CN110533743B - 图片的处理方法、设备和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图片的处理方法、设备和系统。其中，该方法包括：获取图片中的主体部分；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。本发明解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

Description

图片的处理方法、设备和系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图片的处理方法、设备和系统。

背景技术

在电商平台中存在海报、Banner等图片的设计需求，随着摄影摄像技术的进步，商家拥有大量的写真细节图片，对该版块图片的设计处理需求非常庞大。

传统的图片的处理方法将图片和文字组合比较生硬，无法根据图片和文字的颜色之间的关系进行匹配，例如，一张黑色的图片组合深色的文字，会造成图片和文字的合图无法看清文字内容，导致处理效果差，商家需要手动调整文字的颜色，以达到最佳的处理效果，导致处理效率低。

针对现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种图片的处理方法、设备和系统，以至少解决现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图片的处理方法，包括：获取图片中的主体部分；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片的处理方法，包括：显示图片，其中，图片中包含主体部分；显示与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片的处理方法，包括：显示图片，其中，图片中包含主体部分；显示包含了主体部分的合图，其中，合图还包括：与主体部分匹配的文字的文字信息；其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片的处理方法，包括：获取图片中的主体部分；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片的处理设备，包括：显示器，用于显示图片中的主体部分；处理器，用于将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下步骤：获取图片中的主体部分；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种移动设备，包括：处理器，处理器用于运行程序，其中，在程序运行时执行以下步骤：获取图片中的主体部分；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片的处理系统，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取图片中的主体部分；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

在本发明实施例中，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种用于实现图片的处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例1的一种图片的处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的图片的示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的结构组件的示意图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的视觉组件的示意图；

图6是根据本发明实施例的一种可选的合图的示意图；

图7是根据本发明实施例的一种可选的裁剪后的图片的示意图；

图8是根据本发明实施例2的一种图片的处理方法的流程图；

图9是根据本发明实施例3的一种图片的处理方法的流程图；

图10是根据本发明实施例4的一种图片的处理方法的流程图；

图11是根据本发明实施例5的一种图片的处理装置的示意图；

图12是根据本发明实施例6的一种图片的处理装置的示意图；

图13是根据本发明实施例7的一种图片的处理装置的示意图；

图14是根据本发明实施例8的一种图片的处理装置的示意图；

图15是根据本发明实施例的一种图片的处理设备的示意图；以及

图16是根据本发明实施例的一种计算机终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：

全画幅：可以是针对位图图片进行裁剪加工和拼接的图片设计技术。

主体部分：可以是一张图片当中的重点核心部分。

实施例1

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现图片的处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的图片的处理方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104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，即实现上述的图片的处理方法。存储器104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104可进一步包括相对于处理器102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终端10。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。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

在上述运行环境下，本申请提供了如图2所示的图片的处理方法。图2是根据本发明实施例1的一种图片的处理方法的流程图。如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S22，获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

例如，对于如图3所示的两张图片，背景颜色可以是深色，明星的肤色、衣着颜色为浅色，根据定位规则可以确定主体内容为明星，主体部分为主体内容所在的区域。

步骤S24，识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

例如，对于如图3所示的两张图片，在识别出主体部分之后，可以进行二次识别，识别出主体部分的颜色为深色，主体部分的内容为明星，主体部分的结构为明星部署在中间。

步骤S26，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息。

具体地，可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

需要说明的是，可以根据与主体部分匹配的文字的文字信息，生成相应的模板，具体可以包括结构组件和视觉组件。

结构组件用于表征文字字体、大小和形态等结构特征，可以体现文字的整体布局，包括设置在指定位置的图形、文字等信息。结构组件中的文字主要用于描述宣传信息或优惠信息，例如，年终促销活动、“520”促销活动、“双十一”促销活动等，参加年终促销活动的商家都可以选择同一种结构组件。如图4所示，第一个结构组件中包括“Especially foryou”、“New”、“冬季新品发布”和“Time：10/1 10:00AM”等四部分文字，以及预设的两个长方形图形；第二个结构组件中包括“这个11.11”、“衣服和红包”、“都给你准备好了”、“SHERRY小玉酱”和“TIME：11-11-00:00”等五部分文字，以及预设的菱形、长方形图形。

视觉组件用于展示文字颜色等颜色特征，可以是通过多个尺寸不同且颜色不同的图层叠加得到的组件。视觉组件可以是根据文字颜色确定的视觉组件，例如，如图5所示，该视觉组件可以包括两个图层，第一个图层设置的颜色为玫红色，第二图层设置的颜色为白色。

还需要说明的是，与图片进行组合的文字内容可以由商家进行输入，或者由商家对结构组件中的文字内容进行修改得到。

例如，对于如图3所示的两张图片，在识别出主体部分的颜色为深色之后，可以确定与主体部分匹配的结构组件和视觉组件，如图6所示，用户对第二个结构组件中的五部分文字修改，修改后的五部分文字为：“Winter”、“这里有所有你想要的”、“年终大促”、“促销促到手抽筋”和“Holiday”。

步骤S28，将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分和匹配的文字的文字信息之后，可以将主体部分和匹配的文字的文字信息进行组合拼接，从而得到对应的合图。

例如，对于如图3所示的两张图片，可以将两张图片进行拼接，并在拼接后的图片的中心，拼接匹配的文字的文字信息，从而得到最终的合图，如图6所示。

本申请上述实施例1所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例1的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本申请上述实施例中，步骤S22，获取图片中的主体部分，包括：

步骤S222，按照定位规则识别图片中的主体内容，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积。

具体地，上述的主体内容可以是图片中的模特、商品等，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S224，定位主体内容在图片中的位置区域。

具体地，上述的位置区域可以是主体内容所在的区域，可以通过比较像素点之间的像素差，确定主体内容的轮廓，从而确定主体内容所在的位置区域。

步骤S226，按照位置区域，从图片中识别得到主体部分。

在一种可选的方案中，在确定主体内容所在的位置区域之后，可以将位置区域内部的内容得到图片中的主体部分。

例如，对于如图3所示的两张图片，背景颜色可以是深色，明星的肤色、衣着颜色为浅色，明星的位置在图片的中心，而且明星的大小、面积较大，根据定位规则可以确定主体内容为明星，并将明星所在位置区域内的内容得到主体部分。

本申请上述实施例中，在步骤S22，获取图片中的主体部分之后，该方法还包括如下步骤：

步骤S210，按照预设的裁剪尺寸裁剪图片，得到裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

具体地，在网页横幅Banner广告的设计中，对设计好的合图有尺寸需求，为了得到符合设计要求的合图，可以按照预设的裁剪尺寸对图片进行裁剪，预设的裁剪尺寸可以是商家输入的尺寸，也可以是根据Banner广告设计的设计需求所确定的裁剪尺寸。

需要说明的是，为了确保裁剪后的图片中包含主体部分，可以根据主体部分所在的区域，确定裁剪的具体位置。例如，对于如图3所示的两张图片，在检测到主体部分包括明星之后，可以按照预设的裁剪尺寸进行裁剪，如图7所示，确保裁剪后的图片中包含明星的头部，并确保明星头部位于裁剪后的图片的上部。

本申请上述实施例中，步骤S26，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

步骤S262，基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

具体地，可以预先建立用于表征图像特征和匹配的文字的文字信息之间关系的网络模型，例如，可以是神经网络模型，预先获取设计好的多张合图，对合图进行识别，确定合图中的主体部分和文字部分，对主体部分进行识别，确定主体部分的图像特征，对文字部分进行识别，确定文字的文字信息，将确定出的主体部分的图像特征和文字的文字信息作为训练数据，对网络模型进行机器学习，从而得到训练好的网络模型。通过将主体部分的图像特征输入训练好的网络模型，训练好的网络模型输出结果即为与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

本申请上述实施例中，步骤S26，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

步骤S264，基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

具体地，可以预先建立视觉库，可以预先为不同类型的图像特征设置匹配的文字的文字信息，并将图像特征和匹配的文字的文字信息进行关联，从而得到视觉库，不同类型的图像特征可以预先设置有多种类型的匹配信息，对文字的颜色、字体、大小和形态进行设置，因此，文字的文字信息可以包括文字配色、字体、比例和形态。例如，主体部分的颜色为黄色、黑色或蓝色，则字体的颜色可以是红色。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分的颜色、结构和内容等图像特征之后，可以在视觉库中查询到与该图像特征匹配的文字的文字信息，进一步将主体部分和文字的文字信息进行拼接，得到合图。

需要说明的是，可以通过人工智能算法对多个设计好的图片进行识别，确定图片中的主体部分和文字部分，进一步对主体部分进行识别，得到主体部分的图像特征；对文字部分进行识别，确定文字部分对应的文字信息，该文字信息与图像特征相匹配，从而可以根据该图像特征和文字信息建立视觉库。

本申请上述实施例中，在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，该方法还包括如下步骤：

步骤S212，显示文字模板，其中，文字模板包括：多种类型的与主体部分匹配的文字的文字信息。

具体地，上述的文字模块可以是与主体部分匹配的模板，由与主体部分匹配的文字的文字信息生成，可以包括结构组件和视觉组件，可以将结构组件和视觉组件进行显示，由商家进行选择，确定结构组件和视觉组件，从而确定商家选好的文字信息。

步骤S214，选择一种类型的文字的文字信息，其中，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

具体地，文字的文字信息可以是配置模式、模板模式或者允许修改模块，当商家选中配置模式的文字的文字信息时，商家仅可以对文字内容进行修改，文字颜色、字体、形式、大小等无法进行修改；当商家选中模板模式的文字的文字信息时，商家无法对文字内容、文字颜色、字体、形式、大小等进行修改；当商家选中允许修改模式时，商家不仅可以对文字内容进行修改，还可以对文字颜色、字体、形式、大小等无法进行修改。

例如，对于如图3所示的两张图片，在识别出主体部分的图像特征之后，可以确定匹配的文字的文字信息，并显示根据确定出的文字的文字信息，生成文字模板显示，如图4所示，包括两个文字模块，第一个文字模板中前三个部分文字的颜色为枚红色，最后一个部分文字的颜色为白色；第二个文字模块中前三个部分文字的颜色为白色，第四个部分文字的颜色为枚红色，最后一个部分文字的颜色为白色。商家可以选择第二个文字模块，选中的文字的文字信息为配置模式，商家可以对文字内容进行修改，修改为商家宣传需要的文字内容，最终的合图如图6所示。

本申请上述实施例中，在步骤S28，将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之前，该方法还包括如下步骤：

步骤S216，接收输入的文字。

具体地，上述的文字可以是商家输入的宣传需要的文字内容。例如，如图6所示，商家输入的文字可以是“Winter”、“这里有所有你想要的”、“年终大促”、“促销促到手抽筋”和“Holiday”。

步骤S218，输入的文字按照匹配的文字的文字信息进行输出，得到至少一个文字模板。

在一种可选的方案中，在确定出与主体部分匹配的文字的文字信息之后，可以提醒商家输入宣传需要的文字内容，并根据匹配的文字的文字信息和输入的文字内容，生成文字模板，匹配的文字的文字信息是多种类型的文字的文字信息，则得到的文字模板为多个，按照每种类型的文字的文字信息生成对应的文字模板。

步骤S220，将文字模板显示在主体部分之上。

需要说明的是，根据商家输入的文字内容生成的文字模块属于模板模式，商家无需对文字颜色、字体、形式、大小等进行修改。

在一种可选的方案中，可以将生成的文字模板显示在主体部分上，当文字模板为一个时，可以直接将文字模板和主体部分进行拼接，得到合图；当文字模板为多个时，可以在主体部分上显示多个文字模板，并由商家进行选择，选出自己喜欢的文字模板，并根据选中的文字模板和主体部分进行拼接，得到合图。

本申请上述实施例中，在步骤S28，将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之后，该方法还包括如下步骤：

步骤S230，对合图进行处理，其中，处理方式包括如下至少之一：对合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改。

在一种可选的方案中，在从图片中识别出主体部分，并确定出与主体部分匹配的文字的文字信息之后，可以直接主体部分和文字部分进行叠加，将文字部分叠加显示在主体部分的上方。用户可以对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改，修改主体部分或文字部分的大小和内容。

例如，如图6所示，在得到合图之后，商家可以对文字部分进行缩放，选择合适的大小，避免文字部分过大，遮挡明星；或者文字部分过小，影响用户查看文字内容。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图8是根据本发明实施例2的一种图片的处理方法的流程图。如图8所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S82，显示图片，其中，图片中包含的主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S84，显示与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

需要说明的是，可以根据与主体部分匹配的文字的文字信息，生成相应的模板，具体可以包括结构组件和视觉组件。

结构组件用于表征文字字体、大小和形态等结构特征，可以体现文字的整体布局，包括设置在指定位置的图形、文字等信息。结构组件中的文字主要用于描述宣传信息或优惠信息，例如，年终促销活动、“520”促销活动、“双十一”促销活动等，参加年终促销活动的商家都可以选择同一种结构组件。如图4所示，第一个结构组件中包括“Especially foryou”、“New”、“冬季新品发布”和“Time：10/31 10:00AM”等四部分文字，以及预设的两个长方形图形；第二个结构组件中包括“这个11.11”、“衣服和红包”、“都给你准备好了”、“SHERRY小玉酱”和“TIME：11-11-00:00”等五部分文字，以及预设的菱形、长方形图形。

视觉组件用于展示文字颜色等颜色特征，可以是通过多个尺寸不同且颜色不同的图层叠加得到的组件。视觉组件可以是根据文字颜色确定的视觉组件，例如，如图5所示，该视觉组件可以包括两个图层，第一个图层设置的颜色为玫红色，第二图层设置的颜色为白色。

还需要说明的是，与图片进行组合的文字内容可以由商家进行输入，或者由商家对结构组件中的文字内容进行修改得到。

步骤S86，显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分和匹配的文字的文字信息之后，可以将主体部分和匹配的文字的文字信息进行组合拼接，从而得到对应的合图。

本申请上述实施例2所提供的方法，在显示图片之后，显示基于主体部分的图像特征确定的与主体部分匹配的文字的文字信息，并显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例2的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本申请上述实施例中，步骤S82，显示图片，包括：

步骤S822，显示按照定位规则识别出的图片中的主体内容，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积。

具体地，上述的主体内容可以是图片中的模特、商品等，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S824，显示主体内容在图片中的位置区域。

具体地，上述的位置区域可以是主体内容所在的区域，可以通过比较像素点之间的像素差，确定主体内容的轮廓，从而确定主体内容所在的位置区域。

步骤S826，显示按照位置区域从图片中识别得到的主体部分。

在一种可选的方案中，在确定主体内容所在的位置区域之后，可以将位置区域内部的内容得到图片中的主体部分。

本申请上述实施例中，在步骤S82，显示图片之后，该方法还包括如下步骤：

步骤S88，显示按照预设的裁剪尺寸裁剪图片而得到的裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

具体地，在网页横幅Banner广告的设计中，对设计好的合图有尺寸需求，为了得到符合设计要求的合图，可以按照预设的裁剪尺寸对图片进行裁剪，预设的裁剪尺寸可以是商家输入的尺寸，也可以是根据Banner广告设计的设计需求所确定的裁剪尺寸。

需要说明的是，为了确保裁剪后的图片中包含主体部分，可以根据主体部分所在的区域，确定裁剪的具体位置。

本申请上述实施例中，匹配的文字的文字信息是基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到的。

具体地，可以预先建立用于表征图像特征和匹配的文字的文字信息之间关系的网络模型，例如，可以是神经网络模型，预先获取设计好的多张合图，对合图进行识别，确定合图中的主体部分和文字部分，对主体部分进行识别，确定主体部分的图像特征，对文字部分进行识别，确定文字的文字信息，将确定出的主体部分的图像特征和文字的文字信息作为训练数据，对网络模型进行机器学习，从而得到训练好的网络模型。通过将主体部分的图像特征输入训练好的网络模型，训练好的网络模型输出结果即为与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

本申请上述实施例中，匹配的文字的文字信息是基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取到的，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

具体地，可以预先建立视觉库，可以预先为不同类型的图像特征设置匹配的文字的文字信息，并将图像特征和匹配的文字的文字信息进行关联，从而得到视觉库，不同类型的图像特征可以预先设置有多种类型的匹配信息，对文字的颜色、字体、大小和形态进行设置，因此，文字的文字信息可以包括文字配色、字体、比例和形态。例如，主体部分的颜色为黄色、黑色或蓝色，则字体的颜色可以是红色。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分的颜色、结构和内容等图像特征之后，可以在视觉库中查询到与该图像特征匹配的文字的文字信息，进一步将主体部分和文字的文字信息进行拼接，得到合图。

需要说明的是，可以通过人工智能算法对多个设计好的图片进行识别，确定图片中的主体部分和文字部分，进一步对主体部分进行识别，得到主体部分的图像特征；对文字部分进行识别，确定文字部分对应的文字信息，该文字信息与图像特征相匹配，从而可以根据该图像特征和文字信息建立视觉库。

本申请上述实施例中，在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，该方法还包括如下步骤：

步骤S810，显示文字模板，其中，文字模板包括：多种类型的与主体部分匹配的文字的文字信息。

步骤S812，显示选中的一种类型的文字的文字信息，其中，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

本申请上述实施例中，在步骤S86，显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图之前，该方法还包括如下步骤：

步骤S814，显示输入的文字。

步骤S816，显示至少一个文字模板，其中，至少一个文字模板是输入的文字按照匹配的文字的文字信息进行输出得到的。

步骤S818，在主体部分之上显示文字模板。

本申请上述实施例中，在步骤S86，显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图之后，该方法还包括如下步骤：

步骤S820，显示处理后的合图，其中，处理方式包括如下至少之一：对合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图9是根据本发明实施例3的一种图片的处理方法的流程图。如图9所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S92，显示图片，其中，图片中包含的主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S94，显示包含了主体部分的合图，其中，合图还包括：与主体部分匹配的文字的文字信息；其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

需要说明的是，可以根据与主体部分匹配的文字的文字信息，生成相应的模板，具体可以包括结构组件和视觉组件。

结构组件用于表征文字字体、大小和形态等结构特征，可以体现文字的整体布局，包括设置在指定位置的图形、文字等信息。结构组件中的文字主要用于描述宣传信息或优惠信息，例如，年终促销活动、“520”促销活动、“双十一”促销活动等，参加年终促销活动的商家都可以选择同一种结构组件。如图4所示，第一个结构组件中包括“Especially foryou”、“New”、“冬季新品发布”和“Time：10/31 10:00AM”等四部分文字，以及预设的两个长方形图形；第二个结构组件中包括“这个11.11”、“衣服和红包”、“都给你准备好了”、“SHERRY小玉酱”和“TIME：11-11-00:00”等五部分文字，以及预设的菱形、长方形图形。

视觉组件用于展示文字颜色等颜色特征，可以是通过多个尺寸不同且颜色不同的图层叠加得到的组件。视觉组件可以是根据文字颜色确定的视觉组件，例如，如图5所示，该视觉组件可以包括两个图层，第一个图层设置的颜色为玫红色，第二图层设置的颜色为白色。

还需要说明的是，与图片进行组合的文字内容可以由商家进行输入，或者由商家对结构组件中的文字内容进行修改得到。

本申请上述实施例3所提供的方法，在显示图片之后，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并显示包含了主体部分的合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例3的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本申请上述实施例中，在步骤S94，显示包含了主体部分的合图之前，该方法还包括如下步骤：

步骤S96，显示基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

具体地，可以预先建立用于表征图像特征和匹配的文字的文字信息之间关系的网络模型，例如，可以是神经网络模型，预先获取设计好的多张合图，对合图进行识别，确定合图中的主体部分和文字部分，对主体部分进行识别，确定主体部分的图像特征，对文字部分进行识别，确定文字的文字信息，将确定出的主体部分的图像特征和文字的文字信息作为训练数据，对网络模型进行机器学习，从而得到训练好的网络模型。通过将主体部分的图像特征输入训练好的网络模型，训练好的网络模型输出结果即为与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

本申请上述实施例中，在步骤S94，显示包含了主体部分的合图之前，该方法还包括如下步骤：

步骤S98，显示基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取到的与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

具体地，可以预先建立视觉库，可以预先为不同类型的图像特征设置匹配的文字的文字信息，并将图像特征和匹配的文字的文字信息进行关联，从而得到视觉库，不同类型的图像特征可以预先设置有多种类型的匹配信息，对文字的颜色、字体、大小和形态进行设置，因此，文字的文字信息可以包括文字配色、字体、比例和形态。例如，主体部分的颜色为黄色、黑色或蓝色，则字体的颜色可以是红色。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分的颜色、结构和内容等图像特征之后，可以在视觉库中查询到与该图像特征匹配的文字的文字信息，进一步将主体部分和文字的文字信息进行拼接，得到合图。

需要说明的是，可以通过人工智能算法对多个设计好的图片进行识别，确定图片中的主体部分和文字部分，进一步对主体部分进行识别，得到主体部分的图像特征；对文字部分进行识别，确定文字部分对应的文字信息，该文字信息与图像特征相匹配，从而可以根据该图像特征和文字信息建立视觉库。

步骤S910，显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分和匹配的文字的文字信息之后，可以将主体部分和匹配的文字的文字信息进行组合拼接，从而得到对应的合图。

实施例4

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图10是根据本发明实施例4的一种图片的处理方法的流程图。如图10所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S102，获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S104，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

需要说明的是，可以根据与主体部分匹配的文字的文字信息，生成相应的模板，具体可以包括结构组件和视觉组件。

结构组件用于表征文字字体、大小和形态等结构特征，可以体现文字的整体布局，包括设置在指定位置的图形、文字等信息。结构组件中的文字主要用于描述宣传信息或优惠信息，例如，年终促销活动、“520”促销活动、“双十一”促销活动等，参加年终促销活动的商家都可以选择同一种结构组件。如图4所示，第一个结构组件中包括“Especially foryou”、“New”、“冬季新品发布”和“Time：10/31 10:00AM”等四部分文字，以及预设的两个长方形图形；第二个结构组件中包括“这个11.11”、“衣服和红包”、“都给你准备好了”、“SHERRY小玉酱”和“TIME：11-11-00:00”等五部分文字，以及预设的菱形、长方形图形。

视觉组件用于展示文字颜色等颜色特征，可以是通过多个尺寸不同且颜色不同的图层叠加得到的组件。视觉组件可以是根据文字颜色确定的视觉组件，例如，如图5所示，该视觉组件可以包括两个图层，第一个图层设置的颜色为玫红色，第二图层设置的颜色为白色。

还需要说明的是，与图片进行组合的文字内容可以由商家进行输入，或者由商家对结构组件中的文字内容进行修改得到。

步骤S106，将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分和匹配的文字的文字信息之后，可以将主体部分和匹配的文字的文字信息进行组合拼接，从而得到对应的合图。

本申请上述实施例4所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例4的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本申请上述实施例中，步骤S102，获取图片中的主体部分，包括：

步骤S1022，按照定位规则识别图片中的主体内容，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积。

具体地，上述的主体内容可以是图片中的模特、商品等，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

步骤S1024，定位主体内容在图片中的位置区域。

具体地，上述的位置区域可以是主体内容所在的区域，可以通过比较像素点之间的像素差，确定主体内容的轮廓，从而确定主体内容所在的位置区域。

步骤S1026，按照位置区域，从图片中识别得到主体部分。

在一种可选的方案中，在确定主体内容所在的位置区域之后，可以将位置区域内部的内容得到图片中的主体部分。

本申请上述实施例中，在步骤S102，获取图片中的主体部分之后，该方法还包括如下步骤：

步骤S108，按照预设的裁剪尺寸裁剪图片，得到裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

具体地，在网页横幅Banner广告的设计中，对设计好的合图有尺寸需求，为了得到符合设计要求的合图，可以按照预设的裁剪尺寸对图片进行裁剪，预设的裁剪尺寸可以是商家输入的尺寸，也可以是根据Banner广告设计的设计需求所确定的裁剪尺寸。

需要说明的是，为了确保裁剪后的图片中包含主体部分，可以根据主体部分所在的区域，确定裁剪的具体位置。

本申请上述实施例中，步骤S104，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

步骤S1042，基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

具体地，可以预先建立用于表征图像特征和匹配的文字的文字信息之间关系的网络模型，例如，可以是神经网络模型，预先获取设计好的多张合图，对合图进行识别，确定合图中的主体部分和文字部分，对主体部分进行识别，确定主体部分的图像特征，对文字部分进行识别，确定文字的文字信息，将确定出的主体部分的图像特征和文字的文字信息作为训练数据，对网络模型进行机器学习，从而得到训练好的网络模型。通过将主体部分的图像特征输入训练好的网络模型，训练好的网络模型输出结果即为与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

本申请上述实施例中，步骤S104，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

步骤S1044，基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

具体地，可以预先建立视觉库，可以预先为不同类型的图像特征设置匹配的文字的文字信息，并将图像特征和匹配的文字的文字信息进行关联，从而得到视觉库，不同类型的图像特征可以预先设置有多种类型的匹配信息，对文字的颜色、字体、大小和形态进行设置，因此，文字的文字信息可以包括文字配色、字体、比例和形态。例如，主体部分的颜色为黄色、黑色或蓝色，则字体的颜色可以是红色。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分的颜色、结构和内容等图像特征之后，可以在视觉库中查询到与该图像特征匹配的文字的文字信息，进一步将主体部分和文字的文字信息进行拼接，得到合图。

需要说明的是，可以通过人工智能算法对多个设计好的图片进行识别，确定图片中的主体部分和文字部分，进一步对主体部分进行识别，得到主体部分的图像特征；对文字部分进行识别，确定文字部分对应的文字信息，该文字信息与图像特征相匹配，从而可以根据该图像特征和文字信息建立视觉库。

实施例5

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述图片的处理方法的图片的处理装置，如图11所示，该装置110包括：获取模块112、识别模块114、确定模块116和拼接模块118。

其中，获取模块112用于获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；识别模块114用于识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；确定模块116用于基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；拼接模块118用于将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

此处需要说明的是，上述获取模块112、识别模块114、确定模块116和拼接模块118对应于实施例1中的步骤S22至步骤S28，四个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。

本申请上述实施例5所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例5的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

实施例6

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述图片的处理方法的图片的处理装置，如图12所示，该装置120包括：第一显示模块122、第二显示模块124和第三显示模块126。

其中，第一显示模块122用于显示图片，其中，图片中包含的主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；第二显示模块124用于显示与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；第三显示模块126用于显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

此处需要说明的是，上述第一显示模块122、第二显示模块124和第三显示模块126对应于实施例2中的步骤S82至步骤S86，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。

本申请上述实施例6所提供的方法，在显示图片之后，显示基于主体部分的图像特征确定的与主体部分匹配的文字的文字信息，并显示主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例6的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

实施例7

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述图片的处理方法的图片的处理装置，如图13所示，该装置130包括：第一显示模块122和第四显示模块130。

其中，第一显示模块122用于显示图片，其中，图片中包含的主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；第四显示模块130用于显示包含了主体部分的合图，其中，合图还包括：与主体部分匹配的文字的文字信息；其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，主体部分的特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

此处需要说明的是，上述第一显示模块122和第四显示模块130对应于实施例3中的步骤S92至步骤S94，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。

本申请上述实施例7所提供的方法，在显示图片之后，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并显示包含了主体部分的合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例7的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

实施例8

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述图片的处理方法的图片的处理装置，如图14所示，该装置140包括：获取模块112、确定模块116和拼接模块118。

其中，获取模块112用于获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；确定模块116用于基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；拼接模块118用于将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

此处需要说明的是，上述获取模块112、确定模块116和拼接模块118对应于实施例4中的步骤S102至步骤S106，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。

本申请上述实施例8所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例8的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

实施例9

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理设备。

图15是根据本发明实施例的一种图片的处理设备的示意图。如图15所示，该设备包括：

显示器152，用于显示图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容。

具体地，上述的图片可以是需要进行设计处理的图片，例如，可以是电商平台中商家拥有的大量写真细节图片，需要将图片和相应的宣传文字进行组合，得到最终的合图。

不同图片中的重点核心部分不同，通过对大量图片进行统计，可以得到定位主体部分的定位规则，例如，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大。

主体部分可以包括主体内容和位置区域，主体内容可以是模特、商品等，为了在图片中突出表现主体内容，主体内容的颜色与图片中的背景颜色差异较大，主体内容的大小相对于图片中其他内容较大，主体内容可以是位于图片的中心，主体内容在图片中所占面积较大，因此，定位规则可以包括颜色、大小、位置关系和面积。

例如，对于如图3所示的两张图片，背景颜色可以是深色，明星的肤色、衣着颜色为浅色，根据定位规则可以确定主体内容为明星，主体部分为主体内容所在的区域。

处理器154，用于将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，其中，文字的文字信息为基于主体部分的图像特征确定的，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容。

具体地，在从图片中识别出主体部分之后，可以对主体部分进行二次识别，识别主体部分的图像特征，具体可以识别主体部分的颜色、结构和内容，结构用于表征主体部分的结构特征，可以体现主体部分的整体布局，即在主体内容所在区域中不同位置部署对应的内容。

例如，对于如图3所示的两张图片，在识别出主体部分之后，可以进行二次识别，识别出主体部分的颜色为深色，主体部分的内容为明星，主体部分的结构为明星部署在中间。

具体地，可以预先建立图片和文字的匹配关系，以确保文字的文字信息与主体部分的图像特征协调，以避免图片和文字的效果失调。可以根据主体部分的颜色、结果和内容，确定文字颜色、字体、大小和形态等文字信息。

需要说明的是，可以根据与主体部分匹配的文字的文字信息，生成相应的模板，具体可以包括结构组件和视觉组件。

结构组件用于表征文字字体、大小和形态等结构特征，可以体现文字的整体布局，包括设置在指定位置的图形、文字等信息。结构组件中的文字主要用于描述宣传信息或优惠信息，例如，年终促销活动、“520”促销活动、“双十一”促销活动等，参加年终促销活动的商家都可以选择同一种结构组件。如图4所示，第一个结构组件中包括“Especially foryou”、“New”、“冬季新品发布”和“Time：10/31 10:00AM”等四部分文字，以及预设的两个长方形图形；第二个结构组件中包括“这个11.11”、“衣服和红包”、“都给你准备好了”、“SHERRY小玉酱”和“TIME：11-11-00:00”等五部分文字，以及预设的菱形、长方形图形。

视觉组件用于展示文字颜色等颜色特征，可以是通过多个尺寸不同且颜色不同的图层叠加得到的组件。视觉组件可以是根据文字颜色确定的视觉组件，例如，如图5所示，该视觉组件可以包括两个图层，第一个图层设置的颜色为玫红色，第二图层设置的颜色为白色。

还需要说明的是，与图片进行组合的文字内容可以由商家进行输入，或者由商家对结构组件中的文字内容进行修改得到。

例如，对于如图3所示的两张图片，在识别出主体部分的颜色为深色之后，可以确定与主体部分匹配的结构组件和视觉组件，如图6所示，用户对第二个结构组件中的五部分文字修改，修改后的五部分文字为：“Winter”、“这里有所有你想要的”、“年终大促”、“促销促到手抽筋”和“Holiday”。

在一种可选的方案中，在识别出主体部分和匹配的文字的文字信息之后，可以将主体部分和匹配的文字的文字信息进行组合拼接，从而得到对应的合图。

例如，对于如图3所示的两张图片，可以将两张图片进行拼接，并在拼接后的图片的中心，拼接匹配的文字的文字信息，从而得到最终的合图，如图6所示。

本申请上述实施例9所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例9的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本申请上述实施例中，处理器还用于按照定位规则识别图片中的主体内容，定位主体内容在图片中的位置区域，并按照位置区域，从图片中识别得到主体部分，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积。

本申请上述实施例中，处理器还用于按照预设的裁剪尺寸裁剪图片，得到裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

本申请上述实施例中，处理器还用于基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

本申请上述实施例中，处理器还用于基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

本申请上述实施例中，处理器还用于在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，显示文字模板，并选择一种类型的文字的文字信息，其中，文字模板包括：多种类型的与主体部分匹配的文字的文字信息，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

本申请上述实施例中，处理器还用于接收输入的文字，输入的文字按照匹配的文字的文字信息进行输出，得到至少一个文字模板，并将文字模板显示在主体部分之上。

本申请上述实施例中，处理器还用于对合图进行处理，其中，处理方式包括如下至少之一：对合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改。

实施例10

根据本发明实施例，还提供了一种图片的处理系统，该系统包括：

处理器；以及

存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

本申请上述实施例10所提供的方法，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例10的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

实施例11

本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。

可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

在本实施例中，上述计算机终端可以执行图片的处理方法中以下步骤的程序代码：获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

可选地，图16是根据本发明实施例的一种计算机终端的结构框图。如图16所示，该计算机终端A可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器1602以及存储器1604。

其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的图片的处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器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，即实现上述的图片的处理方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以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，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端A。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。

处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：按照定位规则识别图片中的主体内容，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积；定位主体内容在图片中的位置区域；按照位置区域，从图片中识别得到主体部分。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在获取图片中的主体部分之后，按照预设的裁剪尺寸裁剪图片，得到裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，显示文字模板，其中，文字模板包括：多种类型的与主体部分匹配的文字的文字信息；选择一种类型的文字的文字信息，其中，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之前，接收输入的文字；输入的文字按照匹配的文字的文字信息进行输出，得到至少一个文字模板；将文字模板显示在主体部分之上。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之后，对合图进行处理，其中，处理方式包括如下至少之一：对合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改。

采用本发明实施例，在获取到图片中的主体部分之后，识别主体部分的图像特征，进一步基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，从而实现图片和文字的组合。

容易注意到的，可以基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息，并将主体部分和匹配的文字的文字信息进行拼接，从而得到合图，与现有技术相比，文字信息与主体部分相匹配，避免商家手动修改文字信息，达到了简化用户操作，提高处理效果和处理效率，提升用户的体验感和好感度的技术效果。

由此，本申请提供的上述实施例的方案解决了现有技术中图像的处理方法仅仅将图片和文字进行组合，处理效果差且效率低的技术问题。

本领域普通技术人员可以理解，图16所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌声电脑以及移动互联网设备(MobileInternet Devices，MID)、PAD等终端设备。图16其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端A还可包括比图16中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图16所示不同的配置。

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终端设备相关的硬件来完成，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：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

实施例12

本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例一所提供的图片的处理方法所执行的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取图片中的主体部分，其中，主体部分为按照定位规则从图片中定位的区域及内容；识别主体部分的图像特征，其中，图像特征包括如下至少之一：主体部分的颜色、结构和内容；基于主体部分的图像特征，确定与主体部分匹配的文字的文字信息；将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：按照定位规则识别图片中的主体内容，其中，定位规则包括从图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积；定位主体内容在图片中的位置区域；按照位置区域，从图片中识别得到主体部分。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在获取图片中的主体部分之后，按照预设的裁剪尺寸裁剪图片，得到裁剪后的图片，其中，裁剪后的图片包含主体部分。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于主体部分的图像特征，从视觉库中提取与主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系，文字的文字信息包括如下至少之一：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，显示文字模板，其中，文字模板包括：多种类型的与主体部分匹配的文字的文字信息；选择一种类型的文字的文字信息，其中，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之前，接收输入的文字；输入的文字按照匹配的文字的文字信息进行输出，得到至少一个文字模板；将文字模板显示在主体部分之上。

可选的，上述存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在将主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之后，对合图进行处理，其中，处理方式包括如下至少之一：对合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对主体部分或文字部分进行缩放、延展和修改。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (25)

1.一种图片的处理方法，其特征在于，包括：

获取图片中的主体部分；

识别所述主体部分的图像特征，其中，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容；

基于所述主体部分的图像特征，通过目标网络模型确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

通过与所述主体部分匹配的文字的文字信息，生成目标模板，其中，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主体部分为按照定位规则从所述图片中定位的区域及内容，其中，获取图片中的主体部分，包括：

按照所述定位规则识别所述图片中的主体内容，其中，所述定位规则包括从所述图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积；

定位所述主体内容在所述图片中的位置区域；

按照所述位置区域，从所述图片中识别得到所述主体部分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取图片中的主体部分之后，所述方法还包括：

按照预设的裁剪尺寸裁剪所述图片，得到裁剪后的图片，其中，所述裁剪后的图片包含所述主体部分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述主体部分的图像特征，确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

基于所述主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与所述主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述主体部分的图像特征，确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

基于所述主体部分的图像特征，从视觉库中提取与所述主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，所述视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在确定出的文字的文字信息为多种类型的情况下，所述方法还包括：

显示文字模板，其中，所述文字模板包括：多种类型的与所述主体部分匹配的文字的文字信息；

选择一种类型的文字的文字信息，其中，选中的文字的文字信息包括如下任意一种模式：配置模式、模板模式、允许修改模式。

7.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之前，所述方法还包括：

接收输入的文字；

所述输入的文字按照所述匹配的文字的文字信息进行输出，得到至少一个文字模板；

将所述文字模板显示在所述主体部分之上。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图之后，所述方法还包括：

对所述合图进行处理，其中，处理方式包括如下至少之一：对所述合图中的主体部分和文字部分进行叠加、对所述主体部分或所述文字部分进行缩放、延展和修改。

9.一种图片的处理方法，其特征在于，包括：

显示图片，其中，所述图片中包含主体部分；

显示与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息为通过目标网络模型基于所述主体部分的图像特征确定的，所述文字信息用于生成目标模板，所述主体部分的图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

显示基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的合图。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述主体部分为按照定位规则从所述图片中定位的区域及内容，其中，显示图片，包括：

显示按照所述定位规则识别出的所述图片中的主体内容，其中，所述定位规则包括从所述图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积；

显示所述主体内容在所述图片中的位置区域；

显示按照所述位置区域从所述图片中识别得到的所述主体部分。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在显示图片之后，所述方法还包括：

显示按照预设的裁剪尺寸裁剪所述图片而得到的裁剪后的图片，其中，所述裁剪后的图片包含所述主体部分。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述匹配的文字的文字信息是基于所述主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到的。

13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述匹配的文字的文字信息是基于所述主体部分的图像特征，从视觉库中提取到的，其中，所述视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系。

14.一种图片的处理方法，其特征在于，包括：

显示图片，其中，所述图片中包含主体部分；

显示包含了所述主体部分的合图，其中，所述合图还包括：与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

其中，所述文字的文字信息为通过目标网络模型基于所述主体部分的图像特征确定的，所述文字信息用于生成目标模板，所述主体部分的特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在显示包含了所述主体部分的合图之前，所述方法还包括：

显示基于所述主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与所述主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息；

显示基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的所述合图。

16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在显示包含了所述主体部分的合图之前，所述方法还包括：

显示基于所述主体部分的图像特征，从视觉库中提取到的与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系；

显示所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接而生成的所述合图。

17.一种图片的处理方法，其特征在于，包括：

获取图片中的主体部分；

基于所述主体部分的图像特征，通过目标网络模型确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

通过与所述主体部分匹配的文字的文字信息，生成目标模板，其中，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述主体部分为按照定位规则从所述图片中定位的区域及内容，其中，获取图片中的主体部分，包括：

按照所述定位规则识别所述图片中的主体内容，其中，所述定位规则包括从所述图片中定位满足如下至少之一种元素的规则：颜色、大小、位置关系、面积；

定位所述主体内容在所述图片中的位置区域；

按照所述位置区域，从所述图片中识别得到所述主体部分。

19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，在获取图片中的主体部分之后，所述方法还包括：

按照预设的裁剪尺寸裁剪所述图片，得到裁剪后的图片，其中，所述裁剪后的图片包含所述主体部分。

20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，基于所述主体部分的图像特征，确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

基于所述主体部分的图像特征，通过机器学习预测得到与所述主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息。

21.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，基于所述主体部分的图像特征，确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，包括：

基于所述主体部分的图像特征，从视觉库中提取与所述主体部分的图像特征匹配的文字的文字信息，其中，所述视觉库用于保存不同类型的图像特征与匹配的文字的文字信息的关联关系。

22.一种图片的处理设备，其特征在于，包括：

显示器，用于显示图片中的主体部分；

处理器，用于基于目标模板将所述主体部分与匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图，其中，所述文字的文字信息为通过目标网络模型基于所述主体部分的图像特征确定的，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件。

23.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以下步骤：

获取图片中的主体部分；识别所述主体部分的图像特征，其中，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容；

基于所述主体部分的图像特征，通过目标网络模型确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

通过与所述主体部分匹配的文字的文字信息，生成目标模板，其中，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

24.一种移动设备，其特征在于，包括：处理器，所述处理器用于运行程序，其中，在所述程序运行时执行以下步骤：

获取图片中的主体部分；

识别所述主体部分的图像特征，其中，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容；

基于所述主体部分的图像特征，通过目标网络模型确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

通过与所述主体部分匹配的文字的文字信息，生成目标模板，其中，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

25.一种图片的处理系统，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：

获取图片中的主体部分；

识别所述主体部分的图像特征，其中，所述图像特征包括如下至少之一：所述主体部分的颜色、结构和内容；

基于所述主体部分的图像特征，通过目标网络模型确定与所述主体部分匹配的文字的文字信息，其中，所述文字的文字信息包括：文字配色、文字字体、文字比例和文字形态；

通过与所述主体部分匹配的文字的文字信息，生成目标模板，其中，所述目标模板包括：结构组件、视觉组件，所述结构组件为多个设置在指定位置的图形信息或文字信息的组件，所述视觉组件为通过所述文字的文字颜色确定的多个图层叠加得到的组件；

基于所述目标模板将所述主体部分与所述匹配的文字的文字信息进行拼接，生成合图。

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