余弦相似度呈正相关关系；
或，
该第一确定单元，被配置为计算该特征向量的欧氏距离；根据该欧氏距离，确定该两张图片的相似度，该相似度与该欧氏距离呈负相关关系。
在基于图22提供的一个可选实施例中，该确定模块2202还包括：
第二计算单元，被配置为当该图片信息为时间信息时，根据该时间信息，计算该n张图片中每两张图片之间的时间间隔；
第二确定单元，被配置为根据该时间间隔，确定该两张图片的相似度，该相似度与该时间间隔呈负相关关系。
在基于图22提供的一个可选实施例中，该确定模块2202还包括：
第三计算单元，被配置为当该图片信息为地点信息时，根据该地点信息，计算该n张图片中每两张图片的地点之间的距离；
第三确定单元，被配置为根据该距离，确定该两张图片的相似度，该相似度与该距离呈负相关关系。
在基于图22提供的一个可选实施例中，
该折叠模块2203，被配置为将该n张图片中，相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
或，
该折叠模块2203，被配置为根据该相似度，对该n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对该相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组。
在基于图22提供的一个可选实施例中，该显示模块2204，包括：
提取单元，被配置为提取该折叠组中的m张图片作为该折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示单元，被配置为显示该折叠组的代表图片，忽略显示该折叠组中除该代表图片以外的各个图片；或，显示该折叠组的代表图片和该折叠组中除该代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示该折叠组的所有图片，并用特定标记对该折叠组中的图片作标记。
在基于图22提供的一个可选实施例中，
该显示单元，被配置为当检测到对该折叠组的任一代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示该折叠组中的图片。
本公开实施例提供的图片显示装置，通过获取n张图片的图片信息，根据该图片信息，确定该n张图片中每两张图片的相似度，根据该相似度，对该n张图片进行折叠并显示该折叠后的图片。采用本公开实施例提供的图片显示装置，将相似度高的图片进行折叠并显示，节省了用户查找自己需要的图片的时间，增强了用户体验。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图23是根据另一示例性实施例示出的一种用于图片显示的装置2300的框图。例如，装置2300可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图23，装置2300可以包括以下一个或多个组件：处理组件2302，存储器2304，电源组件2306，多媒体组件2308，音频组件2310，输入/输出(I/O)接口2312，传感器组件2314，以及通信组件2316。
处理组件2302通常控制装置2300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件2302可以包括一个或多个处理器2320来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件2302可以包括一个或多个模块，便于处理组件2302和其他组件之间的交互。例如，处理组件2302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件2308和处理组件2302之间的交互。
存储器2304被配置为存储各种类型的数据以支持在装置2300的操作。这些数据的示例包括用于在装置2300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器2304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件2306为装置2300的各种组件提供电力。电源组件2306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置2300生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件2308包括在装置2300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续地点和压力。在一些实施例中，多媒体组件2308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置2300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件2310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件2310包括一个麦克风(MIC)，当装置2300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器2304或经由通信组件2316发送。在一些实施例中，音频组件2310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口2312为处理组件2302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件2314包括一个或多个传感器，用于为装置2300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件2314可以检测到装置2300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置2300的显示器和小键盘，传感器组件2314还可以检测装置2300或装置2300一个组件的位置改变，用户与装置2300接触的存在或不存在，装置2300方位或加速/减速和装置2300的温度变化。传感器组件2314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件2314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图片传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件2314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件2316被配置为便于装置2300和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置2300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件2316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件2316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置2300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器2304，上述指令可由装置2300的处理器2320执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由装置2300的处理器执行时，使得装置2300能够执行一种上述图片显示方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (13)
1.一种图片显示方法，其特征在于，所述方法包括：
获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度；
根据所述相似度，对所述n张图片进行折叠，所述折叠是指将所述n张图片聚合成一个组，得到折叠组，并将所述折叠组中的至少一张图片作为代表图片；
显示所述折叠后的图片；
其中，所述显示所述折叠后的图片，包括：
提取所述折叠组中的m张图片作为所述折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示所述折叠组的代表图片，忽略显示所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片；或，显示所述折叠组的代表图片和所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示所述折叠组的所有图片，并用特定标记对所述折叠组中的图片作标记；
其中，所述根据所述相似度，对所述n张图片进行折叠，包括：
根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对所述相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
其中，所述根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序，包括：
从所述n张图片中选取一张基准图片；
将所述基准图片作为排序后的第1张图片，且令i＝1；
将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片；
当i与n-1不相等时，以所述第i+1张图片为基准图片，且令i＝i+1，返回所述将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片的步骤，直至i与n-1相等为止，实现对所述n张图片的排序。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取n张图片的图片信息，包括：
获取所述n张图片的特征信息、时间信息和地点信息中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若所述图片信息为特征信息，根据所述特征信息，计算所述n张图片中每两张图片的特征向量；
根据所述特征向量，确定所述两张图片的相似度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若所述图片信息为时间信息，则根据所述时间信息，计算所述n张图片中每两张图片之间的时间间隔；
根据所述时间间隔，确定所述两张图片的相似度，所述相似度与所述时间间隔呈负相关关系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度，包括：
若所述图片信息为地点信息，则根据所述地点信息，计算所述n张图片中每两张图片的地点之间的距离；
根据所述距离，确定所述两张图片的相似度，所述相似度与所述距离呈负相关关系。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到对所述折叠组的任一代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示所述折叠组中的图片。
7.一种图片显示装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，被配置为获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
确定模块，被配置为根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度；
折叠模块，被配置为根据所述相似度，对所述n张图片进行折叠，所述折叠是指将所述n张图片聚合成一个组，得到折叠组，并将所述折叠组中的至少一张图片作为代表图片；
显示模块，被配置为显示所述折叠后的图片；
其中，所述显示模块，包括：
提取单元，被配置为提取所述折叠组中的m张图片作为所述折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示单元，被配置为显示所述折叠组的代表图片，忽略显示所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片；或，显示所述折叠组的代表图片和所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示所述折叠组的所有图片，并用特定标记对所述折叠组中的图片作标记；
其中，所述折叠模块，被配置为根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对所述相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
其中，所述根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序，包括：
从所述n张图片中选取一张基准图片；
将所述基准图片作为排序后的第1张图片，且令i＝1；
将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片；
当i与n-1不相等时，以所述第i+1张图片为基准图片，且令i＝i+1，返回所述将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片的步骤，直至i与n-1相等为止，实现对所述n张图片的排序。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块被配置为获取所述n张图片的特征信息、时间信息和地点信息中的任意一种。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：
第一计算单元，被配置为当所述图片信息为特征信息时，根据所述特征信息，计算所述n张图片中每两张图片的特征向量；
第一确定单元，被配置为根据所述特征向量，确定所述两张图片的相似度。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块还包括：
第二计算单元，被配置为当所述图片信息为时间信息时，根据所述时间信息，计算所述n张图片中每两张图片之间的时间间隔；
第二确定单元，被配置为根据所述时间间隔，确定所述两张图片的相似度，所述相似度与所述时间间隔呈负相关关系。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块还包括：
第三计算单元，被配置为当所述图片信息为地点信息时，根据所述地点信息，计算所述n张图片中每两张图片的地点之间的距离；
第三确定单元，被配置为根据所述距离，确定所述两张图片的相似度，所述相似度与所述距离呈负相关关系。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述显示单元，被配置为当检测到对所述折叠组的任一代表图片的操作指令时，在新的界面以平铺方式显示所述折叠组中的图片。
13.一种图片显示装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取n张图片的图片信息，n为正整数且n≥2；
根据所述图片信息，确定所述n张图片中每两张图片的相似度；
根据所述相似度，对所述n张图片进行折叠，所述折叠是指将所述n张图片聚合成一个组，得到折叠组，并将所述折叠组中的至少一张图片作为代表图片；
显示所述折叠后的图片；
其中，所述显示所述折叠后的图片，包括：
提取所述折叠组中的m张图片作为所述折叠组的代表图片，n≥m≥1；
显示所述折叠组的代表图片，忽略显示所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片；或，显示所述折叠组的代表图片和所述折叠组中除所述代表图片以外的各个图片的折叠后的边缘部分；或，显示所述折叠组的所有图片，并用特定标记对所述折叠组中的图片作标记；
其中，所述根据所述相似度，对所述n张图片进行折叠，包括：
根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序；按照排序顺序对所述相似度大于第一预设阈值的图片进行折叠，形成折叠组；
其中，所述根据所述相似度，对所述n张图片按照相似度从大到小进行排序，包括：
从所述n张图片中选取一张基准图片；
将所述基准图片作为排序后的第1张图片，且令i＝1；
将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片；
当i与n-1不相等时，以所述第i+1张图片为基准图片，且令i＝i+1，返回所述将与所述基准图片相似度最高的图片作为排序后的第i+1张图片的步骤，直至i与n-1相等为止，实现对所述n张图片的排序。
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