CN104463185A - 一种信息处理方法及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电子技术领域,公开了一种信息处理方法及电子设备,以解决现有技术中对对象数量统计不够准确的技术问题。方法包括:获得第一图像;对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象;确定出M个特征信息;将所述M个特征信息分为N组特征信息,所述N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,所述第i个参考特征信息为所述第i组特征信息中的任意一个特征信息;将所述N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将所述M个对象分为N类对象;统计所述N类对象中每类对象的数量。

Description

一种信息处理方法及电子设备
技术领域
本发明涉及电子技术领域,特别涉及一种信息处理方法及电子设备。
背景技术
随着电子技术的快速发展,各种电子设备的功能也越来越丰富,越来越人性化,令用户在使用电子设备的过程中拥有了更好的体验度。就拿手机来说,现在的智能手机,可以说已经改进成了一个小型的电脑了,不仅具有强大的存储空间,可以安装各种软件,而各种手机功能也做得越来越精细与人性。
现有技术中,用户往往需要统计一些对象的数量,比如:统计货物数量、统计人数等等,然后现有技术中的电子设备并不具备对象数量统计功能,只能用户手动进行统计,但是用户手动进行统计时,可能因为眼花、数错等原因导致所统计的对象数据不够准确,也就是说现有技术中存在着对对象数量统计不够准确的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供一种信息处理方法及电子设备,用于解决现有技术中对对象数量统计不够准确的技术问题。
根据本发明的第一方面,提供一种信息处理方法,包括:获得第一图像;对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,M为正整数;对所述M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,所述N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,所述第i个参考特征信息为所述第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;将所述N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将所述M个对象分为N类对象;统计所述N类对象中每类对象的数量。
结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体为:对所述第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于所述M个轮廓确定出所述M个对象;或对所述第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于所述M个目标体确定出所述M个对象。
结合第一方面,在第二种可能的实现方式中,所述将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,具体包括:将所述M个对象进行相似度匹配,进而将所述M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;响应用户的第一选择操作,进而从所述K类对象中确定出所述N类对象。
结合第一方面,在第三种可能的实现方式中,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体为:对所述第一图像的全部区域进行分析,进而根据所述第一预设规则,确定出所述第一图像的全部对象作为所述M个对象。
结合第一方面的第一至三种可能的实现方式中的任意一种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述统计所述N类对象中每类对象的数量,具体包括:依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与所述N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;在所述第i个对象与所述第j类对象匹配时,将所述第j类对象对应的第j数值增加一;在i等于M时,则确定出所述N类对象中每类对象的数量。
结合第一方面,在第五种可能的实现方式中,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体包括:检测获得用户针对所述第一图像的第一区域的第二选择操作;响应所述第二选择操作,进而从所述第一区域中确定出所述M个对象。
结合第一方面的第五种可能的实现方式,在第六种可能的实现方式中,所述统计所述N类对象中每类对象的数量,具体包括:对所述第一图像的全部区域进行分析,进而从所述全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;将所述L个对象与所述N类对象逐一匹配,进而确定出所述N类对象中每类对象的数量。
结合第一方面,在第七种可能的实现方式中,所述获得第一图像,具体为:通过摄像头采集获得所述第一图像;或获取预存的所述第一图像。
结合第一方面,在第八种可能的实现方式中,所述从所述第一图像中确定出M个对象,具体包括:对所述第一区域进行分析,进而从所述第一图像中确定出R个对象,R为正整数;接收用户的修改操作;基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象。
结合第一方面的第八种可能的实现方式,在第九种可能的实现方式中,在所述从所述第一图像中确定出R个对象之后,所述方法还包括:针对所述R个对象的每个对象分别产生一可视化提示信息,进而产生R个可视化提示信息;所述接收用户的修改操作,具体为:接收用户点击所述R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作或接收用户点击所述R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;所述基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象,具体包括:响应所述第一操作,进而删除所述r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;响应所述第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;基于所述第一操作和所述第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;确定与所述R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,所述R-r1+r2个对象即为所述M个对象。
结合第一方面,在第十种可能的实现方式中,在所述统计所述N类对象中每类对象的数量之后,所述方法还包括:在所述电子设备的显示单元上显示所述数量。
根据本发明的第二方面,提供一种电子设备,包括:获得模块,用于获得第一图像;分析模块,用于对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,M为正整数;识别模块,用于对所述M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;匹配模块,用于将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,所述N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,所述第i个参考特征信息为所述第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;确定模块,用于将所述N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将所述M个对象分为N类对象;统计模块,用于统计所述N类对象中每类对象的数量。
结合第二方面,在第一种可能的实现方式中,所述分析模块,具体用于:对所述第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于所述M个轮廓确定出所述M个对象;或对所述第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于所述M个目标体确定出所述M个对象。
结合第二方面,在第二种可能的实现方式中,所述匹配模块,具体包括:匹配单元,用于将所述M个对象进行相似度匹配,进而将所述M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;响应单元,用于响应用户的第一选择操作,进而从所述K类对象中确定出所述N类对象。
结合第二方面,在第三种可能的实现方式中,所述分析模块,具体用于:对所述第一图像的全部区域进行分析,进而根据所述第一预设规则,确定出所述第一图像的全部对象作为所述M个对象。
结合第二方面的第一至三种可能的实现方式中的任意一种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述统计模块,具体包括:判断单元,用于依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与所述N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;加一单元,用于在所述第i个对象与所述第j类对象匹配时,将所述第j类对象对应的第j数值增加一;确定单元,用于在i等于M时,则确定出所述N类对象中每类对象的数量。
结合第二方面,在第五种可能的实现方式中,所述分析模块,具体包括:检测单元,用于检测获得用户针对所述第一图像的第一区域的第二选择操作;响应单元,用于响应所述第二选择操作,进而从所述第一区域中确定出所述M个对象。
结合第二方面的第五种可能的实现方式,在第六种可能的实现方式中,所述统计模块,具体包括:第一分析单元,用于对所述第一图像的全部区域进行分析,进而从所述全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;匹配单元,用于将所述L个对象与所述N类对象逐一匹配,进而确定出所述N类对象中每类对象的数量。
结合第二方面,在第七种可能的实现方式中,所述获得模块,具体用于:通过摄像头采集获得所述第一图像;或获取预存的所述第一图像。
结合第二方面,在第八种可能的实现方式中,所述分析模块,具体包括:第一分析单元,用于对所述第一区域进行分析,进而从所述第一图像中确定出R个对象,R为正整数;接收单元,用于接收用户的修改操作;替换单元,用于基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象。
结合第二方面的第八种可能的实现方式,在第九种可能的实现方式中,所述电子设备还包括:提示模块,用于在从所述第一图像中确定出R个对象之后,针对所述R个对象的每个对象分别产生一提示信息,进而产生R个可视化提示信息;所述接收单元,具体用于:接收用户点击所述R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作或接收用户点击所述R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;所述替换单元,具体包括:第一响应子单元,用于响应所述第一操作,进而删除所述r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;第二响应子单元,用于响应所述第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;第一确定子单元,用于基于所述第一操作和所述第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;第二确定子单元,用于确定与所述R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,所述R-r1+r2个对象即为所述M个对象。
结合第二方面,在第十种可能的实现方式中,所述电子设备还包括:显示模块,用于在统计所述N类对象中每类对象的数量之后,在所述电子设备的显示单元上显示所述数量。
本发明有益效果如下:
由于在本发明实施例中,在获得第一图像之后可以对第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则从第二图像中确定出M个对象,然后从M个对象中可以确定出N类对象,进而从第一图像中确定出N类对象的每类对象的数量,也就是可以通过电子设备统计第一图像中的每种对象的数量,而不需要依赖用户的手动统计,进而不会因为用户输错、眼花等原因导致所统计的对象数据不够准确,的故而达到了对对象数量统计更加精确的技术效果。
附图说明
图1为本发明实施例中信息处理方法的流程图;
图2为本发明实施例信息处理方法中确定出M个对象的流程图;
图3为本发明实施例信息处理方法中从M个对象中确定N类对象的流程图;
图4为本发明实施例信息处理方法中确定N类对象中每类对象的数量的第一种方式的流程图;
图5为本发明实施例信息处理方法中确定N类对象中每类对象的数量的第二种方式的流程图;
图6为本发明实施例中电子设备的结构图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种信息处理方法及电子设备,以解决现有技术中对对象数量统计不够准确的技术问题。
本发明实施例中的技术方案为解决上述的技术问题,总体思路如下:
获得第一图像;对第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从第一图像中确定出M个对象,M为正整数;对M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;将M个特征信息进行相似度匹配,进而将M个特征信息分为N组特征信息,N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,第i个参考特征信息为第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;将N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将M个对象分为N类对象;统计N类对象中每类对象的数量。
由于在上述方案中,也就是可以通过电子设备统计第一图像中的每种对象的数量,而不需要依赖用户的手动统计,故而达到了对对象数量统计更加精确的技术效果。
为了更好的理解上述技术方案,下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明,应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明,而不是对本发明技术方案的限定,在不冲突的情况下,本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
一方面,本发明实施例提供一种信息处理方法,该方法应用于电子设备中,该电子设备例如为:笔记本电脑、平板电脑、手机等等。
请参考图1,信息处理方法包括以下步骤:
步骤S101:获得第一图像;
步骤S102:对第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从第一图像中确定出M个对象,M为正整数;
步骤S103:对M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;
步骤S104:将M个特征信息进行相似度匹配,进而将M个特征信息分为N组特征信息,N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,第i个参考特征信息为第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;
步骤S105:将N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将M个对象分为N类对象;
步骤S106:统计N类对象中每类对象的数量。
其中,步骤S101中,可以通过多种方式获得第一图像,下面列举其中的两种获得方式,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种方式。
第一种,获得第一图像,具体为:通过摄像头采集获得第一图像。
在具体实施过程中,在需要统计某一区域的物体数量时,比如:统计货物数量、统计人数等等,就可以通过电子设备外接或者内置的摄像头采集获得第一图像,进而通过图像分析的方式对这一区域的对象数量进行统计。
由于在上述方案中,可以通过摄像头随时采集第一图像并统计第一图像中的每种对象的数量,故而,在需要计数时,直接采集获得要计数的区域的图像即可,故而达到了能够方便的统计物体数量的技术效果。
第二种,获得第一图像,具体为:获取预存的第一图像。
在具体实施过程中,第一图像可以预存在电子设备中、也可以从与电子设备相连的其它电子设备,比如:U盘、手机、存储卡等获取,另外还可以从网络服务器下载,对于通过何种方式获得第一图像,本发明实施例不作限制。
其中,步骤S102中,可以对第一图像的多种区域进行分析,进而确定出M个对象,下面介绍其中的两种区域,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种情况。
第一种,对第一图像进行分析,进而从第一图像中确定出M个对象,具体为:对第一图像的全部区域进行分析,进而根据第一预设规则,确定出第一图像的全部对象作为M个对象。
在具体实施过程中,用户可能希望统计第一图像中的全部对象的数量,故而在这种情况下,需要对第一图像的全部区域进行分析,进而确定第一图像中的所有物体作为第一物体。
由于在上述方案中,对第一图像的全部区域进行分析进而获得M个对象,也就是可以统计第一图像中的所有物体的数量,故而达到了对第一图像中的对象的数量统计更加精确的技术效果。
第二种,对第一图像进行分析,进而根据第一预设规则,从第一图像中确定出M个对象,请参考图2,具体包括:
步骤S201:检测获得用户针对第一图像的第一区域的第二选择操作;
步骤S202:响应第二选择操作,进而从第一区域中确定出M个对象。
在具体实施过程中,很多情况下,用户可能仅仅需要统计第一图像中的部分物体,例如:统计第一图像中的人物数量、统计第一图像中动物数量等等,在这种情况下,就可以基于步骤S201,检测获得用户的第二选择操作,进而确定用户所希望统计的物体,第二选择操作可以为多种形式的选择操作,假设,如果用户希望统计第一图像中的人物数量,那么,第二选择操作例如为:圈选第一图像中的某个人物、点击第一图像中的某个人物、在交互界面选择人物等等,第二选择操作可以为预设的任意操作,对此本发明实施例不再详细列举,并且不作限制。
由于在上述方案中,仅仅需要统计用户的第二选择操作所确定的第一区域内的物体的数量,也就是需要统计的对象的数量较少,故而达到了降低电子设备的处理负担的技术效果,并且提高了统计速率。
而在步骤S202中,在电子设备检测到用户的第二选择操作之后,就确定用户只希望对选择操作所在的第一区域的物体进行统计,故而直接从第一区域中确定出M个对象。
在具体实施过程中,步骤S102中,可以通过多种方式对第一图像进行分析,下面列举其中的两种分析方式,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种方式。
第一种,对第一图像进行分析,进而从第一图像中确定出M个对象,具体为:对第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于M个轮廓确定出M个对象。
在具体实施过程中,不同的对象对应不同的轮廓,故而在对第一图像进行轮廓分析确定M个轮廓之后,就可以通过这M个轮廓确定M个对象。
第二种,对第一图像进行分析,进而从第一图像中确定出M个对象,具体为:对第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于M个目标体确定出M个对象。
在具体实施过程中,可以设置一图像库,图像库中包括多个目标体,进而将第一图像中与图像库中的多个目标体进行匹配,就可以确定出M个目标体,而这M个目标体就可以对应M个对象。在具体实施过程中,步骤S102中,确定从第一图像中确定出M个对象,具体还可以包括以下步骤:对所述第一区域进行分析,进而从所述第一图像中确定出R个对象,R为正整数;接收用户的修改操作;基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象。
在具体实施过程中,修改操作可以为增加对象的操作、删除对象的操作,例如:可以通过在对象上画圈圈来增加某一对象、通过在对象上画横向来删除某一对象等等,对于修改操作为何种操作,本发明实施例不作限制。
其中,R可以大于M,例如:修改操作为删除操作,或者虽然既包括删除操作又包括增加操作,但是从R个对象中删除的对象大于增加的对象,这种情况下,R大于M;R也可以等于M,例如:删除的对象与增加的对象数量相同;R也可以小于M,例如:修改操作为增加操作、又或者修改操作既包括删除操作又包括增加操作,但是增加的对象多余删除的对象,在这种情况下,则R小于M,对于R与M的大小,本发明实施例不作限制。
在具体实施过程中,可能电子设备所确认的R个对象并不准确,又可能有错选或者漏选的情况,故而可以通过修改操作来防止这种情况,例如:通过删除操作防止错选、通过增加操作防止漏选等等,在这种情况下,能够达到所确定的M个对象更加准确、进而统计的N类对象的每类对象的数量更加准确的技术效果。
在这种情况下,作为进一步的优选实施例,在从第一图像中确定出R个对象之后,方法还包括:针对R个对象的每个对象分别产生一可视化提示信息,进而产生R个可视化提示信息;
在具体实施过程中,可视化提示信息可以为任意提示信息,例如:给每个对象增加一边框、高亮显示每个对象、显示每个对象的轮廓线等等,对于可视化提示信息为何种提示信息,本发明实施例不作限制,由于在这种情况下,可以通过可视化提示信息告知用户电子设备具体确定出哪些对象作为R个对象,进而能够方便的产生修改操作。
在这种情况下,接收用户的修改操作,具体为:接收用户点击R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作以及接收用户点击R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;
例如,用户通过R个可视化提示信息就可以确定其对应的R个对象是否存在误选的情况,如果存在误选的情况,那么直接点击其对应的可视化提示信息,就可以删除其可视化提示信息,也即将其从需要统计的对象的删除;而用户也可能觉得有些需要统计的对象并未被列入这R个对象,进而在这种情况下,可以通过第二操作,进而通过第二操作选择出r2个对象,电子设备检测到用户的第二操作之后,就可以显示与这r2个对象对应的r2个可视化提示信息。
基于修改操作,进而将R个对象替换为M个对象,具体包括:响应第一操作,进而删除r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;响应第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;基于第一操作和第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;确定与R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,R-r1+r2个对象即为M个对象。
在具体实施过程中,由于通过修改操作中的第一操作从R个可视化提示信息中删除了r1个可视化提示信息,故而还剩下R-r1个可视化提示信息;而通过修改操作中的第二操作,又增加了r2个可视化提示信息,进而就可以确定出R-r1+r2个可视化提示信息;而这R-r1+r2个可视化提示信息中的每个提示信息都对应一对象,进而可以确定出R-r1+r2个对象,也即M个对象。
在具体实施过程中,步骤S103中,M个特征信息可以为多种特征信息,例如:色调信息、轮廓信息、标签信息等等,下面将分别进行介绍,当然,在具体实施过程中,不限于以下几种情况。
第一种,色调信息,在具体实施过程中,很多归于同一类的物体,其主色调或者色彩直方图是相似的,例如:白云、电脑、某一种花朵等等,故而可以确定M个色调信息为这M个对象的特征信息。
第二种,轮廓信息,在具体实施过程中,很多归于同一类的物体,其轮廓是类似的,例如:书本其轮廓是矩形的、西瓜其轮廓是圆形的等等。故而可以确定M个轮廓信息为着M个对象的特征信息。
第三种,标识信息,在对M个对象进行特征识别时,可以分别确认这M个对象的标识信息,例如:鸟、人头、显示屏等等,故而可以确定M个标识信息作为这M个对象的特征信息。
进一步的,在具体实施过程中,以上多种特征信息可以组合使用,例如:通过色调信息和轮廓信息的组合表征特征信息、或通过标识信息和轮廓信息的组合表征特征信息等等,本发明实施例不作限制,这种情况下,所标识的M个特征信息更加精确,进而在后续中对M个对象的分类也更加准确。
在具体实施过程中,步骤S104中可以通过多种方式将M个特征信息分为N组特征信息,下面列举其中的两种方式,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种方式。
第一种,将M个特征信息分为N组特征信息,具体为:将M个特征信息分别与第一个参考特征信息进行相似度匹配,进而将M个对象划分为N类对象。
在具体实施过程中,首先将M个特征信息中的第一个特征信息确定为第一类特征信息,然后将第二个特征信息与第一类特征信息进行相似度匹配,如果相似度值大于预设阈值,则确定第二特征信息位于第一类特征信息,如果相似度值小于预设阈值,则将第二特征信息确定为第二类特征信息;接着将第三个特征信息分别于现有的所有类特征信息中的任意一个特征信息进行相似度匹配,如果相似度值大于预设阈值,则确认其与该特征信息位于同一类,如果与所有的特征信息都不匹配,那么则确定其为一类新的特征信息,依次类推,则可以将M个特征信息划分为N类特征信息。
由于在上述方案中,对M个对象中的全部种类的物体的数量进行统计,故而达到了对第一图像的对象数量统计时更加精确的技术效果。
第二种,从M个对象中确定出N类对象,请参考图3,具体包括:
步骤S301:将M个对象进行相似度匹配,进而将M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;
步骤S302:响应用户的第一选择操作,进而从K类对象中确定出N类对象。
具体来讲,也就是先对M个对象进行分类,假设获得如下L种物体:人物、动物、花朵,而在统计第一图像中的对象的数量时,只从这L种图像中选择部分图像进行统计,比如,从上述L中物体中选择出人物作为N类对象。其中,第一选择操作可以为预设的多种选择操作,比如:提供一交互界面,上面显示“人物”、“动物”、“花朵”三个选项,然后用户可以通过点击“人物”、输入“人物”对应的编号等方式,进而从L种物体中确定N类对象。对于第一选择操作为何种操作,本发明实施例不作限制。
由于在上述方案中,也可以对M个对象中的部分种类的对象的数量进行统计,故而达到了降低电子设备的处理负担的技术效果,也提高了统计的速率。
在具体实施过程中,步骤S106中,基于从第一图像中确定的M个对象的区域的不同,统计N类对象中每类对象的数量的方式也不同,下面将列举其中的两种分别进行介绍,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种情况。
第一种,M个对象为从第一图像的全部区域确定出的对象,在这种情况下,请参考图4,确定N类对象中每类对象的数量,具体包括:
步骤S401:依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;
步骤S402:在第i个对象与第j类对象匹配时,将第j类对象对应的第j数值增加一;
步骤S403:在i等于M时,则确定出N类对象中每类对象的数量。
在具体实施过程中,由于M个对象为从第一图像的全部区域确定出的物体,故而直接将M个对象中的每个对象与N类对象中的每类对象进行匹配即可;
其中,基于分析确定M个对象的方式的不同,步骤S401中的匹配方式也不同,下面列举其中的两种进行介绍,当然,在具体实施过程中,不限于以下两种方式。
①M个对象为通过轮廓分析所确定出的M个对象,在这种情况下,可以将M个对象中的每个对象的轮廓与N类对象中的每一类对象的轮廓进行匹配,如果其轮廓相似度大于一阈值,则表示其为相同的对象,而如果轮廓相似度小于一阈值,则表示则为不同的对象。
②M个对象为通过图像识别所确定出得M个对象,在这种情况下,可以直接将识别出的M个目标体与N类对象中的每类对象进行相似度匹配。
在具体实施过程中,步骤S402中,在第i种物体与第j类对象匹配之后,就继续选择第i+1种物体与第1至N类对象进行匹配,而不再需要将第i种物体与第j+1种物体继续进行匹配,进而降低了电子设备的处理负担。
第二种,M个对象为从第一图像的部分区域确定出的物体,在这种情况下,请参考图5,确定第一图像中N类对象中每类对象的数量,具体包括:
步骤S501:对第一图像的全部区域进行分析,进而从全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;
步骤S502:将L个对象与N类对象逐一匹配,进而确定出N类对象中每类对象的数量。
由于M个对象仅仅为对第一图像的部分区域进行分析所获得的对象,也就是并非第一图像中的全部对象,故而在确定N类对象的每一类对象的数量时,首先需要基于步骤S501对第一图像的全部区域进行分析,进而确定出第一图像的全部对象,也就是L个对象;
然后基于步骤S502将L个对象与N类对象逐一匹配,其匹配方式与步骤401至步骤S403的匹配方式类似,故而在此不再赘述。
作为进一步的优选实施例,在基于步骤S106统计所述N类对象中每类对象的数量之后,所述方法还包括:在所述电子设备的显示单元上显示所述数量。
另一方面,本发明实施例提供一种电子设备,请参考图6,电子设备具体包括:
获得模块60,用于获得第一图像;
分析模块61,用于对第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从第一图像中确定出M个对象,M为正整数;
识别模块62,用于对M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;
匹配模块63,用于将M个特征信息进行相似度匹配,进而将M个特征信息分为N组特征信息,N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,第i个参考特征信息为第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;
确定模块64,用于将N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将M个对象分为N类对象;
统计模块65,用于统计N类对象中每类对象的数量。
可选的,分析模块61,具体用于:
对第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于M个轮廓确定出M个对象;或
对第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于M个目标体确定出M个对象。
可选的,匹配模块63,具体包括:
匹配单元,用于将M个对象进行相似度匹配,进而将M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;
响应单元,用于响应用户的第一选择操作,进而从K类对象中确定出N类对象。
可选的,分析模块61,具体用于:
对第一图像的全部区域进行分析,进而根据第一预设规则,确定出第一图像的全部对象作为M个对象。
可选的,统计模块65,具体包括:
判断单元,用于依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;
加一单元,用于在第i个对象与第j类对象匹配时,将第j类对象对应的第j数值增加一;
确定单元,用于在i等于M时,则确定出N类对象中每类对象的数量。
可选的,分析模块61,具体包括:
检测单元,用于检测获得用户针对第一图像的第一区域的第二选择操作;
响应单元,用于响应第二选择操作,进而从第一区域中确定出M个对象。
可选的,统计模块65,具体包括:
第一分析单元,用于对第一图像的全部区域进行分析,进而从全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;
匹配单元,用于将L个对象与N类对象逐一匹配,进而确定出N类对象中每类对象的数量。
可选的,获得模块60,具体用于:
通过摄像头采集获得第一图像;或
获取预存的第一图像。
可选的,分析模块61,具体包括:
第一分析单元,用于对第一区域进行分析,进而从第一图像中确定出R个对象,R为正整数;
接收单元,用于接收用户的修改操作;
替换单元,用于基于修改操作,进而将R个对象替换为M个对象。
可选的,电子设备还包括:
提示模块,用于在从第一图像中确定出R个对象之后,针对R个对象的每个对象分别产生一提示信息,进而产生R个可视化提示信息;
接收单元,具体用于:接收用户点击R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作以及接收用户点击R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;
替换单元,具体包括:
第一响应子单元,用于响应第一操作,进而删除r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;
第二响应子单元,用于响应第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;
第一确定子单元,用于基于第一操作和第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;
第二确定子单元,用于确定与R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,R-r1+r2个对象即为M个对象。
可选的,电子设备还包括:
显示模块,用于在统计N类对象中每类对象的数量之后,在电子设备的显示单元上显示数量。
由于本发明实施例所介绍的电子设备,为实施本发明实施例所介绍的获取数据方法所采用的电子设备,故而基于本发明实施例所介绍的获取数据方法,本领域所属技术人员能够了解本发明实施例所介绍的电子设备的结构及变形,故而在此不再赘述。
本申请提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
(1)由于在本发明实施例中,在获得第一图像之后可以对第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则从第二图像中确定出M个对象,然后从M个对象中可以确定出N类对象,进而从第一图像中确定出N类对象的每类对象的数量,也就是可以通过电子设备统计第一图像中的每种对象的数量,而不需要依赖用户的手动统计,进而不会因为用户输错、眼花等原因导致所统计的对象数据不够准确,的故而达到了对对象数量统计更加精确的技术效果。
(2)由于在本发明实施例中,可以通过摄像头随时采集第一图像并统计第一图像中的对象的数量,故而,在需要计数时,直接采集获得要计数的区域的图像即可,故而达到了能够方便的统计物体数量的技术效果。
(3)由于在本发明实施例中,对第一图像的全部区域进行分析进而获得M个对象,也就是可以统计第一图像中的所有物体的数量,故而达到了对第一图像中的对象的数量统计更加精确的技术效果。
(4)由于在本发明实施例中,也可以仅仅统计用户的第二选择操作所确定的第一区域内的对象的数量,也就是需要统计的对象的数量较少,故而达到了降低电子设备的处理负担的技术效果,并且提高了统计速率。
(5)由于在本发明实施例中,可以对M个对象中的全部种类的物体的数量进行统计,故而达到了对第一图像的对象数量统计时更加精确的技术效果。
(6)由于在本发明实施例中,也可以对M个对象中的部分种类的对象的数量进行统计,故而达到了降低电子设备的处理负担的技术效果,也提高了统计的速率。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样,倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (22)

1.一种信息处理方法,其特征在于,包括:
获得第一图像;
对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,M为正整数;
对所述M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;
将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,所述N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,所述第i个参考特征信息为所述第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;
将所述N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将所述M个对象分为N类对象;
统计所述N类对象中每类对象的数量。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体为:
对所述第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于所述M个轮廓确定出所述M个对象;或
对所述第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于所述M个目标体确定出所述M个对象。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,具体包括:
将所述M个对象进行相似度匹配,进而将所述M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;
响应用户的第一选择操作,进而从所述K类对象中确定出所述N类对象。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体为:
对所述第一图像的全部区域进行分析,进而根据所述第一预设规则,确定出所述第一图像的全部对象作为所述M个对象。
5.如权利要求2-4任一权项所述的方法,其特征在于,所述统计所述N类对象中每类对象的数量,具体包括:
依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与所述N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;
在所述第i个对象与所述第j类对象匹配时,将所述第j类对象对应的第j数值增加一;
在i等于M时,则确定出所述N类对象中每类对象的数量。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,具体包括:
检测获得用户针对所述第一图像的第一区域的第二选择操作;
响应所述第二选择操作,进而从所述第一区域中确定出所述M个对象。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述统计所述N类对象中每类对象的数量,具体包括:
对所述第一图像的全部区域进行分析,进而从所述全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;
将所述L个对象与所述N类对象逐一匹配,进而确定出所述N类对象中每类对象的数量。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得第一图像,具体为:
通过摄像头采集获得所述第一图像;或
获取预存的所述第一图像。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第一图像中确定出M个对象,具体包括:
对所述第一区域进行分析,进而从所述第一图像中确定出R个对象,R为正整数;
接收用户的修改操作;
基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,在所述从所述第一图像中确定出R个对象之后,所述方法还包括:
针对所述R个对象的每个对象分别产生一可视化提示信息,进而产生R个可视化提示信息;
所述接收用户的修改操作,具体为:接收用户点击所述R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作或接收用户点击所述R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;
所述基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象,具体包括:
响应所述第一操作,进而删除所述r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;
响应所述第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;
基于所述第一操作和所述第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;
确定与所述R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,所述R-r1+r2个对象即为所述M个对象。
11.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述统计所述N类对象中每类对象的数量之后,所述方法还包括:
在所述电子设备的显示单元上显示所述数量。
12.一种电子设备,其特征在于,包括:
获得模块,用于获得第一图像;
分析模块,用于对所述第一图像的第一区域进行分析,进而根据第一预设规则,从所述第一图像中确定出M个对象,M为正整数;
识别模块,用于对所述M个对象中的每个对象进行特征识别,进而确定出M个特征信息;
匹配模块,用于将所述M个特征信息进行相似度匹配,进而将所述M个特征信息分为N组特征信息,所述N组特征信息中的第i组特征信息中的任意特征信息与第i个参考特征信息的相似度值大于预设阈值,所述第i个参考特征信息为所述第i组特征信息中的任意一个特征信息,其中,N为小于等于M的正整数,i为1至N的整数;
确定模块,用于将所述N组特征信息中的第i组特征信息所对应的对象确定为第i类对象,进而将所述M个对象分为N类对象;
统计模块,用于统计所述N类对象中每类对象的数量。
13.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述分析模块,具体用于:
对所述第一图像进行轮廓分析进而确定出M个轮廓,基于所述M个轮廓确定出所述M个对象;或
对所述第一图像进行目标体识别进而确定出M个目标体,基于所述M个目标体确定出所述M个对象。
14.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述匹配模块,具体包括:
匹配单元,用于将所述M个对象进行相似度匹配,进而将所述M个对象划分为K类对象,K为大于等于N小于等于M的整数;
响应单元,用于响应用户的第一选择操作,进而从所述K类对象中确定出所述N类对象。
15.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述分析模块,具体用于:
对所述第一图像的全部区域进行分析,进而根据所述第一预设规则,确定出所述第一图像的全部对象作为所述M个对象。
16.如权利要求12-15任一权项所述的电子设备,其特征在于,所述统计模块,具体包括:
判断单元,用于依次取i为1至M的整数,判断第i个对象是否与所述N类对象中第j类对象匹配,其中j为1至N的任意整数;
加一单元,用于在所述第i个对象与所述第j类对象匹配时,将所述第j类对象对应的第j数值增加一;
确定单元,用于在i等于M时,则确定出所述N类对象中每类对象的数量。
17.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述分析模块,具体包括:
检测单元,用于检测获得用户针对所述第一图像的第一区域的第二选择操作;
响应单元,用于响应所述第二选择操作,进而从所述第一区域中确定出所述M个对象。
18.如权利要求17所述的电子设备,其特征在于,所述统计模块,具体包括:
分析单元,用于对所述第一图像的全部区域进行分析,进而从所述全部区域中确定出L个对象,L为大于等于M的正整数;
匹配单元,用于将所述L个对象与所述N类对象逐一匹配,进而确定出所述N类对象中每类对象的数量。
19.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述获得模块,具体用于:
通过摄像头采集获得所述第一图像;或
获取预存的所述第一图像。
20.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述分析模块,具体包括:
第一分析单元,用于对所述第一区域进行分析,进而从所述第一图像中确定出R个对象,R为正整数;
接收单元,用于接收用户的修改操作;
替换单元,用于基于所述修改操作,进而将所述R个对象替换为所述M个对象。
21.如权利要求20所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
提示模块,用于在从所述第一图像中确定出R个对象之后,针对所述R个对象的每个对象分别产生一提示信息,进而产生R个可视化提示信息;
所述接收单元,具体用于:接收用户点击所述R个可视化提示信息中的任意r1个可视化提示信息的第一操作或接收用户点击所述R个可视化提示信息所对应区域之外的其它区域的第二操作,其中r1为小于等于R的正整数、r2为小于等于M的正整数;
所述替换单元,具体包括:
第一响应子单元,用于响应所述第一操作,进而删除所述r1个可视化提示信息,r1为小于等于R的整数;
第二响应子单元,用于响应所述第二操作,进而增加与r2个对象对应的r2个可视化提示信息,r2为小于等于M的整数;
第一确定子单元,用于基于所述第一操作和所述第二操作,进而确定出R-r1+r2个可视化提示信息;
第二确定子单元,用于确定与所述R-r1+r2个可视化提示信息一一对应的R-r1+r2个对象,所述R-r1+r2个对象即为所述M个对象。
22.如权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
显示模块,用于在统计所述N类对象中每类对象的数量之后,在所述电子设备的显示单元上显示所述数量。
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GB2431718A (en) * 2005-10-31 2007-05-02 Sony Uk Ltd Estimation of the number of individuals in an image
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姚青等: "基于图像的昆虫自动识别与计数研究进展", 《中国农业科学》 *

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