CN109165058A - 一种图片处理方法及装置 - Google Patents
一种图片处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109165058A CN109165058A CN201810737946.4A CN201810737946A CN109165058A CN 109165058 A CN109165058 A CN 109165058A CN 201810737946 A CN201810737946 A CN 201810737946A CN 109165058 A CN109165058 A CN 109165058A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- color
- pixel
- standard
- target photo
- range
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种图片处理方法及装置，所述方法包括：获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及软件技术领域，尤其涉及一种图片处理方法及装置。
背景技术
对于具有显示功能的终端而言，在界面上显示一帧图像时，过度绘制会导致GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)资源的浪费、显示卡顿、以及耗电量较高。
现有技术中，为了监控和调试过度绘制，安卓系统提供了过度绘制的显示功能。用户可以首先在设置界面上选择开发者选项，然后在开发者选项界面上选择调试GPU过度绘制，最后选择显示过度绘制区域。
然而，上述方案需要人为通过肉眼分析过度绘制程度，人工成本大，效率较低。
发明内容
本发明提供一种图片处理方法及装置，以解决现有技术即时配送的上述问题。
根据本发明的第一方面，提供了一种图片处理方法，所述方法包括：
获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；
针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；
根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
可选地，所述标准范围包括标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，所述根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目的步骤，包括：
将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片，得到HSV图片；
根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点；
统计属于所述颜色的像素点的数目。
可选地，所述根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点的步骤，包括：
分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内；
若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值；
若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
可选地，所述统计属于所述颜色的像素点的数目的步骤，包括：
统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目，得到属于所述颜色的像素点的数目。
可选地，所述根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数的步骤，包括：
统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数；
计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
可选地，在所述根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数的步骤之后，还包括：
输出所述目标图片的过度绘制指数。
根据本发明的第二方面，提供了一种图片处理装置，所述装置包括：
目标图片获取模块，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；
过度绘制像素统计模块，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；
过度绘制指数计算模块，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
可选地，所述标准范围包括标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，所述过度绘制像素统计模块的步骤，包括：
颜色空间转换子模块，用于将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片；
颜色像素点识别子模块，用于根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点；
颜色像素点数目统计子模块，用于统计属于所述颜色的像素点的数目。
可选地，所述颜色像素点识别子模块，包括：
颜色判断单元，用于分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内；
第一灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值；
第二灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
可选地，所述颜色像素点数目统计子模块，包括：
颜色像素点数目统计单元，用于统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目，得到属于所述颜色的像素点的数目。
可选地，所述过度绘制指数计算模块，包括：
像素点总数统计子模块，用于统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数；
颜色占比计算子模块，用于计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
可选地，所述装置还包括：
过度绘制指数输出模块，用于输出所述目标图片的过度绘制指数。
根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述的图片处理方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的图片处理方法。
本发明实施例提供了一种图片处理方法及装置，所述方法包括：获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种图片处理方法的具体步骤流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种图片处理方法的具体步骤流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种图片处理装置的结构图；
图4是本发明实施例四提供的一种图片处理装置的结构图；
图5是本发明实施例提供的电子设备的结构图。
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。
实施例一
参照图1，其示出了本发明实施例一提供的一种图片处理方法的具体步骤流程图。
步骤101，获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1。
其中，像素点的绘制次数为1时，表示该像素点正常绘制；像素点大于1时，该像素点过度绘制。在实际应用中，过度绘制的像素点通常是连续的，从而形成过度绘制区域。可以理解，目标图片为包括过度绘制区域或像素点的图片。
过度绘制图片需要在指定模式下才会显示出过度绘制区域或像素点，正常模型显示无法看出过度绘制区域或像素点。
具体地，在获取目标图片时，需要读取目标图片才能对目标图片进行进一步的处理。在本发明实施例中，可以调用现有的开源包OpenCV中的imread方法来读取目标图片的内容。当然，开发人员对基础的数据读取流进行封装，以实现读取。本发明实施例对读取方法不加以限制。
步骤102，针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目。
在实际应用中，每个颜色均对应一个标准范围，而该标准范围与颜色的维度相关，即：每个维度均对应一个标准范围。
具体地，对于目标图片中的每个像素点，确定该像素点的各维度是否在一个颜色对应的标准范围内；若一个像素点的各维度均在对应的标准范围内，则该像素点属于该颜色；若该像素点至少一个维度不在该颜色对应的标准范围内，则该像素点不属于该颜色。
可以理解，属于所述颜色的像素点的绘制次数大于1，即为过度绘制像素点。
步骤103，根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
由于各种颜色对应不同程度的过度绘制，且各颜色对应的目标像素点的数目可以表示不同程度的过度绘制的区域大小，从而可以很直观的提示用户或开发人员过度绘制区域大小，有助于及时处理过度绘制问题，从而可以降低过度绘制导致的GPU资源的浪费、显示卡顿以及耗电量较高的问题。
具体地，对于一张固定大小的目标图片，若各预设颜色的像素点的数目越大，则目标图片的过度绘制指数越大；若各预设颜色的像素点的数目越小，则目标图片的过度绘制指数越小。
当然，过度绘制指数还需要考虑目标图片的大小。即：目标图片越小，各预设颜色的像素点的数目越大，则目标图片的过度绘制指数越大；目标图片越大，各预设颜色的像素点的数目越小，则目标图片的过度绘制指数越小。
综上所述，本发明实施例提供了一种图片处理方法，所述方法包括：获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
实施例二
参照图2，其示出了本发明实施例二提供的一种图片处理方法的具体步骤流程图。
步骤201，获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1。
该步骤可以参照步骤101的详细说明，在此不再赘述。
步骤202，将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片。
在实际应用中，目标图片为RGB模式，本发明实施例首先将其转换为HSV模式。
其中，RGB(Red-Green-Blue，红-绿-蓝)颜色空间为一种显示模式，通过红绿蓝三种颜色不同的比例实现不同颜色的显示。即：对于目标图片中的每个像素点，采用1*3的向量表示，向量的第一列为红色的分量，第二列为绿色的分量，第三列为蓝色的分量。
HSV(Hue-Saturation-Value，色相-饱和度-明度)颜色空间为一种显示模式，基于RGB得到的非线性颜色空间。即：对于目标图片中的每个像素点，采用1*3的向量表示，向量的第一列为色相的分量，第二列为饱和度的分量，第三列为明度的分量。
本发明实施例调用OpenCV中的cvtColor方法将目标图片从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。
可以理解，在实际应用中，开发人员还可以根据RGB和HSV的关系，编写转换代码，本发明实施例对其不加以限制。
步骤203，针对各预设颜色，根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点。
在本发明实施例中，对应于HSV颜色空间，各颜色的标准范围包括标准色相范围、标准饱和度范围、标准明度范围。从而，将一个像素点的色相与标准色相范围进行对比，饱和度与标准饱和度范围进行对比，明度与标准明度范围进行对比。例如，对于红色，标准范围为[0，43，46]～[10，255，255]、[156，43，46]～[179，255，255]，即：标准色相范围0至10或156至179，标准饱和度范围为43至255，标准明度范围为46至255。
可选地，在本发明的另一种实施例中，上述步骤203包括子步骤2031至2033：
子步骤2031，分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内。
例如，对于红色，分别判断每个像素点的色相是否在0至10或156至179内，饱和度是否在43至255内，明度是否在46至255内。
子步骤2032，若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值。
在本发明实施例中，可以首先生成各颜色对应的灰度图，再从灰度图中统计第一灰度值的像素点数目。
具体地，第一灰度值可以设置为灰度上限值，即255。也可以将第一灰度值设置为其他指定的灰度值。本发明实施例对其不加以限制。
在实际应用中，可以创建一张灰度图，该灰度图的大小和目标图片相同，然后针对两张图片的相同位置，根据目标图片的像素点的色相、饱和度和明度，设置灰度图的灰度值。
子步骤2033，若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
在本发明实施例中，可以首先生成各颜色对应的灰度图，再从灰度图中统计第二灰度值的像素点数目。
具体地，第二灰度值可以设置为灰度下限值，即0。也可以将第二灰度值设置为其他指定的灰度值。本发明实施例对其不加以限制。
可以理解，当第一灰度值为255，第二灰度值为0时，步骤2042中的灰度图为纯的黑白图，即，只包含黑和白两种像素点。
在实际应用中，可以调用OpenCV中的inRange方法获取到目标图片中各颜色的遮罩区域，再统计该区域中灰度值为255的像素点数目。
步骤204，统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目，得到属于所述颜色的像素点的数目。
具体地，可以从步骤203得到的灰度图中统计。
步骤205，统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数。
具体地，对于M*N大小的目标图片，像素点总数Qt的计算公式如下：
Qt＝M·N (1)
其中，M为目标图片的列数，N为目标图片的行数。
步骤206，计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
具体地，对于颜色Ci，对应的像素占比Ri的计算公式如下：
其中，Qi为属于所述颜色Ci的像素点的数目，Qt为公式(1)统计得到的像素点总数。
在本发明实施例中，可以采用像素占比更加准确的表示过度绘制区域的大小。
此外，在实际应用中，还可以对公式(2)得到的结果取对数，得到过度绘制指数的计算公式如下：
其中，a为对数底数，可以根据实际应用场景选取，可以取10、e或其他啊数值，本发明实施例对其不加以限制。
可以理解，还可以选取其他计算方式计算过度绘制指数。
步骤207，输出所述目标图片的过度绘制指数。
具体地，可以在目标图片的过度绘制区域上显示该区域对应的过度绘制指数，或在指定位置显示各过度绘制区域对应的过度绘制指数，或将目标图片的过度绘制指数写入目标文件。
可以理解，还可以以其他方式显示过度绘制区域的过度绘制指数，本发明实施例对其不加以限制。
此外，还可以将各区域的过度绘制指数进行综合统计，得到一个总的过度绘制指数，并显示。在综合统计时，可以对过度绘制次数较多的区域设置较大的权重，对过度绘制次数较少的区域设置较小的权重。
综上所述，本发明实施例提供了一种图片处理方法，所述方法包括：获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
实施例三
参照图3，其示出了本发明实施例三提供的一种图片处理装置的结构图，具体如下。
目标图片获取模块301，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1。
过度绘制像素统计模块302，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目。
过度绘制指数计算模块303，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
综上所述，本发明实施例提供了一种图片处理装置，所述装置包括：目标图片获取模块，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；过度绘制像素统计模块，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；过度绘制指数计算模块，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
实施例三为方法实施例一对应的装置实施例，详细说明可以参照实施例一，在此不再赘述。
实施例四
参照图4，其示出了本发明实施例四提供的一种图片处理装置的结构图，具体如下。
目标图片获取模块401，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1。
过度绘制像素统计模块402，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目。可选地，上述过度绘制像素统计模块402包括：
颜色空间转换子模块4021，用于将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片。
颜色像素点识别子模块4022，用于根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点。
颜色像素点数目统计子模块4023，用于统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目。
过度绘制指数计算模块403，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。可选地，在本发明实施例中，上述过度绘制指数计算模块403包括：
像素点总数统计子模块4031，用于统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数。
颜色占比计算子模块4032，用于计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
过度绘制指数输出模块404，用于输出所述目标图片的过度绘制指数。
可选地，在本发明的另一种实施例中，上述颜色像素点识别子模块4022，包括：
颜色判断单元，用于分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内。
第一灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值。
第二灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
综上所述，本发明实施例提供了一种图片处理装置，所述装置包括：目标图片获取模块，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；过度绘制像素统计模块，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；过度绘制指数计算模块，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。解决了现有技术中过度绘制程度分析人工成本大、效率较低的问题，可以显示过度绘制的各颜色占比，有助于降低人工成本，提高效率。
实施例四为方法实施例二对应的装置实施例，详细说明可以参照实施例二，在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备，参照图5，包括：处理,501、存储器502以及存储在所述存储器502上并可在所述处理器501上运行的计算机程序5021，所述处理器501执行所述程序时实现前述的图片处理方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的图片处理方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的图片处理设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种图片处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；
针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；
根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标准范围包括标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，所述根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目的步骤，包括：
将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片，得到HSV图片；
根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点；
统计属于所述颜色的像素点的数目。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点的步骤，包括：
分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内；
若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值；
若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计属于所述颜色的像素点的数目的步骤，包括：
统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目，得到属于所述颜色的像素点的数目。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数的步骤，包括：
统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数；
计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数的步骤之后，还包括：
输出所述目标图片的过度绘制指数。
7.一种图片处理装置，其特征在于，所述装置包括：
目标图片获取模块，用于获取目标图片，所述目标图片中至少一个像素点的绘制次数大于1；
过度绘制像素统计模块，用于针对各预设颜色，根据所述颜色的标准范围从所述目标图片中统计属于所述颜色的像素点的数目；
过度绘制指数计算模块，用于根据属于各预设颜色的像素点的数目，计算所述目标图片的过度绘制指数。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述标准范围包括标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，所述过度绘制像素统计模块的步骤，包括：
颜色空间转换子模块，用于将所述目标图片转换为HSV颜色空间，得到HSV图片；
颜色像素点识别子模块，用于根据所述颜色的标准色相范围、标准饱和度范围和标准明度范围，从所述HSV图片中识别属于所述颜色的像素点；
颜色像素点数目统计子模块，用于统计属于所述颜色的像素点的数目。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述颜色像素点识别子模块，包括：
颜色判断单元，用于分别确定所述HSV图片中各像素点的色相、饱和度和明度是否在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内；
第一灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相、饱和度和明度分别在所述颜色的标准色相范围内、标准饱和度范围内和标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第一灰度值；
第二灰度值设置单元，用于若所述像素点的色相不在所述颜色的标准色相范围内，和/或，饱和度不在上述颜色的标准饱和度范围内，和/或，明度不在所述颜色的标准明度范围内，则将所述像素点的灰度值设置为预设的第二灰度值。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述颜色像素点数目统计子模块，包括：
颜色像素点数目统计单元，用于统计所述灰度值为第一灰度值的像素点数目，得到属于所述颜色的像素点的数目。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述过度绘制指数计算模块，包括：
像素点总数统计子模块，用于统计所述目标图片的像素点数目，得到像素点总数；
颜色占比计算子模块，用于计算属于各预设颜色的像素点的数目与所述像素点总数的比值，得到所述目标图片的过度绘制指数。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述装置还包括：
过度绘制指数输出模块，用于输出所述目标图片的过度绘制指数。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中一个或多个所述的图片处理方法。
14.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如方法权利要求1-6中一个或多个所述的图片处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810737946.4A CN109165058A (zh) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | 一种图片处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810737946.4A CN109165058A (zh) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | 一种图片处理方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109165058A true CN109165058A (zh) | 2019-01-08 |
Family
ID=64897414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810737946.4A Pending CN109165058A (zh) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | 一种图片处理方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109165058A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110058276A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 异常点判断方法及装置 |
| CN110675394A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 电机效率map图高效区域的识别方法 |
| CN111538657A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 页面过度绘制的检测方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN111611151A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用户界面过度绘制的检测方法和装置 |
| WO2021190606A1 (zh) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像绘制方法、显示装置及存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103959337A (zh) * | 2011-11-30 | 2014-07-30 | 高通股份有限公司 | 在图形处理中在直接呈现与分格之间的切换 |
| WO2014122361A1 (en) * | 2013-02-08 | 2014-08-14 | Nokia Corporation | An apparatus and associated methods |
-
2018
- 2018-07-06 CN CN201810737946.4A patent/CN109165058A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103959337A (zh) * | 2011-11-30 | 2014-07-30 | 高通股份有限公司 | 在图形处理中在直接呈现与分格之间的切换 |
| WO2014122361A1 (en) * | 2013-02-08 | 2014-08-14 | Nokia Corporation | An apparatus and associated methods |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| KWOKHOLD: "https://blog.csdn.net/A2009374138/article/details/52174856", 《HSV颜色相似度》 * |
| YANGDASHI888: "https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/51135169", 《通过HSV进行RGB二值化》 * |
| 可可_小虾米: "https://www.cnblogs.com/keke-xiaoxiami/p/6218148.html", 《【ANDROID端 APP GPU过度绘制】GPU过度绘制及优化》 * |
| 布滟布羽: "https://www.jianshu.com/p/ab0cf2697236?from=groupmessage", 《设计师必须注意的ANDROID开发者选项之GPU过度绘制》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111611151A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用户界面过度绘制的检测方法和装置 |
| CN111611151B (zh) * | 2019-02-25 | 2023-05-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用户界面过度绘制的检测方法和装置 |
| CN110058276A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 异常点判断方法及装置 |
| CN110675394A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 电机效率map图高效区域的识别方法 |
| CN110675394B (zh) * | 2019-09-29 | 2023-05-26 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 电机效率map图高效区域的识别方法 |
| WO2021190606A1 (zh) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像绘制方法、显示装置及存储介质 |
| CN111538657A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 页面过度绘制的检测方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN111538657B (zh) * | 2020-04-17 | 2023-05-12 | 抖音视界有限公司 | 页面过度绘制的检测方法、装置、电子设备及可读介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109165058A (zh) | 一种图片处理方法及装置 | |
| CN108470334B (zh) | 一种采集屏幕亮度和色度的方法及装置 | |
| CN101360250B (zh) | 沉浸产生方法和系统及因素控制、内容分析及参数预测法 | |
| CN109166159A (zh) | 获取图像的主色调的方法、装置及终端 | |
| CN107103606A (zh) | 一种图像识别方法及装置 | |
| US9947258B2 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
| JP2018152044A (ja) | 三次元コードの生成方法 | |
| CN113763856B (zh) | 环境光照强度确定方法、装置及存储介质 | |
| CN105653118A (zh) | 一种更换应用图标的方法和装置 | |
| CN105913460A (zh) | 一种肤色检测方法及装置 | |
| CN108337496A (zh) | 白平衡处理方法、处理装置、处理设备及存储介质 | |
| US20190289270A1 (en) | Image processing method and device, computer-readable storage medium and computer device | |
| CN110335273A (zh) | 检测方法、检测装置、电子设备和介质 | |
| CN110335330A (zh) | 图像模拟生成方法及其系统、深度学习算法训练方法及电子设备 | |
| CN117202447B (zh) | 氛围灯设备及其边角取色方法和相应的装置、介质 | |
| CN106951891A (zh) | 光斑检测方法和装置 | |
| CN110060250A (zh) | 一种舌体图像处理方法、装置及电子设备 | |
| CN110070080A (zh) | 一种文字检测方法及装置、设备和计算机可读存储介质 | |
| CN110444181A (zh) | 显示方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN109410295A (zh) | 颜色设置方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN105955754A (zh) | 一种用户界面文字显示方法及装置 | |
| CN110023957A (zh) | 用于估计图像中的投射阴影区域和/或加亮区域的方法和设备 | |
| CN107959843B (zh) | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
| CN104715735B (zh) | 一种背光调整的方法和装置 | |
| CN106507079A (zh) | 一种色彩还原方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190108 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |