CN107895050A - 图片搜索方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种图片搜索方法,包括:获取用于搜索目标图片的搜索数据;基于搜索数据,获取图库中的多张与搜索数据匹配的预选图片;以及从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。本公开还提供了一种图片搜索系统。
Description
技术领域
本公开涉及一种图片搜索方法及系统。
背景技术
目前,使用电子设备拍照逐渐成为多数用户的习惯,随着拍照次数的增多,电子设备积累的照片往往也会越来越多。这些照片一般包括多个种类,并且对于同一种类的照片而言,通常又会存在多张内容相同或近似的照片,比如连拍时就会产生多张内容近似的照片。
并且,现有的电子设备除了能够满足图片备份或储存等基本需求以外,还具有图片查找功能,使用户能够找到相应的图片。
随着人工智能技术的快速发展,通过机器学习的方法使得电子设备能够不断的改善自身的性能。在图像识别领域,利用机器学习中的深度学习方法,可以对图库中的图片打标签,并把标签结果写入电子设备中,电子设备可以通过图片标签搜索用户想要查询的图片。
但是如何从大量图片中快速查找出目标图片,从而真正接近用户需求的图片,而不是没有经过筛选或者只经过粗略筛选,剩下的仍需用户确认的一堆杂乱的图片,成为许多用户关注的问题,目前电子设备不加区分地同时展示多张图片,导致用户体验不佳。
发明内容
本公开的一个方面提供了一种图片搜索方法,包括获取用于搜索目标图片的搜索数据;基于上述搜索数据,获取图库中的多张与上述搜索数据匹配的预选图片;以及从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
可选地,从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括判断多张上述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;在判断出多张上述预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从上述内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片;以及展示选出的上述第一预定数量的图片。
可选地,上述方法还包括判断多张上述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;在判断出上述多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示上述内容相同或近似的图片;以及以第二展示方式展示上述多个预选图片中除上述内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,上述第一展示方式与上述第二展示方式不同。
可选地,从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括判断多张上述预选图片的图片参数中是否存在满足预设参数的图片参数,其中,上述图片参数用于表征图片的图片质量;在判断出多张上述预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,从多张上述预选图片中图片参数满足上述预设参数的图片中选出第二预定数量的图片;以及展示选出的上述第二预定数量的图片。
可选地,上述一定数量满足预设条件的图片包括多张,从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括:获取第一图片选择操作;基于上述第一图片选择操作动态调整多张上述满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片;以及展示上述经调整后的第三预定数量的图片。
可选地,上述一定数量满足预设条件的图片包括多张,从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括获取第二图片选择操作;以及基于上述第二图片选择操作将上述一定数量满足预设条件的图片生成对应的图片流。
本公开的另一方面提供了一种图片搜索系统,包括第一获取模块、第二获取模块和第一展示模块。第一获取模块用于获取用于搜索目标图片的搜索数据;第二获取模块用于基于上述搜索数据,获取图库中的多张与上述搜索数据匹配的预选图片;以及第一展示模块用于从多张上述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
可选地,上述第一展示模块包括第一判断单元、第一选择单元和第一展示单元。第一判断单元用于判断多张上述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;第一选择单元用于在判断出多张上述预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从上述内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片;以及第一展示单元用于展示选出的上述第一预定数量的图片。
可选地,上述图片搜索系统还包括判断模块、第二展示模块和第三展示模块。判断模块用于判断多张上述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;第二展示模块用于在判断出上述多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示上述内容相同或近似的图片;以及第三展示模块用于以第二展示方式展示上述多个预选图片中除上述内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,上述第一展示方式与上述第二展示方式不同。
可选地,上述第一展示模块包括第二判断单元、第二选择单元和第二展示单元。第二判断单元用于判断多张上述预选图片的图片参数中是否存在满足预设参数的图片参数,其中,上述图片参数用于表征图片的图片质量;第二选择单元用于在判断出多张上述预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,从多张上述预选图片中图片参数满足上述预设参数的图片中选出第二预定数量的图片;以及第二展示单元用于展示选出的上述第二预定数量的图片。
可选地,上述一定数量满足预设条件的图片包括多张,上述第一展示模块包括第一获取单元、调整单元和第三展示单元。第一获取单元用于获取第一图片选择操作;调整单元用于基于上述第一图片选择操作动态调整多张上述满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片;以及第三展示单元用于展示上述经调整后的第三预定数量的图片。
可选地,上述一定数量满足预设条件的图片包括多张,上述第一展示模块包括第二获取单元和生成单元。第二获取单元用于获取第二图片选择操作;生成单元用于基于上述第二图片选择操作将上述一定数量满足预设条件的图片生成对应的图片流。
本公开的另一方面提供了一种非易失性存储介质,存储有计算机可执行指令,上述指令在被执行时用于实现如上所述的图片搜索方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序,上述计算机程序包括计算机可执行指令,上述指令在被执行时用于实现如上所述的图片搜索方法。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势,现在将参考结合附图的以下描述,其中:
图1示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索方法和图片搜索系统的应用场景;
图2示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索方法的流程图;
图3A示意性示出了根据本公开实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图;
图3B示意性示出了根据本公开另一实施例的图片搜索方法的流程图;
图3C示意性示出了根据本公开实施例的展示图片的示意图;
图3D示意性示出了根据本公开实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图;
图3E示意性示出了根据本公开另一实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图;
图3F示意性示出了根据本公开另一实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索系统的框图;
图5A示意性示出了根据本公开实施例的第一展示模块的框图;
图5B示意性示出了根据本公开另一实施例的图片搜索系统的框图;
图5C示意性示出了根据本公开另一实施例的第一展示模块的框图;以及
图6示意性示出了根据本公开实施例用于实现图片搜索方法的计算机框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解,实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语,无论是在说明书、权利要求书还是附图中,都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如,短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解,方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。
因此,本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外,本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读介质上的计算机程序产品的形式,该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。在本公开的上下文中,计算机可读介质可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如,计算机可读介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。计算机可读介质的具体示例包括:磁存储装置,如磁带或硬盘(HDD);光存储装置,如光盘(CD-ROM);存储器,如随机存取存储器(RAM)或闪存;和/或有线/无线通信链路。
本公开的实施例提供了一种图片搜索方法和图片搜索系统。图片搜索方法包括获取用于搜索目标图片的搜索数据;基于搜索数据,获取图库中的多张与搜索数据匹配的预选图片;以及从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
图1示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索方法和图片搜索系统的应用场景。需要注意的是,图1所示仅为可以应用本公开实施例的场景的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示,在状态1时,电子设备101中可以存储有n张图片,例如图片1到图片n张图片。用户通过电子设备101中的搜索框可以搜索用户想获取的图片,例如,当用户在搜索框中输入内容后,在状态2时展示图片x,图片y和图片z。
根据本公开的实施例,n张图片还可以存储在云平台中,或者存储在其他电子设备中。当用户通过电子设备101的搜索框搜索目标图片时,可以通过云平台或存储图片的其他电子设备将图片发送至电子设备101中,以节省电子设备的存储空间。
根据本公开的实施例,电子设备101可以是智能手机,笔记本电脑,平板电脑,台式计算机等其他种类的电子设备。
随着人工智能技术的快速发展,通过机器学习的方法使得电子设备能够不断的改善自身的性能。在图像识别领域,利用机器学习中的深度学习方法,可以对图库中的图片打标签,并把标签结果写入电子设备中,电子设备可以通过图片标签搜索用户想要查询的图片。根据本公开的实施例,可以预先定义标签种类,并为每种标签生成N种不同的小标题或描述性的语句,建立主题数据库。通过预先训练支持多标签分类的模型,建立标签数据库。
根据本公开的实施例,用户可以搜索相应的标签从而获得图片。例如,图库中包含鸭子,通过搜索鸭子,电子设备101可以给用户展示鸭子相关的图片。根据本公开的实施例,还可以建立各个标签与其近似类型对应的关联映射表,以支持模糊或近似搜索。例如,鸭子与大黄鸭、小鸭为近似类型。通过搜索鸭子,电子设备101可以给用户展示鸭子、大黄鸭和小黄鸭相关的图片。
根据本公开的实施例,由于相关技术中是当用户输入搜索内容后,会直接展示与搜索内容相对应的图片,而不再次进行相应的处理。与相关技术不同的是,本申请在当用户输入搜索内容后,会得到与搜索内容相关的预选图片,此后,再将待展示的预选图片再次进行处理,确定预选图片是否满足预设条件,当预选图片满足预设条件的情况下,展示满足预设条件的图片。例如,通过搜索鸭子,可以预先得到x张与鸭子相关的预选图片,此后,还需要确定x张与鸭子相关的预选图片是否满足预设条件,将满足预设条件的一定数量的图片进行展示。
图2示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索方法的流程图。
如图2所示,该方法包括操作S210~S230。
在操作S210,获取用于搜索目标图片的搜索数据。
在操作S220,基于搜索数据,获取图库中的多张与搜索数据匹配的预选图片。
在操作S230,从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
根据本公开的实施例,当用户输入搜索内容后,会得到与搜索内容相关的预选图片,此后,再将待展示的预选图片再次进行处理,确定预选图片是否满足预设条件,当预选图片满足预设条件的情况下,展示满足预设条件的图片。
根据本公开的实施例,预设条件不做限定,例如可以是图片的像素或数量满足一定像素或数量要求,或者图片的光照是否满足一定要求,再或者预选图片中是否包括相同图片,从多张相同的照片中选出一张或多种进行展示。
根据本公开的实施例,展示一定数量的预选图片可以是展示一张图片,也可以是展示多张图片,展示的图片数量可以根据预设条件而确定,例如,当预设条件比较严格时,多张预选图片中满足预设条件的图片可能只有一张,此时将展示一张满足预设条件的图片。
根据本公开的实施例,从多个预选图片中选出满足预设条件的图片作为目标图片,解决了相关技术中,基于搜索词直接选出多个图片,而没有对选出的照片进行再次筛选的问题。达到了使得展示的图片是真正符合用户需求的图片,提高了用户体验。
下面参考图3A~图3F,结合具体实施例对图2所示的方法做进一步说明。
图3A示意性示出了根据本公开实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图。
如图3A所示,从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括操作S231~S233。
在操作S231,判断多张预选图片中是否存在内容相同或近似的图片。
在操作S232,在判断出多张预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片。
在操作S233,展示选出的第一预定数量的图片。
由于电子设备或云平台中积累的照片越来越多,这些照片一般包括多个种类,并且对于同一种类的照片而言,通常又会存在多张内容相同或近似的照片,比如连拍时就会产生多张内容近似的照片。通过本公开的实施例,当用户输入搜索内容后,判断得到的照片中是否包含多张内容相同或近似的预选图片,当存在的情况下,此后,再将待展示的预选图片再次进行处理,从内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片,展示选出的第一预定数量的图片。根据本公开的实施例,第一预定数量可以是1张,也可以是多张,具体数量可根据实际情况确定。
通过本公开的实施例,由于从内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片,可以达到自动过滤相同或近似图片的效果,而不展示相同或相似的图片,减少了电子设备展示图片时的展示空间,使得用户可以在短时间内看到多种不同的照片,提高了用户体验,解决了目前电子设备不加区分地同时展示多张图片,导致用户体验不佳的问题。进一步地,当用户搜索关键字请求图片后,将在本地展示图片,当图片存储在云平台的情况下,通过本公开的实施例,展示的图片中不包含或者较少包含相同或近似的图片,使得可以节省电子设备的存储空间,提高本地电子设备的存储能力。
图3B示意性示出了根据本公开另一实施例的图片搜索方法的流程图。
如图3B所示,图片搜索方法还包括操作S240~S260。
在操作S240,判断多张预选图片中是否存在内容相同或近似的图片。
在操作S250,在判断出多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示内容相同或近似的图片。
在操作S260,以第二展示方式展示多个预选图片中除内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,第一展示方式与第二展示方式不同。
根据本公开的实施例,第一展示方式可以是从内容相同或近似照片中选出一张照片,在该选出的照片上标记重复数量,以在展示时提示用户该重复数量,而内容相同或近似照片中未被选择的照片就不进行展示。第二展示方式可以是将正常的展示方式,将多个预选图片中除内容相同或近似的图片之外的其他照片单独展示。例如,图3C示意性示出了根据本公开实施例的展示图片的示意图,如图3C所示,图片a、图片b和图片c为内容不同的图片,将图片a、图片b和图片c进行单独展示,而图片m1至图片mx为内容相同或近似照片,从中选出一张图片进行展示,在该选出的图片上标记重复数量x。
通过本公开的实施例,通过从内容相同或近似照片中选出一张照片,在该选出的照片上标记重复数量,减少了电子设备展示图片时的展示空间,增加的图片的展示方式,以及使得图片上展示的信息更多,让用户可以在短时间内看到多种不同的照片,提高了用户体验,解决了目前电子设备不加区分地同时展示多张图片,导致用户体验不佳的问题。
图3D示意性示出了根据本公开实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图。
如图3D所示,从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括操作S234~S236。
在操作S234,判断多张预选图片的图片参数中是否存在满足预设参数的图片参数,其中,图片参数用于表征图片的图片质量。
在操作S235,在判断出多张预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,从多张预选图片中图片参数满足预设参数的图片中选出第二预定数量的图片。
在操作S236,展示选出的第二预定数量的图片。
根据本公开的实施例,图片参数可以是分辨率、噪声和光照等其他参数。用户可以根据自身喜好或者对图片质量要求的不同,设置相应的图片参数,以使得展示的图片符合设定的图片参数。
根据本公开的实施例,在判断出多张预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,可以从多张预选图片中图片参数满足预设参数的图片中选出第二预定数量的图片,该第二预定数量可以是一张,也可以是多张,可根据实际情况确定。
通过本公开的实施例,通过设定图片的图片参数要求,可以使得过滤掉不满足预设参数的图片,让用户可以看到高质量的图片,为用户返回真正接近用户需求的照片,提高了用户体验,解决了目前电子设备不加区分地同时展示多张低质量的图片,导致用户体验不佳的问题。
图3E示意性示出了根据本公开另一实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图。
在该实施例中,一定数量满足预设条件的图片包括多张,如图3E所示,从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括操作S237~S239。
在操作S237,获取第一图片选择操作。
在操作S238,基于第一图片选择操作动态调整多张满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片。
在操作S239,展示经调整后的第三预定数量的图片。
根据本公开的实施例,在展示满足一定数量满足预设条件的图片的情况下,可以根据用户的选择操作,对展示的图片数量进行调整,例如,根据用户的操作增加展示的图片数量,或者根据用户的操作减少展示的图片数量。根据本公开的实施例,例如,在电子设备上预先展示有5张满足预设条件的图片,根据用户的选择操作,可以动态调整展示的图片为3张。根据本公开的实施例,再例如,在电子设备上预先展示有5张满足预设条件的图片,在其中一张照片下隐藏有多张图片的情况下,该隐藏的多种图片可以是相似或相同的图片,根据用户的选择操作,可以动态调整隐藏的图片,以使得展示的图片为6张,甚至更多张。
通过本公开的实施例,当用户发现展示的图片较多或者数量较少时,可以根据实际情况调整图片的数量,达到了动态调整图片数量的效果。
图3F示意性示出了根据本公开另一实施例的从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片的流程图。
在该实施例中,一定数量满足预设条件的图片包括多张,如图3F所示,从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括操作S2310~S2311。
在操作S2310,获取第二图片选择操作。
在操作S2311基于第二图片选择操作将一定数量满足预设条件的图片生成对应的图片流。
根据本公开的实施例,第二图片选择操作可以是基于图片拍摄信息进行选择的操作。其中,图片拍摄信息包括拍摄节日、拍摄周末、拍摄地点等信息。该第二图片选择操作可以是基于跨时间跨地点的选择操作。例如,用户在第一天早上拍了照片A,在第二天早上拍了照片B。用户可以搜索早上的照片,即可获得相应的预选照片。
根据本公开的实施例,根据搜索关键字查找图片,电子设备还可以随机取出一条对应的描述性语句作为图片流的标题,然后返回最后的图片流给用户。例如,用户搜索“日出”,相册界面返回给用户一系列经过图像优选和去重后的更加精简的照片,默认按时间轴顺序排序,若用户选择多张照片,则生成一则类似成长系的回忆性短片,即图片流,并配以类似如下的文字:这些年,您去过华山、黄山、海南、旧金山看过4次不同的日出,是个文艺小青年啊(跨时间和地点,并且呈现类型类似成长系),若用户只选择某个特定时间的照片,则生成特定时间的短片,并配以类似如下的文字:十一华山观日。
通过本公开的实施例,用户可以选择照片以生成照片流,如回忆性故事短片,该短片是基于用户搜索类型的,因此是跨时间和地点的,不会局限于某个特定的因素,如:节日、周末、地点等信息,更能贴合用户的需求。
通过本公开的实施例,可以生成支持跨地点、跨时间、成长系等类型的相册集,提升照片浏览的沉浸感。同时,可以给用户一些惊喜。比如:生成用户过去多长时间去过哪些地方,见过哪些人的信息,甚至把这些图片数据和其他用户比较,分析得出出行排行榜,关系亲密度,出行相似度等信息,进一步的提高了用户体验。
图4示意性示出了根据本公开实施例的图片搜索系统的框图。
如图4所示,图片搜索系统400包括第一获取模块410、第二获取模块420和第一展示模块430。
第一获取模块410用于获取用于搜索目标图片的搜索数据。
第二获取模块420用于基于搜索数据,获取图库中的多张与搜索数据匹配的预选图片。
第一展示模块430用于从多张预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
根据本公开的实施例,从多个预选图片中选出满足预设条件的图片作为目标图片,解决了相关技术中,基于搜索词直接选出多个图片,而没有对选出的照片进行再次筛选的问题。达到了使得展示的图片是真正符合用户需求的图片,提高了用户体验。
图5A示意性示出了根据本公开实施例的第一展示模块的框图。
如图5A所示,第一展示模块430包括第一判断单元431、第一选择单元432和第一展示单元433。
第一判断单元431用于判断多张预选图片中是否存在内容相同或近似的图片。
第一选择单元432用于在判断出多张预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片。
第一展示单元433用于展示选出的第一预定数量的图片。
通过本公开的实施例,由于从内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片,可以达到自动过滤相同或近似图片的效果,而不展示相同或相似的图片,减少了电子设备展示图片时的展示空间,使得用户可以在短时间内看到多种不同的照片,提高了用户体验,解决了目前电子设备不加区分地同时展示多张图片,导致用户体验不佳的问题。进一步地,当用户搜索关键字请求图片后,将在本地展示图片,当图片存储在云平台的情况下,通过本公开的实施例,展示的图片中不包含或者较少包含相同或近似的图片,使得可以节省电子设备的存储空间,提高本地电子设备的存储能力。
根据本公开的实施例,第一展示模块430包括第二判断单元、第二选择单元和第二展示单元。第二判断单元用于判断多张预选图片的图片参数中是否存在满足预设参数的图片参数,其中,图片参数用于表征图片的图片质量;第二选择单元用于在判断出多张预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,从多张预选图片中图片参数满足预设参数的图片中选出第二预定数量的图片;第二展示单元用于展示选出的第二预定数量的图片。
图5B示意性示出了根据本公开另一实施例的图片搜索系统的框图。
如图5B所示,图片搜索系统400除了包括第一获取模块410、第二获取模块420和第一展示模块430,还包括判断模块440、第二展示模块450和第三展示模块460。
判断模块440用于判断多张预选图片中是否存在内容相同或近似的图片。
第二展示模块450用于在判断出多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示内容相同或近似的图片。
第三展示模块460用于以第二展示方式展示多个预选图片中除内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,第一展示方式与第二展示方式不同。
通过本公开的实施例,通过从内容相同或近似照片中选出一张照片,在该选出的照片上标记重复数量,减少了电子设备展示图片时的展示空间,增加的图片的展示方式,以及使得图片上展示的信息更多,让用户可以在短时间内看到多种不同的照片,提高了用户体验,解决了目前电子设备不加区分地同时展示多张图片,导致用户体验不佳的问题。
图5C示意性示出了根据本公开另一实施例的第一展示模块的框图。
在该实施例中,一定数量满足预设条件的图片包括多张,如图5C所示,第一展示模块430包括第一获取单元434、调整单元435和第三展示单元436。
第一获取单元434用于获取第一图片选择操作。
调整单元435用于基于第一图片选择操作动态调整多张满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片。
第三展示单元436用于展示经调整后的第三预定数量的图片。
通过本公开的实施例,当用户发现展示的图片较多或者数量较少时,可以根据实际情况调整图片的数量,达到了动态调整图片数量的效果。
根据本公开的实施例,一定数量满足预设条件的图片包括多张,第一展示模块430包括第二获取单元和生成单元。第二获取单元用于获取第二图片选择操作。生成单元用于基于第二图片选择操作将一定数量满足预设条件的图片生成对应的图片流。
可以理解的是,第一获取模块410、第二获取模块420、第一展示模块430、判断模块440、第二展示模块450和第三展示模块460可以合并在一个模块中实现,或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者,这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合,并在一个模块中实现。根据本发明的实施例,第一获取模块410、第二获取模块420、第一展示模块430、判断模块440、第二展示模块450和第三展示模块460中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者,第一获取模块410、第二获取模块420、第一展示模块430、判断模块440、第二展示模块450和第三展示模块460中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该程序被计算机运行时,可以执行相应模块的功能。
图6示意性示出了根据本公开实施例用于实现图片搜索方法的计算机框图。
如图6所示,计算机500包括处理器510和计算机可读存储介质520。该计算机500可以执行上面参考图2,图3A~图3F描述的方法,以实现多个机器人之间的通信。
具体地,处理器510例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC)),等等。处理器510还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器510可以是用于执行参考图2,图3A~图3F描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
计算机可读存储介质520,例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如,可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括:磁存储装置,如磁带或硬盘(HDD);光存储装置,如光盘(CD-ROM);存储器,如随机存取存储器(RAM)或闪存;和/或有线/无线通信链路。
计算机可读存储介质520可以包括计算机程序521,该计算机程序521可以包括代码/计算机可执行指令,其在由处理器510执行时使得处理器510执行例如上面结合图2,图3A~图3F所描述的方法流程及其任何变形。
计算机程序521可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如,在示例实施例中,计算机程序521中的代码可以包括一个或多个程序模块,例如包括521A、模块521B、……。应当注意,模块的划分方式和个数并不是固定的,本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合,当这些程序模块组合被处理器510执行时,使得处理器510可以执行例如上面结合图2,图3A~图3F所描述的方法流程及其任何变形。
根据本发明的实施例,第一获取模块410、第二获取模块420、第一展示模块430、判断模块440、第二展示模块450和第三展示模块460中的至少一个可以实现为参考图6描述的计算机程序模块,其在被处理器510执行时,可以实现上面描述的相应操作。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地,在不脱离本公开精神和教导的情况下,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开,但是本领域技术人员应该理解,在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下,可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此,本公开的范围不应该限于上述实施例,而是应该不仅由所附权利要求来进行确定,还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (10)
1.一种图片搜索方法,包括:
获取用于搜索目标图片的搜索数据;
基于所述搜索数据,获取图库中的多张与所述搜索数据匹配的预选图片;以及
从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括:
判断多张所述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;
在判断出多张所述预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从所述内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片;以及
展示选出的所述第一预定数量的图片。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
判断多张所述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;
在判断出所述多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示所述内容相同或近似的图片;以及
以第二展示方式展示所述多个预选图片中除所述内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,所述第一展示方式与所述第二展示方式不同。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括:
判断多张所述预选图片的图片参数中是否存在满足预设参数的图片参数,其中,所述图片参数用于表征图片的图片质量;
在判断出多张所述预选图片的图片参数中存在满足预设参数的图片参数的情况下,从多张所述预选图片中图片参数满足所述预设参数的图片中选出第二预定数量的图片;以及
展示选出的所述第二预定数量的图片。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述一定数量满足预设条件的图片包括多张,从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括:
获取第一图片选择操作;
基于所述第一图片选择操作动态调整多张所述满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片;以及
展示所述经调整后的第三预定数量的图片。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述一定数量满足预设条件的图片包括多张,从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片包括:
获取第二图片选择操作;以及
基于所述第二图片选择操作将所述一定数量满足预设条件的图片生成对应的图片流。
7.一种图片搜索系统,包括:
第一获取模块,用于获取用于搜索目标图片的搜索数据;
第二获取模块,用于基于所述搜索数据,获取图库中的多张与所述搜索数据匹配的预选图片;以及
第一展示模块,用于从多张所述预选图片中展示一定数量满足预设条件的图片。
8.根据权利要求7所述的系统,其中,所述第一展示模块包括:
第一判断单元,用于判断多张所述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;
第一选择单元,用于在判断出多张所述预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,从所述内容相同或近似的图片中选出第一预定数量的图片;以及
第一展示单元,用于展示选出的所述第一预定数量的图片。
9.根据权利要求7所述的系统,其中,所述系统还包括:
判断模块,用于判断多张所述预选图片中是否存在内容相同或近似的图片;
第二展示模块,用于在判断出所述多个预选图片中存在内容相同或近似的图片的情况下,以第一展示方式展示所述内容相同或近似的图片;以及
第三展示模块,用于以第二展示方式展示所述多个预选图片中除所述内容相同或近似的图片之外的其他照片,其中,所述第一展示方式与所述第二展示方式不同。
10.根据权利要求7所述的系统,其中,所述一定数量满足预设条件的图片包括多张,所述第一展示模块包括:
第一获取单元,用于获取第一图片选择操作;
调整单元,用于基于所述第一图片选择操作动态调整多张所述满足预设条件的图片的数量,得到经调整后的第三预定数量的图片;以及
第三展示单元,用于展示所述经调整后的第三预定数量的图片。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108965745A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN108989703A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN109033261A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-18 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法、装置、处理设备及其存储介质 |
CN109710790A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-05-03 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 表情搜索方法和装置、终端设备及存储介质 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110347791B (zh) * | 2019-06-20 | 2023-06-16 | 广东工业大学 | 一种基于多标签分类卷积神经网络的题目推荐方法 |
CN112202919B (zh) * | 2020-10-22 | 2022-06-17 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种云存储环境下的图片密文存储、检索方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130138636A1 (en) * | 2011-11-25 | 2013-05-30 | Alibaba Group Holding Limited | Image Searching |
CN103793498A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-05-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图片搜索方法、装置以及搜索引擎 |
CN104881451A (zh) * | 2015-05-18 | 2015-09-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图片搜索方法及装置 |
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 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7680324B2 (en) * | 2000-11-06 | 2010-03-16 | Evryx Technologies, Inc. | Use of image-derived information as search criteria for internet and other search engines |
WO2006085301A2 (en) * | 2005-02-09 | 2006-08-17 | Mobixell Networks | Image adaptation with target size, quality and resolution constraints |
US7760917B2 (en) * | 2005-05-09 | 2010-07-20 | Like.Com | Computer-implemented method for performing similarity searches |
KR100664959B1 (ko) * | 2005-07-07 | 2007-01-04 | 삼성전자주식회사 | 이미지 클러스터링 장치 및 방법 |
US20090254515A1 (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-08 | Merijn Camiel Terheggen | System and method for presenting gallery renditions that are identified from a network |
US8520979B2 (en) * | 2008-08-19 | 2013-08-27 | Digimarc Corporation | Methods and systems for content processing |
US8811742B2 (en) * | 2009-12-02 | 2014-08-19 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents consistent with visual query structural information |
US9183224B2 (en) * | 2009-12-02 | 2015-11-10 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents in response to a visual query |
US8189964B2 (en) * | 2009-12-07 | 2012-05-29 | Google Inc. | Matching an approximately located query image against a reference image set |
JP2013152543A (ja) * | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Fujitsu Ltd | 画像蓄積プログラム、方法および装置 |
US9846708B2 (en) * | 2013-12-20 | 2017-12-19 | International Business Machines Corporation | Searching of images based upon visual similarity |
KR20160024427A (ko) * | 2014-08-25 | 2016-03-07 | 삼성전자주식회사 | 사용자의 관심 영역을 추출하는 전자 장치 및 관심 영역 추출 방법 |
KR102379171B1 (ko) * | 2015-02-27 | 2022-03-25 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그의 영상 표시 방법 |
US10929666B2 (en) * | 2015-09-11 | 2021-02-23 | Christophe BOSSUT | System and method for providing augmented reality interactions over printed media |
EP3391339A2 (en) * | 2015-12-18 | 2018-10-24 | Iris Automation, Inc. | Real-time visual situational awareness system |
-
2017
- 2017-12-07 CN CN201711290400.0A patent/CN107895050A/zh active Pending
-
2018
- 2018-12-07 US US16/213,249 patent/US20190179848A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130138636A1 (en) * | 2011-11-25 | 2013-05-30 | Alibaba Group Holding Limited | Image Searching |
CN103793498A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-05-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图片搜索方法、装置以及搜索引擎 |
CN104881451A (zh) * | 2015-05-18 | 2015-09-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图片搜索方法及装置 |
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 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
赵婕: "《图像特征提取与语义分析》", 31 July 2015, 重庆大学出版社 * |
黄晨: "《CADAL项目标准规范汇编5》", 31 July 2016, 浙江大学出版社 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108965745A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN108965745B (zh) * | 2018-06-27 | 2021-01-12 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN108989703A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-11 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN108989703B (zh) * | 2018-06-28 | 2021-04-06 | Oppo广东移动通信有限公司 | 回忆视频创建方法及相关装置 |
CN109033261A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-18 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法、装置、处理设备及其存储介质 |
CN109710790A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-05-03 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 表情搜索方法和装置、终端设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190179848A1 (en) | 2019-06-13 |
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