CN110136087B - 显示终端的边框自适应调整方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种显示终端的边框自适应调整方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取所述显示终端的当前终端图像；通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

Description

显示终端的边框自适应调整方法及相关设备

技术领域

本公开涉及计算机与通信技术领域，具体而言，涉及一种显示终端的边框自适应调整方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术

为了装扮居家环境或者办公空间，很多场合人们会在房间的墙壁上悬挂画作，通常为名家大师的艺术作品，现有技术中，这些画作通常镶嵌于多层物理边框之中，物理边框一旦固定后，就无法更改，若后续更换画作或者更换画作的摆放环境，无法根据当前展示的画作的特点或者画作的摆放环境的特点进行边框的动态适配，可能导致边框的风格与画作的风格或者摆放环境的风格不匹配，降低了用户的美感体验；或者每次更换画作时，只能相应的更换物理边框，这样会带来较大的人力成本和物力成本，且每次更换物理边框也会导致墙壁一定程度上的毁损。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种显示终端的边框自适应调整方法及其系统、计算机可读存储介质和电子设备，进而至少一定程度上克服相关技术中存在的物理边框无法动态适配的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种显示终端的边框自适应调整方法，该方法包括：获取所述显示终端的当前终端图像；通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

根据本公开的第二方面，提供一种显示终端的边框自适应调整方法，该方法包括：获取当前待显示图像；获取当前边框图像；显示所述当前待显示图像和所述当前边框图像；其中，所述当前边框图像通过深度学习模型对所述显示终端的当前终端图像进行处理获得。

根据本公开的第三方面，提供一种显示终端的边框自适应调整装置，该装置包括：显示面板，包括第一显示区域和第二显示区域；以及处理器，用于执行如上述任一实施例所述的显示终端的边框自适应调整方法；其中，所述第一显示区域用于显示所述显示终端的当前待显示图像；所述第二显示区域用于显示所述显示终端的当前边框图像。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例任一项所述的显示终端的边框自适应调整方法。

根据本公开的第五方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例任一项所述的显示终端的边框自适应调整方法。

本公开某些实施例提供的显示终端的边框自适应调整方法及系统、计算机可读存储介质和电子设备，通过获取显示终端的当前终端图像，并通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，从而能够获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端，一方面，能够根据显示终端的当前终端图像动态获取自适应的当前边框图像，解决了现有的物理边框无法动态适配的问题，从而可以达到增强艺术显示效果和艺术美感的作用，提升显示的艺术性；另一方面，通过预先训练好的深度学习模型自动匹配当前边框图像，不需要人为操作，降低了普通用户对美学搭配知识掌握程度的要求。同时，不需要更换物理边框，降低了人力成本、物力成本和时间成本，且不会对悬挂边框的墙壁造成由于更换边框带来的损毁。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。

图1为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图2示意性示出图1中的步骤S120在一个实施例中的流程图；

图3示意性示出图1中的步骤S120在另一个实施例中的流程图；

图4示意性示出图1中的步骤S120在又一个实施例中的流程图；

图5为本公开示例性实施例提供的另一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图6为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整系统的示意图；

图7为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整方法的示意图；

图8示意性示出相关技术中的一种画屏终端的结构示意图；

图9示意性示出相关技术中的一种画屏终端进行竖屏切换横屏后的显示示意图；

图10示意性示出相关技术中的一种画屏终端进行横屏切换竖屏后的显示示意图；

图11为本公开示例性实施例提供的又一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图12示意性示出图11中的步骤S1120在一个实施例中的流程图；

图13为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图14为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整装置的结构示意图；

图15为本公开示例性实施例提供的一种画屏终端进行竖屏切换横屏后的显示示意图；

图16为本公开示例性实施例提供的一种画屏终端进行横屏切换竖屏后的显示示意图；

图17为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图18为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图；

图19示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本发明将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

相关技术中，出现了一种画屏终端，其可以作为显示终端，利用无损伽马技术还原展示画作真实质感，其可以向画屏用户展示各种绘画名作和艺术新品，从而能够让艺术品以数字形式走入家庭、办公空间等。用户可以根据个性化的需求进行不同主题风格、场景进行内容定制，也可以上传自己的个人作品推送到画屏终端，还可利用APP(application，应用程序)实时传输作品与他人分享。画屏终端汇集了艺术启蒙、展示欣赏、远程分享与空间装饰等功能为一体，同时还可以作为电视使用，艺术与娱乐功能兼得。但是，相关技术中的画屏终端还是采用多层物理边框，物理边框的风格除非更换边框，否则一定固定就无法更改，存在不能针对每一幅待显示的画作进行动态适配的问题，本公开实施例提供的技术方案针对相关技术中存在的多层物理边框无法动态显示的局限性，提出了一种显示终端的边框自适应调整方法，通过对每一幅画作和/或显示终端的摆放环境与边框进行自动适配，能够增加显示效果和美感，提高画屏终端显示画作的艺术气息。

图1为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。本公开实施例提供的方法可以由任意具体计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备(如智能手机、画屏终端、平板电脑等) 和/或服务器，本公开对此不作限定，在下面的举例说明中，以执行主体为服务器为例进行举例说明，例如可以是图6中的画屏服务器630，但本公开并不限定于此。

在步骤S110中，获取所述显示终端的当前终端图像。

本公开实施例中，所述显示终端可以是任意的具体显示功能的电子设备，例如智能手机、画屏终端、平板电脑等，在下面的举例说明中，以所述显示终端为画屏终端(如下图6中的画屏终端610)为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

其中，画屏终端610可以用于显示当前作品，这里的当前作品例如可以是任意一幅世界名画，也可以是一些新锐艺术作品，还可以是画屏用户自己绘制的作品或者拍摄的照片等，本公开对此不作限定。

本公开实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端当前所处摆放环境的当前摆放环境图像和/或所述显示终端将要显示的当前待显示图像。

例如，画屏终端上可设置有图像传感器(例如摄像头，本公开实施例对摄像头的摆放位置和数量不作限定)，利用所述图像传感器可以拍摄采集画屏终端的当前摆放环境图像，例如画屏终端摆放的办公环境或者居家环境，然后画屏终端可以将拍摄采集的当前摆放环境图像上传至画屏服务器630。或者，也可以利用其它电子设备上的图像传感器，例如利用智能手机上的摄像头采集画屏终端的当前摆放环境图像，之后该智能手机可以将采集的当前摆放环境图像发送至该画屏终端，然后由该画屏终端上传至画屏服务器630，也可以由该智能手机直接将该当前摆放环境图像上传至画屏服务器630。

本公开实施例中，所述方法还可以包括：若所述显示终端的摆放位置发生变化，则重新上传所述显示终端的当前摆放环境图像。例如，可以在画屏终端610的摆放环境发生变更时，通过画屏终端610的摄像头或者手机的摄像头重新采集画屏终端610的新的当前摆放环境图像，并上传至画屏服务器630，从而使得画屏服务器630可以根据该新的当前摆放环境图像，重新返回新的当前边框图像，以使该新的当前边框图像与该新的当前摆放环境相适配。

再例如，以画屏终端610的当前待显示图像为某一幅世界名画为例，如图6所示，可以预先在云存储服务器620存储丰富的世界馆藏名画，并且将各幅名画进行编号，每幅画作具有一个唯一标识(identification， ID)，称之为画作ID，画作ID和相应的画作一一对应的存储到云存储服务器620中。画屏用户可以主动地向画屏终端610发送显示画作请求，画屏终端610将该显示画作请求发送至云存储服务器620，云存储服务器620根据该显示画作请求可以向画屏终端610返回相应的画作(即所述当前待显示图像)，例如《蒙娜丽莎》。云存储服务器620也可以向画屏终端610主动推送画作进行展示，本公开对此不作限定。这里，云存储服务器620还可以将该当前待显示图像发送至画屏服务器630，或者由画屏终端610上传至画屏服务器630。

需要说明的是，这里虽然以云存储服务器存储画作为例，但实际上本公开并不限定于此，可以采用任何合适的存储设备存储画作或者其他作品信息。此外，画屏终端610上显示的作品并不限于是从云存储服务器620拉取的，例如还可以是从手机终端向其推送的。

在步骤S120中，通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

本公开实施例中，所述深度学习模型可以采用任何一种或者多种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)的组合，本公开对此不作限定。

例如，预先离线或者在线训练一个深度学习模型，画屏服务器630 利用该训练好的深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，可以预测输出所述当前边框图像，并将所述当前边框图像返回至画屏终端610，然后画屏终端610将所述当前待显示图像和所述当前边框图像进行融合后显示。

本公开实施方式提供的显示终端的边框自适应调整方法，通过获取显示终端的当前终端图像，并通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，从而能够获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端，一方面，能够根据显示终端的当前终端图像动态获取自适应的当前边框图像，解决了现有的物理边框无法动态适配的问题，从而可以达到增强艺术显示效果和艺术美感的作用，提升显示的艺术性；另一方面，通过预先训练好的深度学习模型自动匹配当前边框图像，不需要人为操作，降低了普通用户对美学搭配知识掌握程度的要求。同时，不需要更换物理边框，降低了人力成本、物力成本和时间成本，且不会对悬挂边框的墙壁造成由于更换边框带来的损毁。

图2示意性示出图1中的步骤S120在一个实施例中的流程图。本公开实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前摆放环境图像。

在步骤S121中，将所述当前摆放环境图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征。

例如，画屏服务器630根据上传的画屏终端610的当前摆放环境图像，利用图像风格算法提取出画屏终端610当前所处环境下的装修风格特征。所述装修风格特征例如可以包括装修风格类别和/或装修风格色调等。其中，所述装修风格类别例如可以包括：现代简约、欧式古典、新中式、美式乡村、法式、简欧等中的任意一种或者多种。所述装修风格色调例如可以包括：采用哪种颜色如黄色、白色、粉色等中的任意一种或者多种；整体是暖色、冷色、浅色、活泼等中的任意一种或者多种。

在步骤S122中，根据所述装修风格特征获得所述当前边框图像。

本公开实施例中，通过算法获取画屏终端610的当前摆放环境图像的风格、质感、色彩等装修风格特征后进行边框图像与当前摆放环境图像的风格搭配、材质搭配、色彩搭配等，使得最终显示于画屏终端610 的当前边框图像与当前摆放环境相适配，增强画屏终端610的展示效果。

本公开实施方式提供的显示终端的边框自适应调整方法，所述当前终端图像可以是所述显示终端的当前所处的摆放环境的当前摆放环境图像，系统可以根据显示终端的摆放环境的装修风格特征，自适应地匹配与其风格搭配的当前边框图像，一方面，当显示终端的摆放环境改变时，不需要更换物理边框，从而可以降低人力成本、物力成本和时间成本，且不会对悬挂边框的墙壁造成由于更换边框带来的损毁；另一方面，通过预先训练好的深度学习模型自动匹配，无需人工操作，降低了普通用户对摆放环境和边框的美学搭配知识掌握程度的要求。

图3示意性示出图1中的步骤S120在另一个实施例中的流程图。本公开实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前待显示图像。

在步骤S123中，将所述当前待显示图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前待显示图像的画作图像特征。

例如，将画屏终端610当前待显示的一张画作图像作为所述当前待显示图像上传至画屏服务器630，画屏服务器630可以调用各种图像特征提取算法，提取出所述当前待显示图像的画作图像特征，例如画作的风格、色彩、质感等特征。

这里，对于云存储服务器620中已经存储的大师名作而言，可以预先通过算法提取出了每一幅画作的图像特征，然后将这些图像特征与画作图像一一对应的存储，当获知当前待显示的画作图像是哪一幅后，直接读取该待显示的画作图像的图像特征即可，这样可以避免每次都重新计算画作的图像特征。但本公开并不限定于此。而对于云存储服务器620中没有的画作，例如用户自己上传的作品，可以实时计算画作的图像特征。

本公开实施例中，所述画作图像特征例如可以包括画种种类、画作色调等中的任意一种或者多种。其中，所述画种种类例如可以包括：油画、素描、国画、书法、摄影画作等中的任意一种或者多种。所述画种色调可以包括：深色、浅色、单色、花色等中的任意一种或者多种。

在步骤S124中，根据所述画作图像特征获得所述当前边框图像。

本公开实施方式提供的显示终端的边框自适应调整方法，所述当前终端图像可以是将要在所述显示终端显示的当前待显示图像(例如，在画屏终端上显示的画作)，系统可以根据当前待显示图像的画作图像特征，自适应地匹配与其画作图像特征搭配的当前边框图像，一方面，当显示终端内待显示的画作发生变更时，不需要更换物理边框，从而可以降低人力成本、物力成本和时间成本，且不会对悬挂边框的墙壁造成由于更换边框带来的损毁；另一方面，通过预先训练好的深度学习模型自动匹配，无需人工操作，降低了普通用户对画作和边框的美学搭配知识掌握程度的要求。

图4示意性示出图1中的步骤S120在又一个实施例中的流程图。本公开实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前摆放环境图像和当前待显示图像。

在步骤S125中，将所述当前摆放环境图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征。

在步骤S126中，将所述当前待显示图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前待显示图像的画作图像特征。

步骤S125和S126具体的内容可以参照上述其他实施例，在此不再赘述。

在步骤S127中，根据所述装修风格特征和所述画作图像特征，获得融合特征。

在步骤S128中，根据所述融合特征获得所述当前边框图像。

例如，画屏服务器630将装修风格特征与画作图像特征相融合，利用图像自适应边框搭配算法确定与所述当前摆放环境图像的装修风格以及与所述当前待显示图像的画作图像风格相适配的当前边框图像。

例如，若当前待显示图像的画种为国画，颜色偏浅色；若当前摆放环境图像的装修风格为中式风格偏浅色，则可以选择深色中国古典边框。

再例如，若当前待显示图像的画种为国画，颜色偏深色；若当前摆放环境图像的装修风格为中式风格偏浅色，则可以选择浅色中国古典边框。

本公开实施方式提供的显示终端的边框自适应调整方法，所述当前终端图像可以同时包括所述显示终端的当前所处的摆放环境的当前摆放环境图像和将要在所述显示终端显示的当前待显示图像(例如，在画屏终端上显示的画作)，系统可以根据显示终端当前所处的摆放环境的装修风格特征和当前待显示图像的画作图像特征，自适应地匹配与其装修风格特征和画作图像特征搭配的当前边框图像，一方面，当显示终端内待显示的画作和/或摆放环境发生变更时，不需要更换物理边框，从而可以降低人力成本、物力成本和时间成本，且不会对悬挂边框的墙壁造成由于更换边框带来的损毁；另一方面，通过预先训练好的深度学习模型自动匹配，无需人工操作，降低了普通用户对画作、摆放环境和边框的美学搭配知识掌握程度的要求。

图5为本公开示例性实施例提供的另一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。与上述其他实施例的不同之处在于，本公开实施例提供的方法还可以进一步包括以下步骤。

在步骤S510中，获取训练数据集，所述训练数据集包括所述显示终端的历史终端图像及其标注的历史边框图像。

本公开实施例中，所述历史终端图像可以包括所述显示终端的历史显示图像和历史摆放环境图像。在一些实施例中，所述历史终端图像可以包括所述显示终端的历史显示图像。在另一些实施例中，所述历史终端图像可以包括所述显示终端的历史摆放环境图像。可以人工预先对所述显示终端的历史终端图像标注历史边框图像。例如，可以让艺术专业人士参与对画屏终端的画作图像进行分类，并确定画屏终端的不同摆放环境图像的装修风格，提出边框艺术搭配效果数据，构建画屏边框的训练数据集。

在步骤S520中，利用所述训练数据集训练所述深度学习模型。

在训练过程中，可以使用SSIM(structural similarity index，结构相似性)损失函数进行模型的训练。这样，预先在数据库中存储大量的边框图像，可以使用已训练好的深度学习模型，对待显示图像和/或摆放环境图像风格与边框图像进行匹配，从数据库中提取出合适的边框风格的边框图像作为所述当前边框图像。

图6为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整系统的示意图。

如图6所示，本公开实施例提供的显示终端的边框自适应调整系统 600可以包括画屏终端610、云存储服务器620和画屏服务器630。画屏终端610和云存储服务器620之间双向通信，画屏终端610和画屏服务器630之间双向通信。

画屏用户可以向画屏终端610发送语音信息，例如，画屏用户对画屏终端610说“给我播放《蒙娜丽莎》”，使得画屏终端610上显示云存储服务器620中相应的画作；或者，通过画屏用户的移动终端例如智能手机向画屏终端610发送画作显示请求，例如，通过智能手机发送其智能手机上拍摄的照片。

需要说明的是，虽然图6实施例中将画屏终端610、云存储服务器 620作为独立的物理部件，但实际上，也可以将其中的部分或者全部集成至同一物理部件中，本公开对此不作限定。

图7为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整方法的示意图。如图7所示，本公开实施例提供的显示终端的边框自适应调整方法可以包括以下步骤。

在步骤S1中，画屏终端向云存储服务器发送显示画作请求。

需要说明的是，不一定需要画屏终端610向云存储服务器620发送所述显示画作请求，也可以由云存储服务器620主动向画屏终端610推送当前待显示图像。

在步骤S2中，云存储服务器向画屏服务器上传画屏终端当前待显示图像。

需要说明的是，所述当前待显示图像不一定是云存储服务器620中存储的画作，也可以是用户的智能手机或者平板电脑等其他终端设备中存储的照片或者摄影作品等任意的图像，甚至还可以是画屏终端610本地存储的图像。本公开实施例对该当前待显示图像的来源不作限定。

在步骤S3中，画屏服务器提取所述当前待显示图像的画作图像特征。

在步骤S4中，画屏终端向画屏服务器上传当前摆放环境图像。

在步骤S5中，画屏服务器提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征。

本公开实施例中，画屏服务器630可以对所述当前待显示图像和所述当前摆放环境图像进行图像预处理，并可以对所述当前待显示图像和所述当前摆放环境图像进行图形分割，获取各自的多通道语义图像。图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容。

这里，可以利用卷积神经网络(CNN)作为图像识别算法。在实际计算过程中，可以向CNN输入所述当前待显示图像和/或所述当前摆放环境图像，所述当前待显示图像和/或所述当前摆放环境图像与滤波器 (filter，一组固定的权重，也就是卷积核对应的实际意义)做内积后得到新的二维数据。不同的filter会得到不同的输出数据，比如轮廓、颜色深浅，如果想提取图像的不同特征，需要用不同的filter提取想要的关于图像的特定信息。

在步骤S6中，画屏服务器将画作图像特征和装修风格特征相结合，确定当前边框图像。

在步骤S7中，画屏服务器将该当前待显示图像和该当前边框图像发送至画屏终端。

在步骤S8中，画屏终端显示该当前待显示图像和该当前边框图像。

本公开实施例中，显示终端例如画屏终端可以包括第一显示区域和围绕第一显示区域设置的第二显示区域，其中，所述第一显示区域可以用于显示所述当前待显示图像，所述第二显示区域可以用于显示所述当前边框图像。

虽然艺术画作已经能够通过智能的显示终端例如画屏终端进行显示，但是针对种类繁多的待显示图像，在画屏终端进行横竖屏切换后，可能存在黑屏或者空白背景区域的问题，本公开实施例提出的显示终端的边框自适应调整方法，不仅可以对每一幅画作及其摆放环境与边框进行自适配，还可以在显示终端进行横竖屏切换后，对待填充背景区域进行边框图像的自适配填充显示。

图8示意性示出相关技术中的一种画屏终端的结构示意图。

如图8所示，相关技术中的画屏终端包括外层的木质外边框、内层的至少一层物理内边框和图片显示区域。内层的物理内边框有金属类、布类等内边框设计方式。

图9示意性示出相关技术中的一种画屏终端进行竖屏切换横屏后的显示示意图。

如图9所示，相关技术中，当画屏终端从左侧(a)的竖屏状态切换为右侧(b)的横屏状态后，图片显示区域的左右两侧出现黑屏。

图10示意性示出相关技术中的一种画屏终端进行横屏切换竖屏后的显示示意图。

如图10所示，相关技术中，当画屏终端从左侧(c)的横屏状态切换为右侧(d)的竖屏状态后，图片显示区域的上下两侧出现黑屏。

即相关技术中的画屏终端至少存在以下技术问题：第一，内层采用物理内边框，使得内边框无法根据当前显示的画作和/或摆放环境的变化而变化；第二，如图9和图10所示，因为图片的宽高比(也可以称之为横纵比)固定的原因，如果用户选择画屏终端横竖屏切换功能，就会出现图片左右或者上下两侧无显示出现黑屏或者空白背景的问题。

图11为本公开示例性实施例提供的又一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。与上述其他实施例相比，本公开实施例提供的方法的不同之处在于，还可以进一步包括以下步骤。

在步骤S1110中，获取所述显示终端的待填充背景区域。

在步骤S1120中，根据所述待填充背景区域和所述当前边框图像生成背景边框图像，以使所述背景边框图像填充所述待填充背景区域。

图12示意性示出图11中的步骤S1120在一个实施例中的流程图。

在步骤S1121中，获取所述显示终端的屏幕尺寸比参数和所述显示终端的当前待显示图像的画作尺寸比参数。

本公开实施例中，还是以显示终端为画屏终端为例，画屏终端的屏幕尺寸比参数是与画屏终端的放置状态相关的，并不是固定的。例如，以图15为例，当画屏终端处于竖屏状态时，画屏终端的屏幕尺寸比参数为w/h(这里是指画屏终端的第一显示区域的宽高比)，这里假设w不等于h，且一般的w小于h，例如w＝1080，h＝1920；当画屏终端处于横屏状态时，画屏终端的屏幕尺寸比参数为h/w。而当前待显示图像的画作尺寸比参数例如宽高比是固定的(因为对于通常要悬挂画作的场合而言，画作是正向竖直面向画屏用户的，而同时为了保持其分辨率不变，所以宽高比是固定的)，例如假设为λ。

在步骤S1122中，若所述屏幕尺寸比参数与所述画作尺寸比参数不一致，则获取所述显示终端的屏幕尺寸参数和所述当前待显示图像的画作尺寸参数。

例如，若画屏终端处于竖屏状态，画屏终端的屏幕尺寸比参数w/h 等于当前待显示图像的画作尺寸比参数λ，假设λ＝w/h＝1080/1920，则可以判定所述屏幕尺寸比参数与所述画作尺寸比参数一致，此时不用获取背景边框图像。若画屏终端从竖屏状态转换为横屏状态，则画屏终端的屏幕尺寸比参数从w/h变为h/w，若h不等于w，则此时画作尺寸比参数λ不等于屏幕尺寸比参数h/w，例如λ＝1080/1920≠1920/1080，则可以判定所述屏幕尺寸比参数与所述画作尺寸比参数不一致。

在步骤S1123中，根据所述屏幕尺寸参数和所述画作尺寸参数获得所述待填充背景区域。

在示例性实施例中，所述显示终端包括第一显示区域，所述屏幕尺寸参数包括所述第一显示区域的宽和高，所述画作尺寸参数包括所述当前待显示图像的宽和高；其中，根据所述屏幕尺寸参数和所述画作尺寸参数获得所述待填充背景区域，可以包括：若所述当前待显示图像的宽小于所述第一显示区域的宽，则将所述当前待显示图像的高转换成所述第一显示区域的高，并根据所述画作尺寸比参数和转换后的高转换所述当前待显示图像的宽；或者，若所述当前待显示图像的高小于所述第一显示区域的高，则将所述当前待显示图像的宽转换成所述第一显示区域的宽，并根据所述画作尺寸比参数和转换后的宽转换所述当前待显示图像的高；根据所述当前待显示图像转换后的宽和高以及所述第一显示区域的宽和高确定所述待填充背景区域。

本公开实施例中，所述显示终端可以包括第一显示区域(例如图15 中用于显示当前待显示图像的第一显示区域1430)，所述屏幕尺寸参数可以包括所述第一显示区域的宽和高，所述画作尺寸参数可以包括所述当前待显示图像的宽和高。这里，所述第一显示区域的宽和高也是与显示终端当前所处的摆放方式相关的，例如，在图15中，当画屏终端处于左侧的竖屏状态时，第一显示区域1430的宽为w(例如1080)，第一显示区域1430的高为h(例如1920)；当画屏终端处于右侧的横屏状态时，第一显示区域1430的宽为h(例如1920)，第一显示区域1430的高为w(例如1080)。同时，当前待显示图像的宽和高也是与显示终端当前所处的摆放方式相关的。例如，在图15中，当画屏终端处于左侧的竖屏状态时，在第一显示区域1430显示的当前待显示图像的宽为w(例如1080)，高为h(例如1920)；当画屏终端处于右侧的横屏状态时，在第一显示区域1430显示的当前待显示图像的宽为w1(w1小于h)，此时，当前待显示图像的宽小于第一显示区域的宽，则将所述当前待显示图像的高保持和所述第一显示区域的高一致，即均为w(例如1080)，则此时为了保持当前待显示图像的宽高比不变，则根据所述画作尺寸比参数λ和转换后的高w确定所述当前待显示图像的宽为w1＝λw(例如10802/1920)。

还是以图15为例，假设画屏终端从左侧(a)的竖屏状态切换为右侧(b)的横屏状态，且当前待显示图像显示于右侧(b)的第一显示区域1430的正中间，则第一显示区域1430的左右两侧未显示当前待显示图像的区域为所述待填充背景区域。在图15的实施例中，所述待填充背景区域分布与第一显示区域1430的左右两侧，每侧的待填充背景区域的宽为(h-w1)/2，高为w(例如1080)。

再以图16为例，若初始时，画屏终端处于横屏状态，且画屏终端的第一显示区域的宽为1920，高为1080，当前待显示图像全屏显示于第一显示区域，则当前待显示图像的宽高比为1920/1080。之后，若调整画屏终端为竖屏状态，则第一显示区域的宽改变为1080，高改变为1920，则此时当前待显示图像的高1080小于第一显示区域的高1920，则将当前待显示图像的宽从1920转换成第一显示区域的宽1080，并根据当前待显示图像的宽高比为1920/1080和转换后的宽1080确定转换后的当前待显示图像的高为1080²/1920。

图13为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。如图13所示，本公开实施例提供的方法与其他实施例的不同之处在于，还可以包括以下步骤。

在步骤S1301中，画屏终端横竖屏切换后保存状态参数。

这里以显示终端为画屏终端为例进行举例说明。横竖屏切换包括画屏终端从横屏状态切换为竖屏状态，或者画屏终端从竖屏状态切换为横屏状态。保存横竖屏切换后的状态参数例如切换后所述画屏终端的第一显示区域的宽高比和宽高值。

在步骤S1302中，获取画屏终端下一幅待播放画作(即所述当前待显示图像)的宽高比。

在步骤S1303中，判断待播放画作的宽高比和画屏终端的屏幕方向是否一致；若一致，则跳转到步骤S1308结束本次操作；若不一致，则进入步骤S1304。

这里可以根据画屏终端横竖屏切换后的状态参数来判断下一幅待播放画作的宽高比是否与画屏终端的屏幕方向(即摆放方式，例如横屏状态或者竖屏状态)一致。

在步骤S1304中，根据画屏终端当前屏幕显示宽高值和待播放画作的宽高值进行计算，获取待填充背景区域。

这里的画屏终端当前屏幕显示是指例如图14中的用于显示画作的第一显示区域1430。

在步骤S1305中，将待填充背景区域发送到服务器端。

这里所述服务器端例如可以是画屏服务器。

在步骤S1306中，服务器端通过自适应背景填充边框效果算法，返回背景边框图像。

例如，画屏服务器可以根据前述实施例确定的当前边框图像，以及画屏终端发送过来的待填充背景区域，利用所述当前边框图像自适应填充所述待填充背景区域，从而生成所述背景边框图像。

在步骤S1307中，将待播放画作与服务器端返回的背景边框图像融合后显示于画屏终端。

例如，画屏服务器将生成的背景边框图像返回至画屏终端，画屏终端将接收到的待播放画作与该背景边框图像融合后显示于画屏终端。

在步骤S1308中，结束。

本公开实施方式提供的显示终端的边框自适应调整方法及系统，还能够根据所述显示终端的屏幕尺寸比参数和所述当前待显示图像的画作尺寸比参数，判断是否需要生成所述显示终端的待填充背景区域，并在生成所述待填充背景区域后，可以根据所述当前边框图像和所述待填充背景区域生成背景边框图像，从而可以使所述背景边框图像填充所述待填充背景区域，从而可以解决相关技术中存在的由于显示终端的横竖屏切换后，当前待显示图像显示在所述显示终端后存在的黑屏或者空白背景问题，从而可以进一步增强显示终端的显示艺术效果。

图14为本公开示例性实施例提供的一种显示终端的边框自适应调整装置的结构示意图。

如图14所示，本公开实施例提供的显示终端的边框自适应调整装置 1400可以包括物理边框1410和显示面板，其中显示面板可以包括第二显示区域1420和第一显示区域1430。在图14的实施例中，第二显示区域1420围绕第一显示区域1430设置，但本公开并不限定于此。其中，第一显示区域1430可以用于显示所述显示终端的当前待显示图像；第二显示区域1420可以用于显示所述显示终端的当前边框图像。

本公开实施例中，显示终端的边框自适应调整装置1400还可以包括处理器(例如内置于画屏终端内，在图中未示出)，用于执行下述图17 或者图18实施例所述的显示终端的边框自适应调整方法。需要说明的是，虽然图14所示的显示终端的边框自适应调整装置1400为长方形的，但本公开对显示终端的边框自适应调整装置1400的形状并不作限定，例如，还可以是圆形的、椭圆形的等任意合适的形状。

在示例性实施例中，显示终端的边框自适应调整装置1400还可以包括：图像传感器(例如摄像头)，可以用于获取所述显示终端的当前摆放环境图像。例如，还可以将获取的当前摆放环境图像上传至画屏服务器。

在示例性实施例中，所述显示面板可以包括第一显示面板和第二显示面板，所述第二显示面板可以围绕所述第一显示面板设置，所述第一显示面板可以用于显示所述第一显示区域，所述第二显示面板可以用于显示所述第二显示区域；或者，所述第一显示区域和所述第二显示区域可以设置在同一个显示面板上。

在示例性实施例中，显示终端的边框自适应调整装置1400还可以包括：惯性传感器(例如重力传感器)，可以用于确定所述显示终端的摆放方式；所述处理器还可以用于根据所述显示终端的摆放方式获取所述显示终端的背景边框图像，以使所述背景边框图像显示于所述第二显示区域和所述第一显示区域的待填充背景区域。

图15为本公开示例性实施例提供的一种画屏终端进行竖屏切换横屏后的显示示意图。

如图15所示，画屏终端从左侧(a)的竖屏状态切换为右侧(b)的横屏状态后，第一显示区域的左右两侧原本为黑屏(参考图9) 的区域为待填充背景区域，填充为背景边框图像。这里假设画屏终端处于竖屏状态时，其第一显示区域1430的宽为w，高为h；第二显示区域 1420的宽为W，高为H。画屏终端处于横屏状态时，第一显示区域1430 显示的当前待显示图像的宽为w1，高为w。

图16为本公开示例性实施例提供的一种画屏终端进行横屏切换竖屏后的显示示意图。

如图16所示，画屏终端从左侧(c)的横屏状态切换为右侧(d)的竖屏状态后，第一显示区域的上下两侧出现黑屏(参考图10) 的区域为待填充背景区域，填充为背景边框图像。

图17为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。本公开实施例提供的方法可以由任意具体计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备(如智能手机、画屏终端、平板电脑等)和/或服务器，本公开对此不作限定，在下面的举例说明中，以执行主体为终端设备为例进行举例说明，例如可以是图6中的画屏终端610，但本公开并不限定于此。

在步骤S1710中，获取当前待显示图像。

在步骤S1720中，获取当前边框图像。

在步骤S1730中，显示所述当前待显示图像和所述当前边框图像。

例如，当前待显示图像显示于图14所示的显示面板的第一显示区域 1430，当前边框图像显示于第二显示区域1420。

其中，所述当前边框图像通过深度学习模型对所述显示终端的当前终端图像进行处理获得。

本公开实施例中的其他内容可以参照其他实施例。

图18为本公开示例性实施例提供的再一种显示终端的边框自适应调整方法的流程图。本公开实施例提供的方法与上述图17所示实施例的不同之处在于，还可以包括以下步骤。

在步骤S1810中，获取背景边框图像。

在步骤S1820中，显示所述背景边框图像和所述当前待显示图像。

例如，如图15所示，当画屏终端从左侧的竖屏状态切换为右侧的横屏状态后，将当前待显示图像显示于第一显示区域的正中间，将背景边框图像显示于第二显示区域以及所述第一显示区域的待填充背景区域，即所述第一显示区域中除了用于显示所述当前待显示图像以外的其他区域。

本公开实施方式进一步还可以提供一种显示终端的边框自适应调整装置，可以包括：当前终端图像获取模块，可以配置为获取所述显示终端的当前终端图像；当前边框图像获取模块，可以配置为通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

在示例性实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前摆放环境图像。其中，所述当前边框图像获取模块可以配置为：将所述当前摆放环境图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征；根据所述装修风格特征获得所述当前边框图像。

在示例性实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前待显示图像。其中，所述当前边框图像获取模块可以配置为：将所述当前待显示图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前待显示图像的画作图像特征；根据所述画作图像特征获得所述当前边框图像。

在示例性实施例中，所述当前终端图像可以包括所述显示终端的当前摆放环境图像和当前待显示图像。其中，所述当前边框图像获取模块可以配置为：将所述当前摆放环境图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征；将所述当前待显示图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前待显示图像的画作图像特征；根据所述装修风格特征和所述画作图像特征，获得融合特征；根据所述融合特征获得所述当前边框图像。

在示例性实施例中，所述显示终端的边框自适应调整装置还可以包括：待填充背景区域获取模块，可以配置为获取所述显示终端的待填充背景区域；背景边框图像生成模块，可以配置为根据所述待填充背景区域和所述当前边框图像生成背景边框图像，以使所述背景边框图像填充所述待填充背景区域。

在示例性实施例中，所述待填充背景区域获取模块可以配置为：获取所述显示终端的屏幕尺寸比参数和所述显示终端的当前待显示图像的画作尺寸比参数；若所述屏幕尺寸比参数与所述画作尺寸比参数不一致，则获取所述显示终端的屏幕尺寸参数和所述当前待显示图像的画作尺寸参数；根据所述屏幕尺寸参数和所述画作尺寸参数获得所述待填充背景区域。

本公开实施例中的显示终端的边框自适应调整装置的其他内容可以参照上述实施例的内容，在此不再赘述。

在本发明的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

下面参考图19，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。图19示出的电子设备的计算机系统仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图19所示，计算机系统包括中央处理单元(CPU)1901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1902中的程序或者从存储部分1908加载到随机访问存储器(RAM)1903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1903中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1901、ROM 1902以及RAM 1903通过总线1904彼此相连。输入/输出(I/O) 接口1905也连接至总线1904。

以下部件连接至I/O接口1905：包括键盘、鼠标等的输入部分1906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1907；包括硬盘等的存储部分1908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1909。通信部分1909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1910也根据需要连接至I/O接口 1905。可拆卸介质1911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1908。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1901执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的模块也可以设置在处理器中。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的显示终端的边框自适应调整方法。

例如，所述电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S110，获取所述显示终端的当前终端图像；步骤S120，通过深度学习模型对所述当前终端图像进行处理，获得所述显示终端的当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备或装置的若干模块，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等) 执行根据本发明实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，包括：

获取所述显示终端的当前终端图像，所述当前终端图像包括所述显示终端的当前待显示图像和当前摆放环境图像；

将所述当前摆放环境图像输入至深度学习模型，提取所述当前摆放环境图像的装修风格特征；

将所述当前待显示图像输入至所述深度学习模型，提取所述当前待显示图像的画作图像特征；

根据所述装修风格特征和所述画作图像特征，获得融合特征；

根据所述融合特征获得当前边框图像，以使所述当前边框图像显示于所述显示终端。

2.如权利要求1所述的显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，还包括：

获取所述显示终端的待填充背景区域；

根据所述待填充背景区域和所述当前边框图像生成背景边框图像，以使所述背景边框图像填充所述待填充背景区域。

3.如权利要求2所述的显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，获取所述显示终端的待填充背景区域，包括：

获取所述显示终端的屏幕尺寸比参数和所述显示终端的当前待显示图像的画作尺寸比参数；

若所述屏幕尺寸比参数与所述画作尺寸比参数不一致，则获取所述显示终端的屏幕尺寸参数和所述当前待显示图像的画作尺寸参数；

根据所述屏幕尺寸参数和所述画作尺寸参数获得所述待填充背景区域。

4.如权利要求3所述的显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，所述显示终端包括第一显示区域，所述屏幕尺寸参数包括所述第一显示区域的宽和高，所述画作尺寸参数包括所述当前待显示图像的宽和高；其中，根据所述屏幕尺寸参数和所述画作尺寸参数获得所述待填充背景区域，包括：

若所述当前待显示图像的宽小于所述第一显示区域的宽，则将所述当前待显示图像的高转换成所述第一显示区域的高，并根据所述画作尺寸比参数和转换后的高转换所述当前待显示图像的宽；或者

若所述当前待显示图像的高小于所述第一显示区域的高，则将所述当前待显示图像的宽转换成所述第一显示区域的宽，并根据所述画作尺寸比参数和转换后的宽转换所述当前待显示图像的高；

根据所述当前待显示图像转换后的宽和高以及所述第一显示区域的宽和高确定所述待填充背景区域。

5.如权利要求1所述的显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，还包括：

获取训练数据集，所述训练数据集包括所述显示终端的历史终端图像及其标注的历史边框图像；

利用所述训练数据集训练所述深度学习模型。

6.一种显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，包括：

获取当前待显示图像；

获取当前边框图像；

显示所述当前待显示图像和所述当前边框图像；

其中，所述当前边框图像是根据融合特征获得的；所述融合特征是根据装修风格特征和画作图像特征获得的；所述装修风格特征是将当前摆放环境图像输入至深度学习模型而提取的；所述画作图像特征是将所述当前待显示图像输入至深度学习模型而提取的。

7.如权利要求6所述的显示终端的边框自适应调整方法，其特征在于，还包括：

获取背景边框图像；

显示所述背景边框图像和所述当前待显示图像。

8.一种显示终端的边框自适应调整装置，其特征在于，包括：

显示面板，包括第一显示区域和第二显示区域；以及

处理器，用于执行如权利要求6或者7中所述的显示终端的边框自适应调整方法；其中，

所述第一显示区域用于显示所述显示终端的当前待显示图像；

所述第二显示区域用于显示所述显示终端的当前边框图像；

惯性传感器，用于确定所述显示终端的摆放方式；

所述处理器还用于根据所述显示终端的摆放方式获取所述显示终端的背景边框图像，以使所述背景边框图像显示于所述第二显示区域和所述第一显示区域的待填充背景区域。

9.如权利要求8所述的显示终端的边框自适应调整装置，其特征在于，所述装置还包括：

图像传感器，用于获取所述显示终端的当前摆放环境图像。

10.如权利要求8所述的显示终端的边框自适应调整装置，其特征在于，所述显示面板包括第一显示面板和第二显示面板，所述第二显示面板围绕所述第一显示面板设置，所述第一显示面板用于显示所述第一显示区域，所述第二显示面板用于显示所述第二显示区域；或者，所述第一显示区域和所述第二显示区域设置在同一个显示面板上。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的显示终端的边框自适应调整方法。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的显示终端的边框自适应调整方法。

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