CN104615769B - 图片分类方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于图片分类方法及装置，所述方法包括：获取图片库中的图片数量；根据所述图片数量确定图片类别；按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。本公开中由于图片库中的图片不再按照单一的时间顺序进行保存，而是根据图片数量的不同对图片进行分类保存，因此便于用户按照图片类别对目标图片进行查找，由于每个图片类别下的图片数量小于图片库中的图片总数，因此可以提高图片查找效率，提升用户的图片浏览体验。

Description

图片分类方法及装置

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及图片分类方法及装置。

背景技术

随着智能终端的发展，用户可以通过智能终端实现各种应用功能，其中一种最常见的应用功能为智能终端上集成的照相机功能，通过照相机功能用户可以随时随地对感兴趣的事物进行拍摄。相关技术中，智能终端通常按照图片拍摄的时间顺序对图片进行保存，当用户要从这些图片中获得目标图片时，需要按照时间顺序依次进行浏览以查找该目标图片，在图片数量较大时，用户需要耗费较长的查找时间。由此可知，相关技术中的图片查找效率较低，用户体验较差。

发明内容

本公开提供了图片分类方法及装置，以解决相关技术中的图片查找效率较低，用户体验较差的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图片分类方法，所述方法包括：

获取图片库中的图片数量；

根据所述图片数量确定图片类别；

按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

可选的，所述根据所述图片数量确定图片类别，包括：

判断所述图片数量所属的数量阈值区间；

获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别。

可选的，所述方法还包括：

当向所述图片库中保存图片时，为所述图片添加标签信息。

可选的，所述为所述图片添加标签信息，包括：

调用预先设置的图像检测算法对所述图片进行检测，获得图片特征；

当所述图片特征匹配到目标特征时，识别所述图片属于与所述目标特征对应的目标图片类别；

将所述目标图片类别对应的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

可选的，所述为所述图片添加图片标签信息包括：

接收用户根据所述图片所属的图片类别输入的分类信息；

将所述输入的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

可选的，所述按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类，包括：

读取所述图片库中每一张图片的标签信息；

将所述标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别；

将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

可选的，所述方法还包括：

在图片呈现界面，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

可选的，所述按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现，包括：

接收图片分类命令，所述图片分类命令为用户点击所述图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令；

根据所述图片分类命令，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

可选的，所述方法还包括：

在所述图片呈现界面输出关键词搜索框；

将与用户在所述关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在所述图片呈现界面的目标位置。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图片分类装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取图片库中的图片数量；

确定单元，用于根据所述图片数量确定图片类别；

分类单元，用于按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

可选的，所述确定单元包括：

区间判断子单元，用于判断所述图片数量所属的数量阈值区间；

类别获取子单元，用于获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别。

可选的，所述装置还包括：

添加单元，用于当向所述图片库中保存图片时，为所述图片添加标签信息。

可选的，所述添加单元包括：

算法调用子单元，用于调用预先设置的图像检测算法对所述图片进行检测，获得图片特征；

类别识别子单元，用于当所述图片特征匹配到目标特征时，识别所述图片属于与所述目标特征对应的目标图片类别；

第一添加子单元，用于将所述目标图片类别对应的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

可选的，所述添加单元包括：

信息接收子单元，用于接收用户根据所述图片所属的图片类别输入的分类信息；

第二添加子单元，用于将所述输入的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

可选的，所述分类单元包括：

标签读取子单元，用于读取所述图片库中每一张图片的标签信息；

标签匹配子单元，用于将所述标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别；

图片加入子单元，用于将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

可选的，所述装置还包括：

呈现单元，用于在图片呈现界面，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

可选的，所述呈现单元包括：

命令接收子单元，用于接收图片分类命令，所述图片分类命令为用户点击所述图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令；

文件呈现子单元，用于根据所述图片分类命令，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

可选的，所述装置还包括：

输出单元，用于在所述图片呈现界面输出关键词搜索框；

调整单元，用于将与用户在所述关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在所述图片呈现界面的目标位置。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种图片分类装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图片库中的图片数量；

根据所述图片数量确定图片类别；

按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开中终端获取图片库中的图片数量后，根据图片数量确定图片类别，并按照图片类别对图片库中的图片进行分类。由于图片库中的图片不再按照单一的时间顺序进行保存，而是根据图片数量的不同对图片进行分类保存，因此便于用户按照图片类别对目标图片进行查找，由于每个图片类别下的图片数量小于图片库中的图片总数，因此可以提高图片查找效率，提升用户的图片浏览体验。

本公开可以在确定图片类别时，根据预先为不同数量阈值区间设置的不同数量的图片类别，确定当前图片数量对应的图片类别，从而可以根据图片数量的不同，灵活划分图片类别。

本公开可以在保存图片时，为图片添加用于反映图片内容的标签信息，以便根据该标签信息为图片匹配对应的图片类别，从而提高图片的分类速度。其中，标签信息的添加方式可以灵活选择，可以通过预设的图像检测算法提取图片特征从而获得图片的标签信息，也可以将用户输入的分类信息作为图片的标签信息。

本公开还可以在对图片进行分类后，按照图片类别对应的图片文件夹对图片进行呈现，从而便于用户进行浏览和查找目标图片；其中，可以由用户点击菜单按钮触发用于对图片进行呈现的图片分类命令，从而可以兼容现有按照拍摄时间对图片进行呈现的方式。

本公开还可以向用户输出关键词搜索框，以便根据用户输入的图片类别，在图片呈现界面的目标位置显示对应的图片文件夹，从而使得用户可以方便地在目标位置对图片文件夹进行操作，进一步提高图片查找效率。

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是本公开根据一示例性实施例示出的一种图片分类方法的流程图。

图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类方法的流程图。

图3A是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类方法的流程图。

图3B是本公开根据一示例性实施例示出的初始图片呈现界面示意图。

图3C是本公开根据一示例性实施例示出的一种呈现图片文件夹的示意图。

图3D是本公开根据一示例性实施例示出的另一种呈现图片文件的示意图。

图3E是本公开根据关键词搜索框中输入的关键词对图片文件夹的显示位置进行调整的示意图。

图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图片分类装置的框图。

图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置的框图。

图13是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图片分类装置的一结构示意图。

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。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种图片分类方法的流程图，该方法可以用于终端中，包括以下步骤：

在步骤101中，获取图片库中的图片数量。

本公开实施例中涉及的终端可以是各种集成了照相机功能的智能终端，例如，智能手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)等。终端用户在通过智能终端拍摄图片后，这些图片会保存在终端的图片库中，当终端用户点击应用界面上的图片库应用图标时，可以进入图片库中对已拍摄图片进行浏览。

为了在图片库中的图片达到一定数量时，终端用户可以快速查找到目标图片，本公开中根据图片库中的图片数量对图片进行分类。在获取图片库中的图片数量时，可以实时统计图片库中的图片数量，也可以通过设置的计数器对图片库中的图片进行计数。

在步骤102中，根据图片数量确定图片类别。

本公开中可以预先设置若干数量阈值区间，每一个数量阈值区间对应一种图片类别的划分方式。例如，预先设置三个数量阈值区间，分别为区间[0,x],[x+1,y],[y+1,+∞],其中，区间[0,x]对应的图片类别为两类，区间[x+1,y]对应的图片类别为三类，区间[y+1,+∞]对应的图片类别为六类。需要说明的是，上述划分方式仅为一种示例，本公开实施例中划分方式的实质在于数量阈值区间的上限值越大，则相应图片类别的划分方式越细，所包含的图片类别也越多。

本步骤中，在获取到图片库中的图片数量后，可以判断该图片数量所属的数量阈值区间，并获取预先为该数量阈值区间设置的多个图片类别，例如，当图片数量所属的数量阈值区间为[x+1,y]，则对应当前图片库中的图片类别分为三类。

在步骤103中，按照图片类别对图片库中的图片进行分类。

本公开中在向图片库中保存图片时，可以为每张图片添加标签信息，该标签信息可以反映图片的分类信息，例如，标签信息可以为人像，或者可以为风景等。当步骤102中根据图像数量确定了图片类别后，可以读取图片库中每一张图片的标签信息，将标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，从而获得每一张图片所属的目标图片类别，并将每一张图片加入其所属目标图片类别对应的图片文件夹下，以此完成对图片库中图片的分类操作。

在一个可选的实现方式中，当按照图片类别对图片库中的图片进行分类后，还可以进一步获取每一种图片类别所包含的图片子数量，根据图片子数量确定该图片类别包含的图片子类别，并按照图片子类别对该图片类别下的图片进行子分类，从而可以对每一种图片类别下的图片进行细分，以便用户可以在该图片类别下基于子分类对目标图片进行更加快速的查找。

由上述实施例可见，由于图片库中的图片不再按照单一的时间顺序进行保存，而是根据图片数量的不同对图片进行分类保存，因此便于用户按照图片类别对目标图片进行查找，由于每个图片类别下的图片数量小于图片库中的图片总数，因此可以提高图片查找效率，提升用户的图片浏览体验。

如图2所示，图2是根据一示例性实施例示出的一种图片分类方法的流程图，该方法可以用于终端中，包括以下步骤：

在步骤201中，当向图片库中保存图片时，为图片添加标签信息。

在通过终端的照相机功能拍摄到图片后，这些图片会保存到图片库中，除了图片本身，每张图片还携带了其属性信息，例如，拍摄时间，拍摄条件等，本公开实施例中为了便于对图片进行分类，可以在保存图片时，在图片的属性信息中添加其标签信息，该标签信息反映了图片的分类信息，添加标签信息可以采用如下方式：

方式一：通过图像检测算法添加标签信息。

在终端内可以预先设置若干图像检测算法，用于检测不同类别的图片，这些算法可以是相关技术中已有的各种图像检测算法，包括人像检测算法、风景检测算法、静物检测算法等，例如，人像检测算法可以具体为基于Haar特征的AdaBoos t分类器检测算法，或者基于H-SV和C'bC'r的二阶高斯混合肤色模型和脸部特征识别算法等；当向图片库中保存图片时，可以调用上述图像检测算法对该图片进行检测，获得图片特征，当该图片特征匹配到目标特征时，可以识别出该图片属于与该目标特征对应的目标图片类别，从而可以将目标图片类别对应的分类信息作为该图片的标签信息，添加到该图片的属性信息中。需要说明的是，通过图像检测算法对图片进行特征检测，从而确定其目标图片类别的具体过程可以参见相关技术中的图像检测过程，对此本公开实施例不再进行赘述。

方式二：通过用户手动输入添加标签信息。

在向图片库中保存拍摄的图片时，可以向用户输出属性信息输入框，通过该属性信息输入框接收用户根据该图片所属的图片类别输入的分类信息，并将该输入的分类信息作为图片的标签信息，添加到该图片的属性信息中。

在步骤202中，获取图片库中的图片数量。

为了在图片库中的图片达到一定数量时，终端用户可以快速查找到目标图片，本公开中根据图片库中的图片数量对图片进行分类。例如，可以在终端用户触发进行图片分类时，获取图片库中的图片数量，或者也可以按照预设的检测周期获取图片库中的图片数量。

其中，在获取图片库中的图片数量时，可以采用如下方式：

方式一：在要获取图片数量对图片进行分类时，实时统计图片库中的图片数量；

方式二：预先设置计数器，当向图片库中保存一张图片时，计数器的计数值加一，当从图片库中删除一张图片时，计数器的计数值减一，从而可以根据计数器的计数值获得图片库中的图片数量。

在步骤203中，判断图片数量所属的数量阈值区间。

本公开中可以预先设置若干数量阈值区间，每一个数量阈值区间对应一种图片类别的划分方式，如下示例一种数量阈值区间与图片类别的划分方式的对应关系，当数量阈值区间的上限值越大时，对应图片类别的划分方式越细，即包含的图片类别越多：

数量阈值区间[0,x]，对应的图片类别包括：人像、景物；

数量阈值区间[x+1,y]，对应的图片类别包括：人像、景色、静物；

数量阈值区间[y+1,+∞]，对应的图片类别包括：单人自拍、多人合影、城市景色、自然景色、美食、家居。

本步骤中，在获取到图片库中的图片数量后，可以将该图片数量与预先设置的若干数量阈值区间的上限值和下限值进行比较，从而判断出该图片数量所属的数量阈值区间。

在步骤204中，获取预先为该数量阈值区间设置的多个图片类别。

结合步骤203中的示例，假设图片库中的图片数量所属的数量阈值区间为[x+1,y]，则可以根据预先设置的数量阈值区间与图片类别的划分方式的对应关系，获得该区间[x+1,y]对应的图片类别包括人像、景色和静物，即后续将图片库中的图片按照上述对应的图片类别进行分类。

在步骤205中，读取图片库中每一张图片的标签信息。

在步骤206中，将标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别。

根据步骤204的示例可知，当图片类别包括人像、景色和静物时，其对应的分类信息分别为“人像”、“景色”、“静物”，本步骤中，将读取到的每一张图片的标签信息与上述分类信息进行匹配，例如，当某张图片的标签信息为“人像”时，该标签信息与分类信息“人像”相匹配，因此该图片所属的目标图片类别即为人像类别。

需要说明的是，为了保证图片库中的每张图片都能够划分到某个图片类别下，则除了上述示例的已知图片类别外，还可以在每个数量阈值区间对应的图片类别中增加一个“其他”类别，从而在某张图片匹配不到所示例的已知图片类别时，将该图片的图片类别确定为“其他”类别。

在步骤207中，将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

在对图片库中的图片完成分类后，可以在图片库中为每个图片类别分别建立一个图片文件夹，用于保存属于该图片类别的图片，也便于后续以图片文件夹的形式向用户呈现图片库中的图片，从而使用户可以按照图片文件夹对图片进行快速查找。

由上述实施例可见，由于图片库中的图片不再按照单一的时间顺序进行保存，而是根据图片数量的不同对图片进行分类保存，因此便于用户按照图片类别对目标图片进行查找，由于每个图片类别下的图片数量小于图片库中的图片总数，因此可以提高图片查找效率，提升用户的图片浏览体验。

如图3A所示，图3A是根据一示例性实施例示出的一种图片分类方法的流程图，该方法可以用于终端中，该方法在前述实施例的基础上，描述了对图片进行分类后的呈现过程，包括以下步骤：

在步骤301中，通过图片呈现界面接收图片分类命令，该图片分类命令为用户点击图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令。

当用户点击终端界面上的图片库应用图标后，进入该图片库的图片呈现界面，如图3B所示，为本公开图片库的初始图片呈现界面示意图，在初始图片呈现界面中，图片库中的所有图片可以按照拍摄时间的先后顺序进行呈现，从而兼容现有的图片呈现方式。本公开实施例中，可以在如图3B示出的初始图片呈现界面的右上角设置菜单按钮，当用户想要按照图片类别对图片进行浏览时，可以点击该菜单按钮，从而触发图片分类命令，以便对图片进行分类显示。

在步骤302中，根据图片分类命令，按照图片类别对应的图片文件夹对图片库中的图片进行呈现。

本步骤中，当接收到图片分类命令后，可以按照前述图2所示实施例的分类结果，以图片文件夹的形式对图片进行分类呈现：

参见图3C，为本公开中一种呈现图片类别对应的图片文件夹的示意图，假设图3C中对应的图片类别包括人像、景物。如图3C中，在图片呈现界面分别示出了人像文件夹和景物文件夹，当用户想要查找在某地拍摄的自拍照时，则可以直接点击进入人像文件夹进行查找。

参见图3D，为本公开中另一种呈现图片类别对应的图片文件夹的示意图，假设图3D中对应的图片类别包括单人自拍、多人合影、城市景色、自然景色、美食、家居。如图3D中，由于图片类别与图3C相比更加细化，因此相应的图片文件夹数量增加，由于在图片呈现界面的当前页面难以对所有图片文件夹进行显示，因此如图3D中对六个图片文件夹分三页进行显示，实际应用中，用户可以通过拉动界面右侧的滚动条，对图片文件夹进行依次浏览。

在步骤303中，在图片呈现界面输出关键词搜索框。

当图片库中的图片类别较多时，为了便于用户在图片呈现界面上快速定位到目标图片文件夹，可以在图片呈现界面上输出关键词搜索框，以供用户在该关键词搜索框中输入想要查看的图片类别的类别信息。

在步骤304中，将与用户在关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在图片呈现界面的目标位置。

假设目标图片类别对应的目标图片文件夹未呈现在图片呈现界面的当前页面中，则当用户向关键词搜索框中输入了目标图片类别后，目标图片文件夹可以优先呈现在当前页面的目标位置，以使用户无需通过滑动滚动条对目标图片文件夹进行查找，就可以快速定位到目标图片文件夹，从而对目标图片文件夹中的图片进行浏览。本公开中的目标位置可以是当前页面中便于用户点击浏览的任意位置，例如，将目标图片文件夹排在所有图片文件夹的最前列。

参见图3E，为本公开根据关键词搜索框中输入的关键词对图片文件夹的显示位置进行调整的示意图。图3E在图3D所示示意图的基础上，在图片呈现界面的下方提供关键词搜索框，按照图3D中的图片文件夹排列顺序，调整前，在图片库的第1页呈现了“单人自拍”文件夹和“多人合影”文件夹，假设用户向关键词搜索框中输入了图片类别“美食”，则调整后，“美食”文件夹直接排在所有图片文件夹的前列，用户可以直接在当前页面进行浏览。

由上述实施例可见，该实施例在对图片进行分类后，按照图片类别对应的图片文件夹对图片进行呈现，从而便于用户进行浏览和查找目标图片，其中，可以由用户点击菜单按钮触发用于对图片进行呈现的图片分类命令，从而可以兼容现有按照拍摄时间对图片进行呈现的方式；并且，还可以向用户输出关键词搜索框，以便根据用户输入的图片类别，在图片呈现界面的目标位置显示对应的图片文件夹，从而使得用户可以方便地在目标位置对图片文件夹进行操作，进一步提高图片查找效率。

与前述图片分类方法的实施例相对应，本公开还提供了图片分类装置及其所应用的终端的实施例。

如图4所示，图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图片分类装置框图，所述装置包括：获取单元410、确定单元420和分类单元430。

其中，获取单元410，被配置为获取图片库中的图片数量；

确定单元420，被配置为根据所述图片数量确定图片类别；

分类单元430，被配置为按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

由上述实施例可见，获取图片库中的图片数量后，根据图片数量确定图片类别，并按照图片类别对图片库中的图片进行分类。由于图片库中的图片不再按照单一的时间顺序进行保存，而是根据图片数量的不同对图片进行分类保存，因此便于用户按照图片类别对目标图片进行查找，由于每个图片类别下的图片数量小于图片库中的图片总数，因此可以提高图片查找效率，提升用户的图片浏览体验。

如图5所示，图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述确定单元420可以包括：区间判断子单元421和类别获取子单元422。

其中，区间判断子单元421，被配置为判断所述图片数量所属的数量阈值区间；

类别获取子单元422，被配置为获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别。

由上述实施例可见，在确定图片类别时，根据预先为不同数量阈值区间设置的不同数量的图片类别，确定当前图片数量对应的图片类别，从而可以根据图片数量的不同，灵活划分图片库中图片的图片类别。

如图6所示，图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述装置还可以包括：添加单元440。

其中，添加单元440，被配置为当向所述图片库中保存图片时，为所述图片添加标签信息。

如图7所示，图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，所述添加单元440可以包括：算法调用子单元441、类别识别子单元442和第一添加子单元443。

其中，算法调用子单元441，被配置为调用预先设置的图像检测算法对所述图片进行检测，获得图片特征；

类别识别子单元442，被配置为当所述图片特征匹配到目标特征时，识别所述图片属于与所述目标特征对应的目标图片类别；

第一添加子单元443，被配置为将所述目标图片类别对应的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

如图8所示，图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，所述添加单元440可以包括：信息接收子单元444和第二添加子单元445。

其中，信息接收子单元444，被配置为接收用户根据所述图片所属的图片类别输入的分类信息；

第二添加子单元445，被配置为将所述输入的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

如图9所示，图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，所述分类单元430可以包括：标签读取子单元431、标签匹配子单元432和图片加入子单元433。

其中，标签读取子单元431，被配置为读取所述图片库中每一张图片的标签信息；

标签匹配子单元432，被配置为将所述标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别；

图片加入子单元433，被配置为将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

由上述实施例可见，在确定图片类别时，根据预先为不同数量阈值区间设置的不同数量的图片类别，确定当前图片数量对应的图片类别，从而可以根据图片数量的不同，灵活划分图片库中图片的图片类别。

如图10所示，图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述装置还可以包括：呈现单元450。

其中，呈现单元450，被配置为在图片呈现界面，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

如图11所示，图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图10所示实施例的基础上，所述呈现单元450可以包括：命令接收子单元451和文件呈现子单元452。

其中，命令接收子单元451，被配置为接收图片分类命令，所述图片分类命令为用户点击所述图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令；

文件呈现子单元452，被配置为根据所述图片分类命令，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

由上述实施例可见，在对图片进行分类后，按照图片类别对应的图片文件夹对图片进行呈现，从而便于用户进行浏览和查找目标图片；其中，可以由用户点击菜单按钮触发用于对图片进行呈现的图片分类命令，从而可以兼容现有按照拍摄时间对图片进行呈现的方式。

如图12所示，图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图片分类装置框图，该实施例在前述图10所示实施例的基础上，所述装置还可以包括：输出单元460和调整单元470。

其中，输出单元460，被配置为在所述图片呈现界面输出关键词搜索框；

调整单元470，被配置为将与用户在所述关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在所述图片呈现界面的目标位置。

由上述实施例可见，在对图片进行分类后，按照图片类别对应的图片文件夹对图片进行呈现，从而便于用户进行浏览和查找目标图片；其中，可以由用户点击菜单按钮触发用于对图片进行呈现的图片分类命令，从而可以兼容现有按照拍摄时间对图片进行呈现的方式。

相应的，本公开还提供另一种图片分类装置，所述装置包括有处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：

获取图片库中的图片数量；

根据所述图片数量确定图片类别；

按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

如图13所示，图13是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图片分类装置1300的一结构示意图。例如，装置1300可以是具有路由功能的移动电话，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13，装置1300可以包括以下一个或多个组件：处理组件1302，存储器1304，电源组件1306，多媒体组件1308，音频组件1310，输入/输出(I/O)的接口1313，传感器组件1314，以及通信组件1316。

处理组件1302通常控制装置1300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1302可以包括一个或多个处理器1320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1302可以包括一个或多个模块，便于处理组件1302和其他组件之间的交互。例如，处理组件1302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1308和处理组件1302之间的交互。

存储器1304被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1300的操作。这些数据的示例包括用于在装置1300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1304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1306为装置1300的各种组件提供电力。电源组件1306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1300生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1308包括在所述装置1300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。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1300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1310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1310包括一个麦克风(MIC)，当装置1300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1304或经由通信组件1316发送。在一些实施例中，音频组件1310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1313为处理组件1302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1314包括一个或多个传感器，用于为装置1300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1314可以检测到装置1300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1300的显示器和小键盘，传感器组件1314还可以检测装置1300或装置1300一个组件的位置改变，用户与装置1300接触的存在或不存在，装置1300方位或加速/减速和装置1300的温度变化。传感器组件1314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1314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1314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，微波传感器或温度传感器。

通信组件1316被配置为便于装置1300和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1300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1316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，所述通信组件1316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1300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1304，上述指令可由装置1300的处理器1320执行以完成上述方法。例如，所述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，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种图片分类方法，所述方法包括：获取图片库中的图片数量；根据所述图片数量确定图片类别；按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

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。本公开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 (17)

1.一种图片分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图片库中的图片数量；

判断所述图片数量所属的数量阈值区间；

获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别，其中，数量阈值区间的上限值越大，其对应的图片类别越多；

按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当向所述图片库中保存图片时，为所述图片添加标签信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述为所述图片添加标签信息，包括：

调用预先设置的图像检测算法对所述图片进行检测，获得图片特征；

当所述图片特征匹配到目标特征时，识别所述图片属于与所述目标特征对应的目标图片类别；

将所述目标图片类别对应的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述为所述图片添加图片标签信息包括：

接收用户根据所述图片所属的图片类别输入的分类信息；

将所述输入的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类，包括：

读取所述图片库中每一张图片的标签信息；

将所述标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别；

将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

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：

在图片呈现界面，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现，包括：

接收图片分类命令，所述图片分类命令为用户点击所述图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令；

根据所述图片分类命令，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述图片呈现界面输出关键词搜索框；

将与用户在所述关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在所述图片呈现界面的目标位置。

9.一种图片分类装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取图片库中的图片数量；

确定单元，用于判断所述图片数量所属的数量阈值区间；获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别，其中，数量阈值区间的上限值越大，其对应的图片类别越多；

分类单元，用于按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

添加单元，用于当向所述图片库中保存图片时，为所述图片添加标签信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述添加单元包括：

算法调用子单元，用于调用预先设置的图像检测算法对所述图片进行检测，获得图片特征；

类别识别子单元，用于当所述图片特征匹配到目标特征时，识别所述图片属于与所述目标特征对应的目标图片类别；

第一添加子单元，用于将所述目标图片类别对应的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述添加单元包括：

信息接收子单元，用于接收用户根据所述图片所属的图片类别输入的分类信息；

第二添加子单元，用于将所述输入的分类信息作为所述图片的标签信息，添加到所述图片中。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述分类单元包括：

标签读取子单元，用于读取所述图片库中每一张图片的标签信息；

标签匹配子单元，用于将所述标签信息与每一种图片类别的分类信息进行匹配，获得每一张图片所属的目标图片类别；

图片加入子单元，用于将每一张图片加入所属目标图片类别对应的图片文件夹下。

14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

呈现单元，用于在图片呈现界面，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述呈现单元包括：

命令接收子单元，用于接收图片分类命令，所述图片分类命令为用户点击所述图片呈现界面上的菜单按钮所触发的命令；

文件呈现子单元，用于根据所述图片分类命令，按照所述图片类别对应的图片文件夹对所述图片库中的图片进行呈现。

16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

输出单元，用于在所述图片呈现界面输出关键词搜索框；

调整单元，用于将与用户在所述关键词搜索框中输入的图片类别对应的图片文件夹显示在所述图片呈现界面的目标位置。

17.一种图片分类装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图片库中的图片数量；

判断所述图片数量所属的数量阈值区间；

获取预先为所述数量阈值区间设置的多个图片类别，其中，数量阈值区间的上限值越大，其对应的图片类别越多；

按照所述图片类别对所述图片库中的图片进行分类。