CN109064416B - 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，所述图像处理方法包括：根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；获取当前用户拍摄的图像；根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。所述图像处理方法中，电子设备可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

Description

图像处理方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及电子技术领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着电子技术的发展，诸如智能手机等电子设备的相机拍照效果越来越好。采用电子设备进行拍照越来越普遍，尤其是通过电子设备拍摄贴纸照片。贴纸照片是在用户自拍或者他人拍摄的照片的基础上，增加各种样式的贴纸，以产生不同的效果。

然而，附带贴纸的拍照功能的应用程序越来越多，贴纸的样式也日趋增加，导致用户很难选择一个适合的贴纸。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高拍照的效率。

本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：

根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；

获取当前用户拍摄的图像；

根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

本申请实施例还提供一种图像处理装置，包括：

确定模块，用于根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；

获取模块，用于获取当前用户拍摄的图像；

所述确定模块，还用于根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

图像处理模块，用于将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述图像处理方法。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行上述图像处理方法。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器和摄像头，所述处理器与所述摄像头电性连接，其中：

所述处理器用于根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；

所述摄像头用于拍摄图像；

所述处理器还用于：

获取所述图像；

根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

本申请实施例提供的图像处理方法，包括：根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；获取当前用户拍摄的图像；根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。所述图像处理方法中，电子设备可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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为电子设备拍摄的原始图像与增强现实模型相结合生成增强现实图像的示意图。

图2为本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图。

图3为本申请实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图。

图4为本申请实施例提供的图像处理方法的又一流程示意图。

图5为本申请实施例提供的图像处理装置的结构示意图。

图6为本申请实施例提供的图像处理装置的另一结构示意图。

图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

图8为本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。

本申请的说明书和权利要求书以及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应当理解，这样描述的对象在适当情况下可以互换。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤的过程、方法或包含了一系列模块或单元的装置、电子设备、系统不必限于清楚地列出的那些步骤或模块或单元，还可以包括没有清楚地列出的步骤或模块或单元，也可以包括对于这些过程、方法、装置、电子设备或系统固有的其它步骤或模块或单元。

参考图1，图1为电子设备拍摄的原始图像与增强现实模型相结合生成增强现实图像的示意图。

其中，用户首先通过电子设备拍摄原始图像。所述原始图像为未经过修改或修饰的拍照对象的图像。所述拍照对象可以包括人物、建筑物、风景、动物等各种元素。随后，用户选择一个增强现实模型，并确定所述增强现实模型在原始图像上的摆放位置。其中，所述增强现实模型可以为人物、动物、建筑物、物品等各种元素的图像或经过缩放后的图像，所述增强现实模型也可以为虚拟的图像。最后，电子设备将所述原始图像与所述增强现实模型相结合，生成最终的增强现实图像。

本申请实施例提供一种图像处理方法，所述图像处理方法可以应用于电子设备中。所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。

如图2所示，所述图像处理方法，可以包括以下步骤：

110，根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，所述多个历史图像为多个不同用户拍摄的图像。所述多个历史图像为大量的图像。例如，所述多个历史图像可以包括用户A拍摄的100幅图像、用户B拍摄的200幅图像、用户C拍摄的500幅图像以及用户D拍摄的1000幅图像等。

每一所述历史图像都可以包括人物、建筑物、风景、动物等各种元素。例如，所述历史图像可以为用户自拍的面部图像、用户的全身图像、办公大厦、海滩等，也可以为宠物狗、海洋馆中的鲨鱼等等。

每一所述历史图像都包括增强现实模型。其中，增强现实模型也可以称为贴纸。所述增强现实模型可以为人物、动物、建筑物、物品等各种元素的图像或经过缩放后的图像，所述增强现实模型也可以为虚拟的图像。例如，所述增强现实模型可以为墨镜图像、兔子耳朵图像、足球图像、游戏中的人物图像、游戏中的道具图像等等。其中，每一所述历史图像包括的增强现实模型可以为一个或多个。

电子设备可以对所述多个历史图像进行分析，以确定出不同用户的性格类型，以及每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，用户的性格类型可以包括可爱型、活泼型、奔放型、职业型等等。用户的性格类型还可以与用户的年龄相关。例如，用户的性格类型还可以包括天真型、成熟稳重型、和蔼可亲型等等。本申请实施例对用户性格的划分种类不做限定。

例如，电子设备确定出的每一性格类型的用户与使用次数最多的增强现实模型之间的对应关系可以如下表1所示：

表1

性格类型	增强现实模型
		可爱型	增强现实模型1
活泼型	增强现实模型2
		奔放型	增强现实模型3
职业型	增强现实模型4
		天真型	增强现实模型5
成熟稳重型	增强现实模型6
		和蔼可亲型	增强现实模型7

120，获取当前用户拍摄的图像。

用户在拍照时，电子设备可以通过摄像头拍摄图像，随后获取摄像头拍摄的图像。所述图像可以为人物图像、风景图像、建筑物图像等等。

130，根据所述图像确定所述当前用户的性格类型。

电子设备获取到用户拍摄的图像后，即可对所述图像进行分析，以根据所述图像确定所述当前用户的性格类型。

其中，当前用户的性格类型反应了当前用户的性格。例如，当前用户的性格类型可以为可爱型、活泼型、奔放型、职业型、天真型、成熟稳重型、和蔼可亲型等等。需要说明的是，电子设备确定出的当前用户的性格类型只有一种类型。

140，将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

电子设备确定当前用户的性格类型后，即可根据当前用户的性格类型获取到与所述性格类型对应的增强现实模型。其中，所述增强现实模型为所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

随后，电子设备将获取到的增强现实模型添加至所述图像上，以生成增强现实图像，也即用户拍照所获得的最终图像。

例如，电子设备确定的当前用户的性格类型为可爱型，则电子设备获取到的增强现实模型为增强现实模型1。随后，电子设备将增强现实模型1添加至用户拍摄的图像上，以生成最终图像。

本申请实施例中，电子设备可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

在一些实施例中，如图3所示，步骤110、根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，包括以下步骤：

111，获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型；

112，根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型；

113，根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，电子设备可以获取多个历史图像。所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像。每一所述历史图像均包括增强现实模型。

例如，多个用户使用同一个拍照应用时，所述拍照应用可以请求对用户拍摄的照片进行获取和分析的权限。随后，每当所述多个用户中的某个用户拍摄照片时，所述拍照应用可以获取用户拍摄的照片并上传至服务器。服务器将所述拍照应用上传的照片作为历史图像进行存储，并对每一幅历史图像进行标记，以标记拍摄所述历史图像的用户。

当电子设备需要对多个历史图像进行分析时，可以从服务器获取所述多个历史图像，以及获取拍摄每一幅所述历史图像的用户。

随后，电子设备对获取到的多个历史图像进行分析，以确定拍摄所述多个历史图像的多个用户中每一用户的性格类型。

例如，电子设备获取到的历史图像为500个，拍摄所述500个历史图像的用户为50个，则电子设备可以通过对所述500个历史图像进行分析来确定所述50个用户中每一用户的性格类型。其中，确定的50个用户的性格类型中，有一些用户的性格类型可以是相同的。

电子设备还可以对每一幅所述历史图像中的增强现实模型进行分析，以根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

例如，所述50个用户中，有20个用户的性格类型为可爱型，有20个用户的性格类型为奔放型，有10个用户的性格类型为职业型。其中，所述20个可爱型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型A，所述20个奔放型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型B，所述10个职业型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型C。

在一些实施例中，如图4所示，步骤112、根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型，包括以下步骤：

1121，获取每一所述历史图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

1122，根据每一用户的多个所述用户特征确定每一用户的性格类型。

电子设备获取到多个历史图像后，可以分别对每一幅所述历史图像进行识别，以获取每一幅所述历史图像中的用户特征。从而，电子设备可以获取到每一用户的多个用户特征。其中，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种。在一些实施例中，所述用户特征可以包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的所有特征。

例如，电子设备可以分别对每一幅历史图像进行识别，从而判断出所述历史图像中的用户的性别以及年龄，识别出所述历史图像中的用户的面部表情和面部轮廓。

随后，电子设备可以对获取到的每一用户的多个用户特征进行分析，从而确定每一用户的性格类型。

在一些实施例中，如图4所示，步骤113、根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，包括以下步骤：

1131，根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计；

1132，根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

电子设备可以根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计。例如，所述多个历史图像为50个用户拍摄的图像。其中，有20个用户的性格类型为可爱型，有20个用户的性格类型为奔放型，有10个用户的性格类型为职业型。则电子设备可以分别对所述可爱型的20个用户使用的增强现实模型进行统计，对所述奔放型的20个用户使用的增强现实模型进行统计，以及对所述10个职业型的用户使用的增强现实模型进行统计。

随后，电子设备根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

在一些实施例中，如图4所示，步骤130、根据所述图像确定所述当前用户的性格类型，包括以下步骤：

131，获取所述图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

132，根据所述图像中的用户特征确定所述当前用户的性格类型。

电子设备获取到当前用户拍摄的图像后，可以获取所述图像中的用户特征。其中，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种。在一些实施例中，所述用户特征可以包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的所有特征。

随后，电子设备可以对获取到的用户特征进行分析，以确定所述当前用户的性格类型。

具体实施时，本申请不受所描述的各个步骤的执行顺序的限制，在不产生冲突的情况下，某些步骤还可以采用其它顺序进行或者同时进行。

由上可知，本申请实施例提供的图像处理方法，包括：根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；获取当前用户拍摄的图像；根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。所述图像处理方法中，电子设备可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

本申请实施例还提供一种图像处理装置，所述图像处理装置可以集成在电子设备中，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。

如图5所示，图像处理装置200可以包括：确定模块201、获取模块202、图像处理模块203。

确定模块201，用于根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，所述多个历史图像为多个不同用户拍摄的图像。所述多个历史图像为大量的图像。例如，所述多个历史图像可以包括用户A拍摄的100幅图像、用户B拍摄的200幅图像、用户C拍摄的500幅图像以及用户D拍摄的1000幅图像等。

每一所述历史图像都可以包括人物、建筑物、风景、动物等各种元素。例如，所述历史图像可以为用户自拍的面部图像、用户的全身图像、办公大厦、海滩等，也可以为宠物狗、海洋馆中的鲨鱼等等。

每一所述历史图像都包括增强现实模型。其中，增强现实模型也可以称为贴纸。所述增强现实模型可以为人物、动物、建筑物、物品等各种元素的图像或经过缩放后的图像，所述增强现实模型也可以为虚拟的图像。例如，所述增强现实模型可以为墨镜图像、兔子耳朵图像、足球图像、游戏中的人物图像、游戏中的道具图像等等。其中，每一所述历史图像包括的增强现实模型可以为一个或多个。

确定模块201可以对所述多个历史图像进行分析，以确定出不同用户的性格类型，以及每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，用户的性格类型可以包括可爱型、活泼型、奔放型、职业型等等。用户的性格类型还可以与用户的年龄相关。例如，用户的性格类型还可以包括天真型、成熟稳重型、和蔼可亲型等等。本申请实施例对用户性格的划分种类不做限定。

例如，确定模块201确定出的每一性格类型的用户与使用次数最多的增强现实模型之间的对应关系可以如下表2所示：

表2

性格类型	增强现实模型
		可爱型	增强现实模型1
活泼型	增强现实模型2
		奔放型	增强现实模型3
职业型	增强现实模型4
		天真型	增强现实模型5
成熟稳重型	增强现实模型6
		和蔼可亲型	增强现实模型7

获取模块202，用于获取当前用户拍摄的图像。

用户在拍照时，电子设备可以通过摄像头拍摄图像，随后获取模块202获取摄像头拍摄的图像。所述图像可以为人物图像、风景图像、建筑物图像等等。

所述确定模块201，还用于根据所述图像确定所述当前用户的性格类型。

获取模块202获取到用户拍摄的图像后，确定模块201即可对所述图像进行分析，以根据所述图像确定所述当前用户的性格类型。

其中，当前用户的性格类型反应了当前用户的性格。例如，当前用户的性格类型可以为可爱型、活泼型、奔放型、职业型、天真型、成熟稳重型、和蔼可亲型等等。需要说明的是，确定模块201确定出的当前用户的性格类型只有一种类型。

图像处理模块203，用于将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

确定模块201确定当前用户的性格类型后，图像处理模块203即可根据当前用户的性格类型获取到与所述性格类型对应的增强现实模型。其中，所述增强现实模型为所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

随后，图像处理模块203将获取到的增强现实模型添加至所述图像上，以生成增强现实图像，也即用户拍照所获得的最终图像。

例如，确定模块201确定的当前用户的性格类型为可爱型，则图像处理模块203获取到的增强现实模型为增强现实模型1。随后，图像处理模块203将增强现实模型1添加至用户拍摄的图像上，以生成最终图像。

本申请实施例中，图像处理装置200可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

在一些实施例中，如图6所示，确定模块201包括：获取子模块2011、第一确定子模块2012、第二确定子模块2013。

获取子模块2011，用于获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型；

第一确定子模块2012，用于根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型；

第二确定子模块2013，用于根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

其中，获取子模块2011可以获取多个历史图像。所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像。每一所述历史图像均包括增强现实模型。

例如，多个用户使用同一个拍照应用时，所述拍照应用可以请求对用户拍摄的照片进行获取和分析的权限。随后，每当所述多个用户中的某个用户拍摄照片时，所述拍照应用可以获取用户拍摄的照片并上传至服务器。服务器将所述拍照应用上传的照片作为历史图像进行存储，并对每一幅历史图像进行标记，以标记拍摄所述历史图像的用户。

当需要对多个历史图像进行分析时，获取子模块2011可以从服务器获取所述多个历史图像，以及获取拍摄每一幅所述历史图像的用户。

随后，第一确定子模块2012对获取到的多个历史图像进行分析，以确定拍摄所述多个历史图像的多个用户中每一用户的性格类型。

例如，获取子模块2011获取到的历史图像为500个，拍摄所述500个历史图像的用户为50个，则第一确定子模块2012可以通过对所述500个历史图像进行分析来确定所述50个用户中每一用户的性格类型。其中，确定的50个用户的性格类型中，有一些用户的性格类型可以是相同的。

第二确定子模块2013可以对每一幅所述历史图像中的增强现实模型进行分析，以根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

例如，所述50个用户中，有20个用户的性格类型为可爱型，有20个用户的性格类型为奔放型，有10个用户的性格类型为职业型。其中，所述20个可爱型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型A，所述20个奔放型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型B，所述10个职业型的用户使用总次数最多的增强现实模型为增强现实模型C。

在一些实施例中，第一确定子模块2012用于执行以下步骤：

获取每一所述历史图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据每一用户的多个所述用户特征确定每一用户的性格类型。

获取子模块2011获取到多个历史图像后，第一确定子模块2012可以分别对每一幅所述历史图像进行识别，以获取每一幅所述历史图像中的用户特征。从而，第一确定子模块2012可以获取到每一用户的多个用户特征。其中，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种。在一些实施例中，所述用户特征可以包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的所有特征。

例如，第一确定子模块2012可以分别对每一幅历史图像进行识别，从而判断出所述历史图像中的用户的性别以及年龄，识别出所述历史图像中的用户的面部表情和面部轮廓。

随后，第一确定子模块2012可以对获取到的每一用户的多个用户特征进行分析，从而确定每一用户的性格类型。

在一些实施例中，第二确定子模块2013用于执行以下步骤：

根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计；

根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

第二确定子模块2013可以根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计。例如，所述多个历史图像为50个用户拍摄的图像。其中，有20个用户的性格类型为可爱型，有20个用户的性格类型为奔放型，有10个用户的性格类型为职业型。则第二确定子模块2013可以分别对所述可爱型的20个用户使用的增强现实模型进行统计，对所述奔放型的20个用户使用的增强现实模型进行统计，以及对所述10个职业型的用户使用的增强现实模型进行统计。

随后，第二确定子模块2013根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

在一些实施例中，根据所述图像确定所述当前用户的性格类型时，确定模块201用于执行以下步骤：

获取所述图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据所述图像中的用户特征确定所述当前用户的性格类型。

获取模块202获取到当前用户拍摄的图像后，确定模块201可以获取所述图像中的用户特征。其中，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种。在一些实施例中，所述用户特征可以包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的所有特征。

随后，确定模块201可以对获取到的用户特征进行分析，以确定所述当前用户的性格类型。

具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现。

由上可知，本申请实施例提供的图像处理装置200中，确定模块201根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；获取模块202获取当前用户拍摄的图像；所述确定模块201根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；图像处理模块203将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。所述图像处理装置可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

本申请实施例还提供一种电子设备。所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。如图7所示，电子设备300包括处理器301和存储器302。其中，处理器301与存储器302电性连接。

处理器301是电子设备300的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或调用存储在存储器302内的计算机程序，以及调用存储在存储器302内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。

在本实施例中，电子设备300中的处理器301会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的计算机程序，从而实现各种功能：

根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；

获取当前用户拍摄的图像；

根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

在一些实施例中，根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型时，处理器301执行以下步骤：

获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型；

根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型；

根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

在一些实施例中，根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型时，处理器301执行以下步骤：

获取每一所述历史图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据每一用户的多个所述用户特征确定每一用户的性格类型。

在一些实施例中，根据所述多个历史图像确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型时，处理器301执行以下步骤：

根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计；

根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

在一些实施例中，根据所述图像确定所述当前用户的性格类型时，处理器301执行以下步骤：

获取所述图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据所述图像中的用户特征确定所述当前用户的性格类型。

存储器302可用于存储计算机程序和数据。存储器302存储的计算机程序中包含有可在处理器中执行的指令。计算机程序可以组成各种功能模块。处理器301通过调用存储在存储器302的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。

在一些实施例中，如图8所示，电子设备300还包括：射频电路303、显示屏304、控制电路305、输入单元306、音频电路307、摄像头308以及电源309。其中，处理器301分别与射频电路303、显示屏304、控制电路305、输入单元306、音频电路307、摄像头308以及电源309电性连接。

射频电路303用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备进行通信。

显示屏304可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图像、文本、图标、视频和其任意组合来构成。

控制电路305与显示屏304电性连接，用于控制显示屏304显示信息。

输入单元306可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。其中，输入单元306可以包括指纹识别模组。

音频电路307可通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。

摄像头308用于拍摄图像。其中，所述摄像头308可以包括前置摄像头和后置摄像头。所述摄像头308可以为单摄像头、双摄像头、多摄像头等。

电源309用于给电子设备300的各个部件供电。在一些实施例中，电源309可以通过电源管理系统与处理器301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。

尽管图8中未示出，电子设备300还可以包括无线保真模块、蓝牙模块等，在此不再赘述。

由上可知，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备执行以下步骤：根据多个历史图像确定每一性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型；获取当前用户拍摄的图像；根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。所述电子设备可以根据当前用户拍摄的照片确定当前用户的性格类型，自动获取所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型，并将所述增强现实模型添加至拍摄的图像上以生成最终图像，可以智能化地、准确地向用户推荐增强现实模型，无需用户手动选取增强现实模型，从而可以提高拍照的效率。

本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机执行上述任一实施例所述的图像处理方法。

需要说明的是，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计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质可以包括但不限于：只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例所提供的图像处理方法、装置、存储介质及电子设备进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型；

根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型；

统计所述多个历史图像对应的每一性格类型的多个用户使用次数最多的增强现实模型；

获取当前用户拍摄的图像；

根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型的步骤包括：

获取每一所述历史图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据每一用户的多个所述用户特征确定每一用户的性格类型。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计所述多个历史图像对应的每一性格类型的多个用户使用次数最多的增强现实模型的步骤包括：

根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计；

根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述图像确定所述当前用户的性格类型的步骤包括：

获取所述图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据所述图像中的用户特征确定所述当前用户的性格类型。

5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于：获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型，根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型，统计所述多个历史图像对应的每一性格类型的多个用户使用次数最多的增强现实模型；

获取模块，用于获取当前用户拍摄的图像；

所述确定模块，还用于根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

图像处理模块，用于将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型时，所述确定模块用于：

获取每一所述历史图像中的用户特征，所述用户特征包括性别、年龄、面部表情、面部轮廓中的至少一种；

根据每一用户的多个所述用户特征确定每一用户的性格类型。

7.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，统计所述多个历史图像对应的每一性格类型的多个用户使用次数最多的增强现实模型时，所述确定模块用于：

根据所述多个历史图像对同一性格类型的用户使用的增强现实模型进行统计；

根据统计结果确定每一所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1至4任一项所述的图像处理方法。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行权利要求1至4任一项所述的图像处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和摄像头，所述处理器与所述摄像头电性连接，其中：

所述处理器用于：获取多个历史图像，所述多个历史图像为多个用户拍摄的图像，每一所述历史图像均包括增强现实模型，根据所述多个历史图像确定所述多个用户中每一用户的性格类型，统计所述多个历史图像对应的每一性格类型的多个用户使用次数最多的增强现实模型；

所述摄像头用于拍摄图像；

所述处理器还用于：

获取当前用户通过所述摄像头拍摄的所述图像；

根据所述图像确定所述当前用户的性格类型；

将所述性格类型的用户使用次数最多的增强现实模型添加至所述图像上。

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