CN107391121A - 一种相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备，通过启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；判断所述终端是否已开启相片分享功能；若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；将所述结果相片分享至目标社交平台。因此，本发明的终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作。

Description

一种相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备。

背景技术

近年来，随着计算机技术的迅猛发展和日益广泛的应用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在当今世界要解决的问题并不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的识别、决策管理等都不属于数值计算。这就要求计算机能从“数据处理”扩展到还能“知识处理”的范畴。计算机能力范畴的转化是导致“人工智能”快速发展的重要因素。

即人工智能(artificial intelligence，简称AI)是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

目前，当用户利用终端(如手机)拍完照时，一般会从中手动选择一些相片通过微信软件进行发朋友圈。然而，有时用户一忙起来便没有及时将拍摄的相片发朋友圈。另外，即使用户将相片进行发朋友圈，那么还需要用户打开相片应用程序，并手动一张一张的去查看，从而选择需要发朋友圈的相片，显然这给用户操作带来不便。

发明内容

本发明实施例提供一种相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备，终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作。

第一方面，本发明实施例提供了一种相片分享方法，应用于终端，包括步骤：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台。

第二方面，本发明实施例还提供了一种相片分享装置，包括：

相机启动模块，用于启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

功能判断模块，用于判断所述终端是否已开启相片分享功能；

相片筛选模块，用于若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

分享模块，用于将所述结果相片分享至目标社交平台。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在运行时使得计算机执行如上面所述的相片分享方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线连接；所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行如下操作：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台。

本发明实施例提供的相片分享方法、装置及存储介质、计算机设备，通过启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；判断所述终端是否已开启相片分享功能；若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；将所述结果相片分享至目标社交平台。因此，本发明实施例的终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作，给用户操作带来极大的便捷。

附图说明

图1是本发明实施例提供的相片分享的场景示意图。

图2是本发明实施例提供的相片分享方法的一实现流程示意图。

图3是本发明实施例提供的开启相片分享功能的界面示意图。

图4是本发明实施例提供的相片分享方法的另一实现流程示意图。

图5是本发明实施例提供的相片分享装置的一模块示意图。

图6是本发明实施例提供的相片分享装置的另一模块示意图。

图7是本发明实施例提供的计算机设备的模块示意图。

图8是本发明实施例提供的计算机设备的详细模块示意图。

具体实施方式

请参照附图中的图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本发明的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所示例的本发明的具体实施例，其不应被视为限制本发明未在此详述的其它具体实施例。

本发明原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。本发明的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。

目前，当用户利用终端(如手机)拍完照时，一般会从中手动选择一些相片通过微信软件进行发朋友圈。然而，有时用户一忙起来便没有及时将拍摄的相片发朋友圈。另外，即使用户将相片进行发朋友圈，那么还需要用户打开相片应用程序，并手动一张一张的去查看，从而选择需要发朋友圈的相片，显然这给用户操作带来不便。因此，本发明实施例可以采用如下的实现方式来克服以上问题。

请参阅图1，即本发明实施例提供一种相片分享方法，包括：启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；判断所述终端是否已开启相片分享功能；若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；将所述结果相片分享至目标社交平台。因此，本发明实施例的终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作，给用户操作带来极大的便捷。

以下将进行详细说明本发明实施例提供的相片分享方法。

请参阅图2，所示为本发明实施例提供的相片分享方法的实现流程，应用于终端，其主要包括如下步骤：

在步骤S101中，启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片。

在本发明实施例中，首先终端(如手机)需要自学习一段时间的用户行为习惯，然后根据学习得到的用户行为习惯来建立模型，其实现方式如下：

获取预设时间内目标社交平台上分享的所有相片。

从分享的所有相片中提取每一相片对应的图像特征信息。

根据所述图像特征信息建立所述预设的模型。

在一些实施例中，如以人物特征来建立模型的实现如下：获取预设时间内目标社交平台上分享的所有相片，从分享的所有相片中提取每一相片对应的人物图像特征信息；从提取的人物图像特征信息中，确定出在每一相片中均存在的人物图像特征信息；将在每一相片中均存在的人物图像特征信息，确定为目标人物图像特征信息；根据所述目标人物图像特征信息建立模型。

例如，基于人脸分析算法，提取每一相片对应的人物图像特征信息，若根据人脸分析算法分析出相片中没有人脸图像，那么将该没有人脸图像的相片标记为空。

对于一张相片中存在多个人脸图像的情况，那么将提取到的人物图像特征信息进行区分标号，如：

相片1对应存在的人物图像特征信息的关系为：

相片1——人脸A、人脸B、人脸C；

相片2对应存在的人物图像特征信息的关系为：

相片2——人脸A；

相片3对应存在的人物图像特征信息的关系为：

相片3——人脸A、人脸D、人脸F；

相片4对应存在的人物图像特征信息的关系为：

相片4——人脸A、人脸C、人脸D、人脸G；等等。

根据集合运算，确定出人脸A为每一相片中均存在的人物图像特征信息。也即，基于用户的喜好，用户会分享包含有人脸A的相片。因此，将人脸A的人物图像特征信息，确定为目标人物图像特征信息。那么，后续在分析拍摄得到的相片时，以人脸A的人物图像特征信息作为参考标准。即，后续在分析拍摄得到的相片时，会利用该人脸A的人物图像特征信息作为判断条件，如果相片中存在人脸A的图像，那么会自动将该相片进行上传并分享至目标社交平台。

然而可以理解的是，当模型建立完成后，那么可以利用该模型来对拍摄得到的相片进行智能分析，以筛选出需要进行分享至目标社交平台的相片，最后，将筛选出的相片进行上传并分享至目标社交平台。

请参阅图3，在一些实施例中，在终端中安装相片分享功能，安装完成后，系统会提供一接口，例如在拍照界面中显示一相片分享功能对应的开启按键，当用户点击该按键，表明已开启相片分享功能，那么当终端检测到拍摄结束指令时，那么会读取拍摄得到的所有相片，利用预设的模型对读取的所有相片进行筛选处理，得到结果相片，将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台。

可以理解的是，当用户拍完一系列相片后，那么会退出拍照功能，此时，拍照软件会上报拍摄结束指令。因此，当终端接收到拍摄结束指令时，那么会判断是否已开启相片分享功能，若已开启所述相片分享功能，则读取拍摄得到的所有相片，利用预设的模型对读取的所有相片进行筛选处理，得到结果相片，将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台。

在步骤S102中，判断所述终端是否已开启相片分享功能。

在一些实施例中，若判断出没有开启所述相片分享功能，则结束本次操作。

在步骤S103中，若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片。

作为本发明一实施例，步骤S103，包括：

从每一相片中提取对应的图像特征信息。

判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有所述预设模型中的图像特征信息；

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片。

可以理解的是，将判断出不包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片不作为结果相片，即表明该不包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片是用户不需要进行分享至目标社交平台的相片，因此，结束本次操作。

例如，对于只分析人脸的情况，那么可以采用人脸分析算法，从相片中提取人脸图像特征信息。若根据人脸分析算法分析出相片中没有人脸图像，那么将该没有人脸图像的相片标记为空，即，将该没有人脸图像的相片不与模型中的目标人物图像特征信息进行比较。若根据人脸分析算法分析出相片中存在人脸图像，那么，提取人脸图像的图像特征信息，以进一步的分析该提取的人脸图像的图像特征信息是否与模型中的目标人物图像特征信息匹配。

然而，可以理解的是，如果该提取的人脸图像的图像特征信息与模型中的目标人物图像特征信息匹配，即该提取的人脸图像的图像特征信息中包括有模型中的目标人物图像特征信息，那么表明该相片是需要分享的相片。

然而，可以理解的是，从所述相片中提取对应的图像特征信息，主要包括：提取脸部的五官位置、脸型和角度等参数。

例如，判断从相片中提取的脸部的五官位置和脸型参数与模型中的目标人物的脸部的五官位置和脸型参数是否匹配，如果匹配，则判定该相片中存在模型中的目标人物，那么表明该相片是需要分享的相片。如果提取的人脸图像的图像特征信息中不包括模型中的目标人物图像特征信息，那么表明该相片是不需要分享的相片。

进一步的，终端还能够自学习用户对于不清晰的相片是不进行上传并分享至目标社交平台，只有清晰的相片才进行上传并分享至目标社交平台。因此，该模型中的满足预设条件的图像清晰度的值是通过自学习得到的。

因此，为了实现上传并分享至目标社交平台的相片都是清晰的，那么，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片的步骤，包括：

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片，分别进行图像清晰度分析；

分别判断每一包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片对应分析出的图像清晰度是否满足预设条件；

将判断出满足预设条件的相片确定为结果相片。

可以理解的是，将判断出不满足预设条件的相片不作为结果相片，即表明该不满足预设条件的相片是用户不需要进行分享至目标社交平台的相片，因此，结束本次操作。

作为本发明另一实施例，终端还能够自学习用户对于相似的相片，那么会选取其中一张相片进行上传并分享至目标社交平台。因此，该模型中的预设相似度值是通过自学习得到的。

因此，为了实现上传并分享至目标社交平台的相片都是区别较大的，那么，当所述判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片包括至少二张时，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片的步骤，包括：

将包括有所述预设模型中的图像特征信息的所有相片彼此间进行相似度分析；

将分析出的相似度中，将不小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第一相片组；

将分析出的相似度中，将小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第二相片组；

从所述第一相片组中选择目标相片；

将所述目标相片和所述第二相片组作为结果相片。

在步骤S104中，将所述结果相片分享至目标社交平台。

在一些实施例中，步骤S104，包括：

获取与所述相片分享功能关联的所述目标社交平台；

将所述相片分享功能的接口与所述目标社交平台的接口建立连接；

将所述结果相片，通过所述相片分享功能的接口传输至所述目标社交平台的接口，以进行上传并分享至目标社交平台。

然而，可以理解的是，该目标社交平台可以是QQ或微信等。

进一步的，将所述相片分享功能的接口与所述目标社交平台的接口建立连接之后，还包括：

获取所述目标社交平台对相片的分享规则；

根据所述分享规则，将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台。

例如，对于目标社交平台是微信的情况下，那么该分享规则即为：分享至微信朋友圈的相片，一次只能分享九张相片。因此，当筛选出的所述结果相片超过九张时，那么只能分批次来将相片分享至微信朋友圈。

在一些实施例中，为了节省流量，在所述将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台的步骤之前，还包括：

判断当前网络是否处于WIFI网络状态下；

若判断出当前网络处于WIFI网络状态下，则执行步骤S104。

可以理解的是，若判断出当前网络不是处于WIFI网络状态下，那么继续等待，直到检测到当前网络处于WIFI网络状态下，那么才执行步骤S104。

在一些实施例中，为了让用户了解分享至目标社交平台的相片，那么，在步骤S103之后，还包括：

显示筛选出的所述结果相片，以供用户查看；

提供一确认接口；该确认接口用于供用户点击确认，当用户点击该接口后，系统会上报确认指令；

当接收到确认指令时，则执行步骤S104。

可以理解的是，还能提供一取消接口，当用户觉得筛选出的所述结果相片并不是自己想要分享至目标社交平台的相片时，那么用户可以通过点击该取消接口，来取消本次的将相片上传并分享至目标社交平台的操作。

由上可知，本发明实施例提供的相片分享方法，终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作，给用户操作带来极大的便捷。

下面以移动终端自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台为例，来详细说明本发明实施例提供的相片分享方法。

请参阅图4，所示为本发明实施例提供的相片分享方法的实现流程，其主要包括如下步骤：

在步骤S201中，移动终端自学习一段时间的用户行为习惯，然后根据学习得到的用户行为习惯来建立模型。

如，该模型能够根据用户行为习惯，来分析出当前拍摄得到的相片是否需要进行上传并分享至目标社交平台。

在步骤S202中，当移动终端检测到拍摄结束指令时，判断是否已开启相片分享功能。

在一些实施例中，若判断出没有开启所述相片分享功能，则结束本次操作。

在步骤S203中，若判断出已开启所述相片分享功能，则移动终端读取拍摄得到的所有相片。

在步骤S204中，从读取的每一相片中提取对应的图像特征信息。

在步骤S205中，判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有模型中的图像特征信息；

在步骤S206中，将包括有模型中的图像特征信息的所有相片彼此间进行相似度分析；

可以理解的是，将判断出不包括有模型中的图像特征信息的相片不作为结果相片，即表明该不包括有模型中的图像特征信息的相片是用户不需要进行分享至目标社交平台的相片，因此，结束本次操作。

在步骤S207中，将分析出的相似度与预设相似度进行比较；

在步骤S208中，将分析出的相似度中，将不小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第一相片组；

在步骤S209中，将分析出的相似度中，将小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第二相片组；

在步骤S210中，从所述第一相片组中选择目标相片；

在步骤S211中，将所述目标相片和所述第二相片组作为结果相片。

在步骤S212中，判断当前网络是否处于WIFI网络状态下；

在步骤S213中，若判断出当前网络处于WIFI网络状态下，则执行将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台。

可以理解的是，若判断出当前网络不是处于WIFI网络状态下，则返回步骤S212。

例如，本发明实施例的移动终端利用自学习来分析出用户拍完相片后，哪些相片是可能需要发微信朋友圈的。具体实现如下：每当拍完相片时，便开启自学习模式，记录用户一般会对哪一类型，或者是哪些人物的相片进行发朋友圈，分析已发朋友圈的相片图像，从中提取相片的图像特征信息，学习一段时间后，移动终端根据图像特征信息建立出模型。在这之后，每当拍完相片时，便把这些相片输入至该模型中进行分析，例如，分析这些相片是否存在某个人物，或一些风景图片，如果存在，表明这是可能要发朋友圈的，那么模型会进一步根据自学习得到的一些规则(如根据图片的清晰度或者不同地方不同姿势等)筛选出这组相片中具有代表性的相片，显示给用户确认，当用户确认后，自动开启微信朋友圈，自动将这些相片上传并分享至微信朋友圈。优选的，在确认后，检测移动终端是否处于WIFI状态下，如果是，则自动开启微信朋友圈，自动将这些相片上传并分享至微信朋友圈。因此，本发明的移动终端能够通过自学习用户的行为习惯，来智能的将相片进行发朋友圈，无需用户手动操作，极大方便了用户的操作。

请一并参阅图5和图6，为本发明实施例提供的相片分享装置的模块示意图；为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。所述相片分享装置300包括：相机启动模块301、功能判断模块302、相片筛选模块303、分享模块304。所述相片分享装置可以是内置于计算机设备中的软件单元、硬件单元或者是软硬件结合的单元。

然而，可以理解的是，该计算机设备可以包括终端(或称为“蜂窝”电话，如智能手机)和具有移动终端的计算机，例如，平板电脑，还可以是便携式、袖珍式、手持式车载计算机内置的移动装置，它们与无线接入网交换语言和/或数据。例如，个人通信业务(PersonalCommunication Service，PCS)电话、无绳电话、会话发起协议(Session InitiationProtocol，SIP)话机、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等设备，在此不作限定。

相机启动模块301，用于启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

功能判断模块302，用于判断所述终端是否已开启相片分享功能；

相片筛选模块303，用于若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

分享模块304，用于将所述结果相片分享至目标社交平台。

在一些实施例中，所述相片筛选模块303，包括：

第一特征提取模块3031，用于从每一相片中提取对应的图像特征信息。

特征判断模块3032，用于判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有所述预设模型中的图像特征信息。

相片确定模块3033，用于将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片。

在一些实施例中，相片确定模块3033，包括：

清晰分析模块401，用于将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片，分别进行图像清晰度分析；

清晰判断模块402，用于分别判断每一包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片对应分析出的图像清晰度是否满足预设条件；

相片确定子模块403，用于将判断出满足预设条件的相片确定为结果相片。

在一些实施例中，当所述判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片包括至少二张时，相片确定模块3033，包括：

相似分析模块501，用于将包括有所述预设模型中的图像特征信息的所有相片彼此间进行相似度分析；

第一分组模块503，用于将分析出的相似度中，将不小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第一相片组；

第二分组模块504，用于将分析出的相似度中，将小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第二相片组；

目标相片选择模块505，用于从所述第一相片组中选择目标相片；

相片确定子模块403，用于将所述目标相片和所述第二相片组作为结果相片。

在一些实施例中，所述相片分享装置，还包括：

网络判断模块305，用于判断当前网络是否处于WIFI网络状态下；

上传分享模块304，具体用于若判断出当前网络处于WIFI网络状态下，则将所述结果相片分享至目标社交平台。

在一些实施例中，所述相片分享装置，还包括：

相片获取模块306，用于获取预设时间内所述目标社交平台上分享的所有相片；

第二特征提取模块307，用于从分享的所有相片中提取每一相片对应的图像特征信息；

模型建立模块308，用于根据所述图像特征信息建立所述预设的模型。

由上可知，本发明实施例提供的相片分享装置，通过当接收到拍摄结束指令时，判断是否已开启相片分享功能；若判断出已开启所述相片分享功能，则读取拍摄得到的所有相片；利用预设的模型对读取的所有相片进行筛选处理，得到结果相片；将筛选出的所述结果相片进行上传并分享至目标社交平台。因此，本发明实施例的终端可以自学习用户的行为，从而来智能的分析拍摄得到的相片，并将分析得到的相片进行上传并分享至目标社交平台，整个过程无需用户手动操作，全智能化操作，具有人性化操作，给用户操作带来极大的便捷。

本发明实施例提供的相片分享方法及装置属于同一构思，其具体实现过程详见说明书全文，此处不再赘述。

图7示出了本发明实施例提供的计算机设备600的结构框图。该计算机设备600包括存储器601和处理器602，所述处理器602和所述存储器601通过总线连接；所述存储器601用于存储一组程序代码，所述处理器602用于调用所述存储器601中存储的程序代码，执行如下操作：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台。

图8示出了本发明实施例提供的计算机设备的具体结构框图，该计算机设备1200可以用于实施上述实施例中提供的相片分享方法/装置。

如图8所示，计算机设备可以包括有一个或一个以上(图中仅示出一个)计算机可读存储介质的存储器801、传输模块803、包括有一个或者一个以上(图中仅示出一个)处理核心的处理器804以及电源805等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

存储器801可用于存储软件程序以及模块，如上述实施例中相片分享方法/装置对应的程序指令/模块，处理器804通过运行存储在存储器801内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现相片分享的功能。存储器801可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器801可进一步包括相对于处理器804远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

计算机设备通过传输模块803(例如Wi-Fi模块)来将筛选出的结果相片进行上传并分享至目标社交平台等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图8示出了传输模块803，但是可以理解的是，其并不属于计算机设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器804是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器801内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器801内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据。可选的，处理器804可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器804可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器804中。

计算机设备还包括给各个部件供电的电源805(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器804逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源805还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管未示出，计算机设备还可以包括蓝牙模块等。在此不再赘述。另外，计算机设备还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台

在一些实施例中，所述预设模型中包括图像特征信息，所述利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片时，所述处理器还用于执行以下步骤：

从每一相片中提取对应的图像特征信息；

判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有所述预设模型中的图像特征信息；

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片。

在一些实施例中，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片时，所述处理器还用于执行以下步骤：

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片，分别进行图像清晰度分析；

分别判断每一包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片对应分析出的图像清晰度是否满足预设条件；

将判断出满足预设条件的相片确定为结果相片。

在一些实施例中，当所述判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片包括至少二张时，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片时，所述处理器还用于执行以下步骤：

将包括有所述预设模型中的图像特征信息的所有相片彼此间进行相似度分析；

将分析出的相似度中，将不小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第一相片组；

将分析出的相似度中，将小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第二相片组；

从所述第一相片组中选择目标相片；

将所述目标相片和所述第二相片组作为结果相片。

在一些实施例中，在将所述结果相片分享至目标社交平台的步骤之前，所述处理器还用于执行以下步骤：

判断当前网络是否处于WIFI网络状态下；

若判断出当前网络处于WIFI网络状态下，则执行将所述结果相片分享至目标社交平台的步骤。

在一些实施例中，在启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片的步骤之前，所述处理器还用于执行以下步骤：

获取预设时间内所述目标社交平台上分享的所有相片；

从分享的所有相片中提取每一相片对应的图像特征信息；

根据所述图像特征信息建立所述预设的模型。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在运行时使得计算机执行如上面所述的相片分享方法。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。

综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (12)

1.一种相片分享方法，应用于终端，其特征在于，包括步骤：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台。

2.如权利要求1所述的相片分享方法，其特征在于，所述预设模型中包括图像特征信息，所述利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片的步骤，包括：

从每一相片中提取对应的图像特征信息；

判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有所述预设模型中的图像特征信息；

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片。

3.如权利要求2所述的相片分享方法，其特征在于，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片的步骤，包括：

将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片，分别进行图像清晰度分析；

分别判断每一包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片对应分析出的图像清晰度是否满足预设条件；

将判断出满足所述预设条件的相片确定为结果相片。

4.如权利要求2所述的相片分享方法，其特征在于，当所述判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片包括至少二张时，所述将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片的步骤，包括：

将包括有所述预设模型中的图像特征信息的所有相片彼此间进行相似度分析；

将分析出的相似度中，不小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第一相片组；

将分析出的相似度中，将小于预设相似度值的相片归为同一组，得到第二相片组；

从所述第一相片组中选择目标相片；

将所述目标相片和所述第二相片组作为结果相片。

5.如权利要求1所述的相片分享方法，其特征在于，在将所述结果相片分享至目标社交平台的步骤之前，还包括：

判断当前网络是否处于WIFI网络状态下；

若判断出当前网络处于WIFI网络状态下，则执行将所述结果相片分享至目标社交平台的步骤。

6.如权利要求1所述的相片分享方法，其特征在于，在所述启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片的步骤之前，还包括：

获取预设时间内所述目标社交平台上分享的所有相片；

从分享的所有相片中提取每一相片对应的图像特征信息；

根据所述图像特征信息建立所述预设的模型。

7.如权利要求1所述的相片分享方法，其特征在于，将所述结果相片分享至目标社交平台的步骤，包括：

获取与所述相片分享功能关联的所述目标社交平台；

将所述相片分享功能的接口与所述目标社交平台的接口建立连接；

将所述结果相片，通过所述相片分享功能的接口传输至所述目标社交平台的接口，以进行上传并分享至目标社交平台。

8.一种相片分享装置，其特征在于，包括：

相机启动模块，用于启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

功能判断模块，用于判断所述终端是否已开启相片分享功能；

相片筛选模块，用于若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

分享模块，用于将所述结果相片分享至目标社交平台。

9.如权利要求8所述的相片分享装置，其特征在于，所述相片筛选模块，包括：

第一特征提取模块，用于从每一相片中提取对应的图像特征信息；

特征判断模块，用于判断所述每一相片的图像特征信息中是否包括有所述预设模型中的图像特征信息；

相片确定模块，用于将判断出包括有所述预设模型中的图像特征信息的相片确定为结果相片。

10.如权利要求8所述的相片分享装置，其特征在于，还包括：

相片获取模块，用于获取预设时间内所述目标社交平台上分享的所有相片；

第二特征提取模块，用于从分享的所有相片中提取每一相片对应的图像特征信息；

模型建立模块，用于根据所述图像特征信息建立所述预设的模型。

11.一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在运行时使得计算机执行如权利要求1至7任一项所述的相片分享方法。

12.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线连接；所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行如下操作：

启动相机进行拍摄，以得到一张或多张相片；

判断所述终端是否已开启相片分享功能；

若确定所述终端已开启相片分享功能，则利用预设的模型对所述一张或多张相片进行筛选处理，得到结果相片；

将所述结果相片分享至目标社交平台。