CN106528758A - 一种选取图片方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种选取图片方法，包括：当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。本发明实施例还公开了一种装置。采用本发明装置可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种选取图片方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的迅速发展，各种个性化阅读产品也越来越丰富。为提高阅读产品的点击率，内容提供终端通常会在发布平台中发布阅读产品，发布平台可向用户终端推送阅读产品链接，以使用户可根据用户终端接收到的链接访问阅读产品。
目前，为方便用户可更直观获知用户终端所接收到的链接指向的阅读产品，发布平台通常会获取可用于表达阅读产品的内容的摘要信息，并将摘要信息添加上链接推送给用户终端，从而用户可根据用户终端展现的摘要信息进行选择是否通过链接访问阅读产品，其中，摘要信息包括摘要配图。
但是，目前发布平台在获取阅读产品的摘要信息中的摘要配图时，依赖用户从阅读产品中的所有图片中进行选取图片来获取摘要配图，这显然增加了用户操作复杂度以及人工成本。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种选取图片方法及装置。装置可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种选取图片方法，包括：
当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
相应地，本发明实施例还提供了一种选取图片装置，包括：
获取单元，用于当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
质量评价单元，用于基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
选取单元，用于在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种网络构架示意图；
图2是本发明实施例提供的一种选取图片方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种摘要信息展示示意图；
图4是本发明实施例提供的另一种选取图片方法的流程示意图；
图5是本发明实施例提供的又一种选取图片方法的流程示意图；
图6是本发明实施例提供的一种待处理图片的灰度图示意图；
图7是本发明实施例提供的一种灰度图卷积处理后的黑白图示意图；
图8是本发明实施例提供的又一种选取图片方法的流程示意图；
图9是本发明实施例提供的一种选取图片装置的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的另一种选取图片装置的结构示意图；
图11是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的一种选取图片方法可以应用于服务器进行选取待发布内容的摘要配图的场景。
为了更好理解本发明实施例公开的方案，下面先对本发明实施例适用的网络构架进行描述。请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种网络构架示意图。在图1所示的网络构架中，可以包括已搭建发布平台的服务器1、用于提供待发布内容的第一终端2和用于浏览待发布内容的第二终端3，第一终端2与第二终端3均可以通过网络与服务器连接。在具体应用中，若发布平台是公众号平台(如QQ公众号平台、微信公众号平台等)，第一终端2可以是用于运营公众号的运营终端，第二终端3可以是关注公众号的用户对应的终端。服务器1可接收第一终端2推送的待发布内容并将待发布内容发布在搭建的发布平台上，服务器1并可获取待发布内容的摘要信息，将待发布内容的摘要信息推送给第二终端2，以使第二终端2可向用户展示摘要信息，从而用户可根据第二终端2展示的摘要信息确定是否访问对应的待发布内容。当用户确定访问对应的待发布内容时，第二终端2可从服务器1拉取待发布内容进行展示。其中，服务器1获取摘要信息的方式可包括：服务器1基于待发布内容获得摘要信息，或者服务器接收第一终端2推送的待发布内容的摘要信息，摘要信息可以包括待发布内容的题目、摘要文字以及摘要配图等信息。在下面实施例中，主要针对服务器1基于待发布内容获得摘要信息中的摘要配图的具体实施过程进行详细描述。
下面将结合附图2-附图8，对本发明实施例提供的选取图片方法进行详细介绍，其中，实施例的执行主体为服务器，与服务器通过网络连接的第一终端和第二终端均可以包括：电脑、平板电脑、笔记本等可以进行推送消息的智能终端，上述第一终端和第二终端仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述第一终端或第二终端。
参见图2，是本发明实施例提供的一种选取图片方法的一种实施例流程示意图。本发明实施例的一种选取图片方法包括如下步骤：
S100，当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片。
在本发明实施例中，待发布内容可以包括文字、图片和视频等内容。服务器获取待发布内容的方式可以包括：服务器可以接收第一终端推送的用于在内容发布平台发布的待发布内容，或者，服务器可以通过预置网址利用爬虫技术获取用于在内容发布平台发布的待发布内容，其中，发布平台用于发布内容，可包括论坛平台、微博平台和公众号平台等内容发布平台。
具体的，服务器通过预置网址获取利用爬虫技术获取待发布内容具体可以是：服务器通过预置的网址或利用爬虫技术批量抓取至少一个网页内容，对网页内容进行过滤处理，获得待发布内容，从而服务器可滤除掉色情、暴力等不良网页内容。进一步的，服务器对网页内容进行过滤处理，获得待发布内容可以是：服务器可识别网页内容，判断内容是否包括预置的敏感信息，当确定网页内容包括敏感信息时，服务器可将网页内容进行滤除，如删除该网页内容，当确定网页内容不包括敏感信息时，服务器可将网页内容设为待发布内容，其中，敏感信息可以包括关于色情和暴力等违反相关法规的关键词。
在本发明实施例中，当服务器获取到待发布内容时，服务器可基于待发布内容确定用于推送给第二终端显示的待发布内容的摘要信息，如公众号平台向关注公众号的第二终端推送发布在公众号平台的阅读产品的摘要信息。其中，摘要信息可包括待发布内容的链接、待发布内容的题目、摘要文字以及摘要配图等信息。具体的，服务器可基于待发布内容确定摘要信息中的摘要配图。
在本发明实施例中，当服务器需向第二终端推送包括摘要配图的摘要信息时，服务器可获取到获取待发布内容的摘要配图的操作指令，或者，用户需对待发布内容进行设置摘要配图时，用户可对服务器进行操作输入获取待发布内容的摘要配图的操作指令，服务器可获取到获取待发布内容的摘要配图操作指令。
在本发明实施例中，当服务器获取到获取待发布内容的摘要配图的操作指令时，服务器可获取待发布内容的至少一张待处理图片。其中，服务器获取待发布内容的至少一张待处理图片具体可以是：服务器扫描待发布内容，获取待发布内容中的所有图片，对所有图片进行过滤处理，获得至少一张待处理图片。其中，服务器对所有图片进行过滤处理，获得至少一张待处理图片具体可以是：服务器逐张判断各个图片是否为异常图片，当确定图片不是异常图片时，将图片设置为待处理图片，当判断图片为异常图片时，将图片进行滤除。其中，异常图片可以是不适合做摘要配图的图片，如敏感图片、二维码图片、黑白图片和带有广告水印的图片等图片。
在本发明实施例中，服务器判断各个图片是否为异常图片具体可以是：服务器对各个图片进行内容识别，判断是否包括预置的图像内容，当确定图片包括预置的图像内容时，服务器可确定图片为异常图片并进行滤除，当确定服务器不包括预置的图片内容时，服务器可确定图片不是异常图片并进行设置图片为待处理图片。其中，预置的图片内容可以是不适合做摘要配图的图片相关的图片内容，如二维码图片内容和黑白图片内容等。进一步的，服务器判断各个图片是否为异常图片还可以是：服务器提取各个图片的图片特征，判断图片特征是否与预置的图片特征相匹配，当服务器判断图片与预置的图片特征相匹配时，服务器可确定图片为异常图片并进行滤除，当服务器判断图片与预置的图片特征不匹配时，服务器可确定图片不是异常图片并进行设置图片为待处理图片，其中，预置的图片特征可以是不适合做摘要配图的图片相关的图片特征，如二维码图片特征和黑白图片特征等。
S101，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值。
在本发明实施例中，图片参数可以包括图片信息熵、图片亮度、图片模糊度、图片清晰度、分辨率、图片文字、图片拉伸度、图片对比度、图片画风等与图片质量相关的图片参数中的一种或多种。服务器可基于待处理图片获取一种或多种图片参数，并根据获得的各张待处理图片对应的图片参数进行质量评价，获得各张待处理图片对应的质量值。进一步的，为提高图片评价的准确度，服务器可获取待处理图片的多种类型图片参数对图片进行质量评价，避免服务器因为单一的图片参数导致对待处理图片的质量评价出现偏差，有效提高服务器质量评价的准确性以及客观性。
在本发明实施例中，服务器根据获得的各张待处理图片对应的图片参数进行质量评价，获得各张待处理图片对应的质量值具体可以是：服务器可结合预置的质量评价模型，根据获得的各张待处理图片对应的图片参数进行质量评价，获得各张待处理图片对应的质量值。其中，服务器可将获取到的待处理图片的一种或多种图片参数作为输入值输入至预置的质量评价模型中进行质量评价，获得质量评价模型输出的待处理图片的质量值。其中，质量评价模型可以是用于输出质量值的质量评价公式，图片参数是其中的自变量，服务器可根据每个自变量在质量评价中所占比重的大小调整其对应的权值系数，生成质量评价公式。
在本发明实施例中，服务器还可通过机器训练生成质量评价模型，如服务器可根据预置的样本图片的图片参数和样本图片的质量值进行训练，生成待调整质量评价模型，其中，服务器可将样本图片的图片参数作为自变量、样本图片的质量值作为因变量进行训练，生成待调整质量评价模型。为提高质量评价模型的稳定性，终端可对待调整质量评价模型进行测试调整，获得质量评价模型。其中，终端对待调整质量评价模型进行测试调整，获得质量评价模型具体可以是：终端将预置的测试图片的图片参数和测试图片的质量值输入至待调整质量评价模型中，以使服务器根据输入的数值进一步调整与图片参数相关的因变量的权值系数或者运算方式，获得质量评价模型，有效提高质量评价模型的评价准确性。
在本发明实施例中，服务器可结合预置的质量评价模型，根据获得的各张待处理图片对应的图片参数进行质量评价，获得各张待处理图片对应的质量值具体还可以是：当图片参数包括图片信息熵时，服务器根据质量评价模型可将图片信息熵作为对应的待处理图片对应的质量值；当图片参数包括图片信息熵和图片模糊度时，服务器可根据质量评价模型将图片信息熵和图片模糊度映射至同个参考系中，获得图片信息熵对应的质量值和图片模糊度对应的质量值，并根据图片模糊度对应的质量值对图片信息熵对应的质量值进行降值处理，获得获得处理后的数值作为对应的待处理图片对应的质量值。
S102，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。。
在本发明实施例中，服务器可根据第二终端当前所处的网络环境在各个质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，其中，第二终端用于接收服务器推送的摘要附图。
具体的，服务器根据第二终端当前所处的网络环境在各个质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片可以是：服务器可检测第二终端当前接入的网络的传输速度，判断传输速度是否大于预设的第一阈值，当服务器检测到传输速度大于预设的第一阈值时，服务器可在各个质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的待处理图片设为目标待处理图片，具体可以是服务器将获得的各张待处理图片的质量值按从高到低进行排序，获取排序第一的质量值对应的待处理图片作为最高的质量值对应的目标待处理图片。
可选的，在本发明实施例中，服务器根据第二终端当前所处的网络环境在各个质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片还可以是：服务器可检测第二终端当前接入的网络的传输速度，判断传输速度是否大于预设的第一阈值，当服务器检测到传输速度小于或等于预设的第一阈值时，服务器可在各个待处理图片中选取图片大小小于或等于预设第二阈值的待处理图片，并在各图片大小小于或等于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值中选最高的质量值对应的目标待处理图片。具体可以是服务器将获得的各图片大小小于或等于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值按从高到低进行排序，获取排序第一的质量值对应的待处理图片作为最高的质量值对应的目标待处理图片，其中，第二阈值可根据传输速度进行设置。可见，服务器可在保证第二终端能正常接收图片的情况下获取质量最高的图片，不仅可避免第二终端需等待较长时间接收到图片，又能保证第二终端可获取质量较高的图片，有效提高第二终端展示图片的展示效果。
可选的，服务器根据第二终端当前所处的网络环境在各个质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片还可以是：服务器可建立网络的传输速度与质量值的对应关系，服务器可根据传输速度与质量值的对应关系，获取第二终端接入的网络的传输速度所对应的质量值，从而在各待处理图片对应的质量值中选取与第二终端接入的网络的传输速度所对应的质量值匹配度最高的质量值所对应的待处理图片作为目标待处理图片。
在本发明实施例中，当服务器获取到目标待处理处理图片后，服务器可将目标待处理图片设为待发布内容的摘要配图。由此可见，服务器可自动获取待发布内容的高质量的摘要配图，避免了需依赖用户进行主观选择，有效降低了人工成本，也避免了需用户参与而导致的因用户认知标准不同而导致选择不同的摘要附图，无法保障摘要附图的质量的情况。
在本发明实施例中，由于摘要配图用于向用户展示，因此，为提高图片的展示效果，服务器可对摘要配图进行图片优化处理，如对图片进行降噪处理、对图片进行增加风格效果等图像处理，有效提高图片的展示效果，吸引用户查看摘要配图。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
参见图4，是本发明实施例提供的一种选取图片方法的另一种实施例流程示意图。本发明实施例的另一种选取图片方法包括如下步骤：
S200，当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片。
S201，计算各所述待处理图片的图片信息熵。
在本发明实施例中，图片信息熵是一种特征的统计形式，反映了图片中的平均信息量的大小。其中，服务器计算待处理图片的图片信息熵具体可以是：服务器可获取每张待处理图片的红、绿和蓝三种分量的信息熵，再根据三种分量的信息熵获得待处理图片的图片信息熵。其中，服务器获取红分量的信息熵具体可以是：服务器可将待处理图片上的任一个像素记为特征二元组(i，j)，其中，i表示任一个像素的红分量的值(0≤i≤255)，j表示任一像素的邻域红分量的均值(0≤j≤255)，则服务器获取待处理图片中的红分量值为i的像素所占的比例为：Pij＝f(i,j)/N2，其中，f(i，j)为特征二元组(i，j)出现的频数，N为图像的尺度，从而服务器获取红分量的信息熵为同理，服务器可获取待处理图片的绿分量和蓝分量分别为和其中，Pmn为待处理图片中的绿分量值为m的像素所占的比例，Pxy为待处理图片中的蓝分量值为x的像素所占的比例，从而服务器可根据各个分量的信息熵获得图片信息熵为并将其缩放到[0，10]的区间获得待处理图片的图片信息熵。
S202，根据各所述待处理图片的图片信息熵进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
在本发明实施例中，服务器根据各待处理图片的图片信息熵进行质量评价服务器具体可以是：服务器可根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各待处理图片的图片信息熵对应的质量值，其中，图片信息熵与质量值成正比例关系，由此可见，图片信息熵越高，对应的质量值也越高。
可选的，服务器根据各待处理图片的图片信息熵进行质量评价服务器具体还可以是：服务器将各待处理图片的图片信息熵输入预置的质量评价模型进行质量评价，并获取质量评价模型进行质量评价输出的各待处理图片对应的质量值。其中，质量评价模型可预置图片信息熵与质量值的正比例对应关系。
S203，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
在本发明实施例中，步骤S200、步骤S202和步骤S203的具体实施方式可参见上述实施例中的步骤S100、步骤S101和步骤S102的具体实施方式，在此不进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
参见图5，是本发明实施例提供的一种选取图片方法又一种实施例流程示意图。本发明实施例的又一种选取图片方法包括如下步骤：
S300，当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片。
S301，计算各所述待处理图片的图片信息熵。
S302，计算各所述待处理图片的图片模糊度。
在本发明实施例中，服务器可首先对待处理图片进行灰度处理，获得待处理图片的灰度图。采用拉普拉斯的卷积算子对待处理图片的灰度图的每个像素的灰度值进行卷积运算处理，获得处理结果，根据处理结果获得待处理图片的图片模糊度。其中，拉普拉斯的卷积算子可如表一所示。当服务器获得每个像素的卷积结果时，服务器可判断每个像素的卷积结果是否大于阈值，当像素的卷积结果大于阈值，服务器对该像素赋值为0，当像素的卷积结果小于或等于阈值，服务器对该像素赋值为255。可见，当服务器对灰度图进行卷积运算处理后，服务器可获得灰度图卷积处理后的黑白图，具体可以参见图6和图7进行说明，图6所示的图片可以是待处理图片的灰度图，服务器对图6的灰度图进行拉普拉斯的卷积运算处理后，获得的黑白图可如图7所示。进一步的，赋值为0的像素可认为是模糊的，因此，服务器根据处理结果获得待处理图片的图片模糊度具体可以是：服务器统计像素值为0的像素总数所占图片的像素总数的比例，将此比例作为待处理图片的模糊度。
表一
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | -4 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
S303，根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
在本发明实施例中，由于服务器需将图片信息熵与图片模糊度进行运算，因此，服务器可将图片信息熵和图片模糊度映射至同个参考系中，如服务器可根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片信息熵对应的第一质量值，并根据预置的图片模糊度与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片模糊度对应的第二质量值。服务器可将各待处理图片的第一质量值与第二质量值进行运算，获得各待处理图片对应的第三质量值，并将各待处理图片对应的第三质量值设为各待处理图片的质量值。其中，服务器预置的图片信息熵与质量值的对应关系可以是正比例关系，服务器预置图片模糊度与质量值的对应关系可以是反比例关系，因此可见，图片信息熵越高，对应的质量值也越高，图片模糊度越高，对应的质量值越低。服务器可将各待处理图片的第一质量值与第二质量值进行相加，获得各待处理图片对应的第三质量值。
可选的，服务器还可以将各待处理图片的图片信息熵和图片模糊度输入预置的质量评价模型进行质量评价，并获取质量评价模型进行质量评价输出的各待处理图片对应的质量值。
进一步的，为提高服务器对图片进行质量评价的准确度，服务器还可获得待处理图片的图片亮度、图片清晰度、图片文字、图片拉伸度、图片分辨度、图片画风等图片参数中的一种或多种图片参数对图片进行综合质量评价，有效提高评价的准确性。当然，服务器可如上述所描述将所需图片参数映射至参考系中，并进行运算获得质量值。可选的，服务器也可将图片参数输入至质量评价模型中进行质量评价，获得质量评价模型输出的质量值。
S304，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
在本发明实施例中，步骤S300、S303步骤S304的具体实施方式可参见上述实施例中的步骤S100、步骤S101步骤S102的具体实施方式，在此不进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
参见图8，是本发明实施例提供的一种选取图片方法又一种实施例流程示意图。本发明实施例的又一种选取图片方法包括如下步骤：
S400，当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片。
S401，基于至少一张待处理图片获取各张待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张待处理图片对应的质量值。
S402，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
S403，将所述摘要配图推送给终端，以使用户根据所述终端展现的所述摘要配图确定是否访问所述摘要配图对应的待发布内容。
在本发明实施例中，服务器可获取待发布内容的发布链接，将所述发布链接添加至所述摘要配图，获得携带发布链接的摘要配图，并将携带发布链接的摘要配图推送个第二终端，以使的第二终端可接收到携带发布链接的摘要配图，并可向用户展示摘要配图，从而用户可根据摘要配图确定是否访问发布链接对应的待发布内容。
在本发明实施例中，服务器可将摘要配图添加进摘要信息中，并将发布链接添加至摘要信息中。其中，摘要信息可包括摘要配图、题目、摘要文字信息等。服务可将携带发布链接的摘要配图推送个第二终端，以使的第二终端可接收到携带发布链接的摘要信息，并可向用户展示摘要信息，具体第二终端展示的摘要信息可如图3所示，可包括摘要题目、摘要文字以及摘要配图等，如图3中的摘要题目可以是：剧透：关于“互联网+”，马化腾道出了哪些玄机？，摘要配图可以是“互联网+”书本图片，摘要文字可以是图片下面的文字，从而用户可根据摘要信息确定是否访问发布链接对应的待发布内容。
在本发明实施例中，步骤S400、步骤S401和步骤S402的具体实施方式可参见上述实施例中的步骤S100和步骤S102的具体实施方式，在此不进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
下面将结合附图9和附图10，对本发明实施例提供的选取图片专职进行详细介绍。需要说明的是，附图9和附图10所示的装置，用于执行本发明图1-图8所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1-图8所示的实施例。
请参见图9，为本发明实施例提供了一种选取图片装置的结构示意图。如图9所示，本发明实施例的所述装置可以包括：
获取单元100，用于当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
质量评价单元200，用于基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
选取单元300，用于在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
在本发明实施例中，所描述的选取鱼片装置具体可为服务器，也可为服务器中的某个功能模块。
其中，可以理解的是，本实施例的服务器中的单元的各功能模块的功能可根据图2-图8所述的方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
请参见图10，为本发明实施例提供了另一种选取图片装置的结构示意图。如图10所示，本发明实施例的所述装置可以包括：
获取单元100、质量评价单元200和选取单元300。
其中，所述获取单元100包括：
第一获取子单元10，用于获取所述待发布内容中的图片；
第一判断子单元20，用于判断所述图片是否为异常图片；
设置子单元30，用于当所述判断子单元判断所述图片不是异常图片时，将所述图片设为待处理图片；
滤除子单元40，用于当判断所述图片是异常图片时，对所述图片进行滤除。
其中，所述图片参数包括图片信息熵；
所述质量评价单元200包括：
第一计算子单元50，用于计算各所述待处理图片的图片信息熵；
评价子单元60，用于根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
其中，所述图片参数还包括图片模糊度；
所述质量评价单元200包括：
第二计算子单元70，用于计算各所述待处理图片的图片模糊度；
所述评价子单元60具体用于：
根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
其中，所述装置还包括：
训练单元400，用于根据预置的样本图片的图片参数和样本图片的质量值进行训练，生成待调整质量评价模型；
调整单元500，用于根据预置的测试图片的图片参数和测试图片的质量值对所述待调整质量评价模型进行调整，获得质量评价模型；
所述评价子单元60具体用于：
将各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度分别输入至所述质量评价模型进行质量评价，获得所述质量评价模型输出的各所述待处理图片的质量值。
其中，所述评价子单元60还包括：
第二获取子单元1，用于根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片信息熵对应的第一质量值；
第三获取子单元2，用于根据预置的图片模糊度与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片模糊度对应的第二质量值；
第三计算子单元3，用于将各所述待处理图片的第一质量值与第二质量值进行运算，获得各所述待处理图片对应的第三质量值，并将各所述待处理图片对应的第三质量值设为各所述待处理图片的质量值。
其中，所述选取单元300包括：
检测子单元80，用于检测用于接收服务器推送的摘要附图的终端当前接入的网络的传输速度；
第二判断子单元81，用于判断所述传输速度是否大于预设的第一阈值；
第一选取子单元82，用于当所述第二判断子单元判断所述传输速度大于所述第一阈值时，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片；
第四获取子单元83，用于当所述第二判断子单元判断所述传输速度小于或等于所述第一阈值时，在各个待处理图片中选取图片大小小于预设第二阈值的待处理图片；
第二选取子单元84，用于在各所述图片大小小于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值中选最高的质量值对应的目标待处理图片。
其中，所述装置还包括：
推送单元600，用于将所述摘要配图推送给终端，以使用户根据所述终端展现的所述摘要配图确定是否访问所述摘要配图对应的待发布内容。
其中，可以理解的是，本实施例的装置中的单元的各功能模块的功能可根据图2-图8所述的方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
请参见图11，为本发明实施例提供了一种服务器的结构示意图。如图11所示，服务器1000可以包括：至少一个处理器1001，例如CPU，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图11所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及通信连接应用程序。
在图11所示的服务器1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；网络接口1004用于与第一终端连接，获取第一终端推送的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的通信连接应用程序，并具体执行以下操作：
当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
其中，所述处理器1001获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片包括：
获取所述待发布内容中的图片；
判断所述图片是否为异常图片；
当判断所述图片不是异常图片时，将所述图片设为待处理图片；
当判断所述图片是异常图片时，对所述图片进行滤除。
其中，所述图片参数包括图片信息熵；
所述基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，所述处理器1001根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值包括：
计算各所述待处理图片的图片信息熵；
根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
其中，所述图片参数还包括图片模糊度；
在所述所述处理器1001计算各所述待处理图片的图片信息熵之后，所述所述处理器1001还执行：
计算各所述待处理图片的图片模糊度；
所述根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
其中，在当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，所述处理器1001获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片之前，所述所述处理器100还执行：
根据预置的样本图片的图片参数和样本图片的质量值进行训练，生成待调整质量评价模型；
根据预置的测试图片的图片参数和测试图片的质量值对所述待调整质量评价模型进行调整，获得质量评价模型；
所述处理器1001根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度，对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
将各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度分别输入至所述质量评价模型进行质量评价，获得所述质量评价模型输出的各所述待处理图片的质量值。
其中，所述处理器1001根据各个所述待处理图片的信息熵和图片模糊度，对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片信息熵对应的第一质量值；
根据预置的图片模糊度与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片模糊度对应的第二质量值；
将各所述待处理图片的第一质量值与第二质量值进行运算，获得各所述待处理图片对应的第三质量值，并将各所述待处理图片对应的第三质量值设为各所述待处理图片的质量值。
其中，所述处理器1001在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片包括：
检测用于接收服务器推送的摘要附图的终端当前接入的网络的传输速度；
判断所述传输速度是否大于预设的第一阈值；
当判断所述传输速度大于所述第一阈值时，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片；
当判断所述传输速度小于或等于所述第一阈值时，在各个待处理图片中选取图片大小小于预设第二阈值的待处理图片；
在各所述图片大小小于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值中选最高的质量值对应的目标待处理图片。
其中，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的目标质量值对应的目标待处理图片，所述处理器1001将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图之后，所述所述处理器1001还执行：
将所述摘要配图推送给终端，以使用户根据所述终端展现的所述摘要配图确定是否访问所述摘要配图对应的待发布内容。
其中，可以理解的是，本实施例的服务器中的单元的各功能模块的功能可根据图2-图8所述的方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再进行赘述。
在本发明实施例中，当服务器获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片，基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图，从而服务器可自动获取待发布内容的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的效率，且服务器可获取所需的质量值的摘要配图，提高服务器获取摘要配图的灵活性，有效提高摘要配图的质量。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (16)
1.一种选取图片方法，其特征在于，包括：
当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片包括：
获取所述待发布内容中的图片；
判断所述图片是否为异常图片；
当判断所述图片不是异常图片时，将所述图片设为待处理图片；
当判断所述图片是异常图片时，对所述图片进行滤除。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图片参数包括图片信息熵；
所述基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值包括：
计算各所述待处理图片的图片信息熵；
根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图片参数还包括图片模糊度；
所述计算各所述待处理图片的图片信息熵之后包括：
计算各所述待处理图片的图片模糊度；
所述根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片之前包括：
根据预置的样本图片的图片参数和样本图片的质量值进行训练，生成待调整质量评价模型；
根据预置的测试图片的图片参数和测试图片的质量值对所述待调整质量评价模型进行调整，获得质量评价模型；
所述根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度，对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
将各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度分别输入至所述质量评价模型进行质量评价，获得所述质量评价模型输出的各所述待处理图片的质量值。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述待处理图片的信息熵和图片模糊度，对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值包括：
根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片信息熵对应的第一质量值；
根据预置的图片模糊度与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片模糊度对应的第二质量值；
将各所述待处理图片的第一质量值与第二质量值进行运算，获得各所述待处理图片对应的第三质量值，并将各所述待处理图片对应的第三质量值设为各所述待处理图片的质量值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片包括：
检测用于接收服务器推送的摘要附图的终端当前接入的网络的传输速度；
判断所述传输速度是否大于预设的第一阈值；
当判断所述传输速度大于所述第一阈值时，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片；
当判断所述传输速度小于或等于所述第一阈值时，在各个待处理图片中选取图片大小小于预设第二阈值的待处理图片；
在各所述图片大小小于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值中选最高的质量值对应的目标待处理图片。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的目标质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图之后包括：
将所述摘要配图推送给终端，以使用户根据所述终端展现的所述摘要配图确定是否访问所述摘要配图对应的待发布内容。
9.一种选取图片装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于当获取到设置待发布内容的摘要配图的操作指令时，获取所述待发布内容中的至少一张待处理图片；
质量评价单元，用于基于所述至少一张待处理图片获取各张所述待处理图片的图片参数，根据所述各张待处理图片的图片参数进行质量评价，获得各张所述待处理图片对应的质量值；
选取单元，用于在各个所述质量值对应的待处理图片中选取满足预设条件的质量值对应的目标待处理图片，将所述目标待处理图片设为所述待发布内容的摘要配图。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：
第一获取子单元，用于获取所述待发布内容中的图片；
第一判断子单元，用于判断所述图片是否为异常图片；
设置子单元，用于当所述判断子单元判断所述图片不是异常图片时，将所述图片设为待处理图片；
滤除子单元，用于当判断所述图片是异常图片时，对所述图片进行滤除。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述图片参数包括图片信息熵；
所述质量评价单元包括：
第一计算子单元，用于计算各所述待处理图片的图片信息熵；
评价子单元，用于根据各所述待处理图片的图片信息熵对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述图片参数还包括图片模糊度；
所述质量评价单元包括：
第二计算子单元，用于计算各所述待处理图片的图片模糊度；
所述评价子单元具体用于：
根据各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度对各所述待处理图片进行质量评价，获得各所述待处理图片的质量值。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
训练单元，用于根据预置的样本图片的图片参数和样本图片的质量值进行训练，生成待调整质量评价模型；
调整单元，用于根据预置的测试图片的图片参数和测试图片的质量值对所述待调整质量评价模型进行调整，获得质量评价模型；
所述评价子单元具体用于：
将各个所述待处理图片的图片信息熵和图片模糊度分别输入至所述质量评价模型进行质量评价，获得所述质量评价模型输出的各所述待处理图片的质量值。
14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述评价子单元还包括：
第二获取子单元，用于根据预置的图片信息熵与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片信息熵对应的第一质量值；
第三获取子单元，用于根据预置的图片模糊度与质量值的对应关系，获取各所述待处理图片的图片模糊度对应的第二质量值；
第三计算子单元，用于将各所述待处理图片的第一质量值与第二质量值进行运算，获得各所述待处理图片对应的第三质量值，并将各所述待处理图片对应的第三质量值设为各所述待处理图片的质量值。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述选取单元包括：
检测子单元，用于检测用于接收服务器推送的摘要附图的终端当前接入的网络的传输速度；
第二判断子单元，用于判断所述传输速度是否大于预设的第一阈值；
第一选取子单元，用于当所述第二判断子单元判断所述传输速度大于所述第一阈值时，在各个所述质量值对应的待处理图片中选取最高的质量值对应的目标待处理图片；
第四获取子单元，用于当所述第二判断子单元判断所述传输速度小于或等于所述第一阈值时，在各个待处理图片中选取图片大小小于预设第二阈值的待处理图片；
第二选取子单元，用于在各所述图片大小小于预设第二阈值的待处理图片对应的质量值中选最高的质量值对应的目标待处理图片。
16.如权利要求9-15任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
推送单元，用于将所述摘要配图推送给终端，以使用户根据所述终端展现的所述摘要配图确定是否访问所述摘要配图对应的待发布内容。
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|---|---|
| CN (1) | CN106528758B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108345657A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-31 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图片筛选方法及移动终端 |
| CN109299373A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-02-01 | 上海交通大学 | 基于图卷积技术的推荐系统 |
| CN110334693A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-15 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种面向深度学习的遥感图像目标样本生成方法 |
| CN110532232A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-03 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种对上传图片进行处理的方法及装置 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1500250A (zh) * | 2001-01-29 | 2004-05-26 | ���ֻ�ý������˾ | 传送在线出版物图像的方法 |
| US20100262712A1 (en) * | 2009-04-13 | 2010-10-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Channel adaptive video transmission method, apparatus using the same, and system providing the same |
| CN102087652A (zh) * | 2009-12-08 | 2011-06-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图像筛选方法及其系统 |
| CN102187365A (zh) * | 2008-12-18 | 2011-09-14 | 索尼公司 | 图像处理设备和方法以及程序 |
| CN102447715A (zh) * | 2010-10-08 | 2012-05-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 即时通信中分享视频方法、即时通信客户端 |
| CN103488380A (zh) * | 2013-09-17 | 2014-01-01 | 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 | 一种信息展示方法及装置 |
| CN104239461A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 提取图片摘要的方法和装置 |
| CN104699837A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-06-10 | 北京奇虎科技有限公司 | 网页配图选取方法、装置及服务器 |
| US20150193674A1 (en) * | 2014-01-06 | 2015-07-09 | Konica Minolta Inc. | Image processing system, image processing apparatus, and portable information terminal |
| CN105354231A (zh) * | 2015-09-30 | 2016-02-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图片选择方法、装置、图片处理方法和装置 |
| TWI528211B (zh) * | 2015-03-20 | 2016-04-01 | Non-contact palmprint authentication method, device and portable terminal | |
| CN105631457A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-06-01 | 小米科技有限责任公司 | 选择图片的方法及装置 |
| US20160179844A1 (en) * | 2014-12-17 | 2016-06-23 | Adobe Systems Incorporated | Neural Network Image Curation Control |
-
2016
- 2016-10-28 CN CN201610972355.6A patent/CN106528758B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1500250A (zh) * | 2001-01-29 | 2004-05-26 | ���ֻ�ý������˾ | 传送在线出版物图像的方法 |
| CN102187365A (zh) * | 2008-12-18 | 2011-09-14 | 索尼公司 | 图像处理设备和方法以及程序 |
| US20100262712A1 (en) * | 2009-04-13 | 2010-10-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Channel adaptive video transmission method, apparatus using the same, and system providing the same |
| CN102087652A (zh) * | 2009-12-08 | 2011-06-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图像筛选方法及其系统 |
| CN102447715A (zh) * | 2010-10-08 | 2012-05-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 即时通信中分享视频方法、即时通信客户端 |
| CN103488380A (zh) * | 2013-09-17 | 2014-01-01 | 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 | 一种信息展示方法及装置 |
| US20150193674A1 (en) * | 2014-01-06 | 2015-07-09 | Konica Minolta Inc. | Image processing system, image processing apparatus, and portable information terminal |
| CN104239461A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 提取图片摘要的方法和装置 |
| US20160179844A1 (en) * | 2014-12-17 | 2016-06-23 | Adobe Systems Incorporated | Neural Network Image Curation Control |
| TWI528211B (zh) * | 2015-03-20 | 2016-04-01 | Non-contact palmprint authentication method, device and portable terminal | |
| CN104699837A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-06-10 | 北京奇虎科技有限公司 | 网页配图选取方法、装置及服务器 |
| CN105354231A (zh) * | 2015-09-30 | 2016-02-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图片选择方法、装置、图片处理方法和装置 |
| CN105631457A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-06-01 | 小米科技有限责任公司 | 选择图片的方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| ZHIWEI LI等: "Improving relevance judgment of web search results with image excerpts", 《 PROCEEDINGS OF THE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WORLD WIDE WEBAPRIL 2008》 * |
| 徐扬: "基于兴趣图谱的社交网络用户行为研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 汤国锋: "基于移动终端的Web信息检索技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 焦斌星: "用于搜索的网页可视化摘要技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108345657A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-31 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图片筛选方法及移动终端 |
| CN108345657B (zh) * | 2018-01-30 | 2020-10-23 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图片筛选方法及移动终端 |
| CN109299373A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-02-01 | 上海交通大学 | 基于图卷积技术的推荐系统 |
| CN109299373B (zh) * | 2018-10-20 | 2021-10-29 | 上海交通大学 | 基于图卷积技术的推荐系统 |
| CN110334693A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-15 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种面向深度学习的遥感图像目标样本生成方法 |
| CN110532232A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-03 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种对上传图片进行处理的方法及装置 |
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