CN110598032A - 一种图像标签生成方法、服务器及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种图像标签生成方法、服务器及终端设备，方法包括：第二设备向第一设备发送标签请求；第一设备获取该标签请求对应的缩略图；通过识别缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至第二设备；可见，本方案中，第一方面，第一设备自动生成图像标签，减少了对人工经验的依赖；第二方面，第一设备对缩略图进行识别，相比于识别原始图像，减少了计算量。

Description

一种图像标签生成方法、服务器及终端设备
技术领域
本发明涉及图像处理领域，特别是指一种图像标签生成方法、服务器及终端设备。
背景技术
在一些社交场景中、或者一些内容分享场景中，通常需要对图像添加标签，以标注图像的类别或题材等。比如，类别可以包括旅行照、生活照、证件照等，题材可以包括风景、人物等。
一些相关方案中，通常是由用户人工识别图像的类别或题材等，也就是说，需要依赖人工经验生成图像标签。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种图像标签生成方法、服务器及终端设备，减少对人工经验的依赖。
基于上述目的，本发明实施例提供了一种图像标签生成方法，应用于第一设备，包括：
接收第二设备发送的标签请求；
获取所述标签请求对应的缩略图；
通过识别缩略图，得到图像标签；
将所述图像标签发送至所述第二设备。
可选的，所述获取所述标签请求对应的缩略图，包括：读取所述标签请求中包括的缩略图；
或者，所述标签请求中包括缩略图的地址；所述获取所述标签请求对应的缩略图，包括：从第三设备中获取所述地址对应的缩略图。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种图像标签生成方法，应用于第二设备，包括：
向第一设备发送标签请求，以使所述第一设备基于所述标签请求获取所述终端设备上传的缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签；
接收所述第一设备返回的所述图像标签。
可选的，所述向第一设备发送标签请求，包括：
定时从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求；
或者，在接收到第三设备的提示信息后，从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求。
可选的，所述向第一设备发送标签请求，包括：
接收终端设备发送的标签生成指令；
基于所述标签生成指令，向第一设备发送标签请求；
在所述接收所述第一设备返回的所述图像标签之后，还包括：
将所述图像标签发送至所述终端设备。
可选的，所述基于所述标签生成指令，向第一设备发送标签请求，包括：
读取所述标签生成指令中包括的缩略图；向第一设备发送包括所述缩略图的标签请求；
或者，读取所述标签生成指令中包括的图像标识，作为待查找标识；查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址；向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求。
可选的，所述方法还包括：
接收第三设备发送的缩略图的存储地址和图像标识；所述存储地址和图像标识为：所述第三设备存储所述终端设备上传的缩略图后发送的；
所述查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址，包括：
基于接收到的所述缩略图的存储地址和图像标识，查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种图像标签生成方法，应用于终端设备，包括：
展示图像上传界面；
获取用户在所述界面中上传的图像；
生成所述图像的缩略图，将所述缩略图及图像标识发送至服务器；
接收服务器反馈的图像标签，并在所述界面中展示所述图像标签。
可选的，在所述界面中展示所述图像标签之后，还包括：
接收到用户发送的删除指令后，基于所述删除指令，在展示的图像标签中确定待删除标签；在展示的图像标签中删除所述待删除标签；
或者，接收到用户发送的编辑指令后，基于所述编辑指令，在展示的图像标签中确定待编辑标签；基于用户输入的编辑内容，对所述待编辑标签进行编辑；在展示的图像标签中展示编辑后的标签；
或者，接收到用户发送的添加标签指令后，基于用户输入的标签内容，生成待添加标签；在展示的图像标签中展示所述待添加标签。
可选的，所述方法还包括：
接收到用户的上传指令后，对所述界面中展示的图像和标签进行上传。
可选的，所述服务器包括：第一设备、第二设备和第三设备；
所述将所述缩略图及图像标识发送至服务器，包括：
将所述缩略图及图像标识发送至第三设备，以使所述第三设备存储所述缩略图后，将所述缩略图的存储地址和图像标识发送至第二设备；
向第二设备发送包括所述图像标识的标签生成指令，以使所述第二设备查找所述图像标识对应的地址，作为待处理地址，向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求，以使所述第一设备基于所述待处理地址从所述第三设备中获取所述缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签；
所述接收服务器反馈的图像标签，包括：
接收所述第二设备返回的图像标签，所述图像标签为所述第一设备发送给所述第二设备的。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述任意一种应用于第一设备的图像标签生成方法，或者也可以实现上述任意一种应用于第二设备的图像标签生成方法。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述任一种图像标签生成方法。
应用本发明所示实施例，第二设备向第一设备发送标签请求；第一设备获取该标签请求对应的缩略图；通过识别缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至第二设备；可见，本方案中，第一方面，第一设备自动生成图像标签，减少了对人工经验的依赖；第二方面，第一设备对缩略图进行识别，相比于识别原始图像，减少了计算量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的第一种交互场景示意图；
图2为本发明实施例提供的第二种交互场景示意图；
图3为本发明实施例提供的第三种交互场景示意图；
图4为本发明实施例提供的一种应用于第一设备的图像标签生成方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种应用于第二设备的图像标签生成方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种应用于终端设备的图像标签生成方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种终端设备界面示意图；
图8为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
为达到上述目的，本发明实施例提供了一种应用于第一设备的图像标签生成方法、一种应用于第二设备的图像标签生成方法、一种应用于终端设备的图像标签生成方法、服务器以及终端设备。
一种情况下，第一设备和第二设备均可以为服务器，可以将第一设备称为第一服务器，将第二设备称为第二服务器，第一服务器可以为识别服务器，用于执行图像识别算法，第二服务器可以为业务服务器，用于对业务数据进行转发。另一种情况下，第二设备也可以为终端设备。终端设备可以为手机、平板电脑等，具体不做限定。
下面参考图1-3，分别介绍三种具体的实施方式：
图1中，第一设备为识别服务器，第二设备为业务服务器。终端设备获取用户上传的图像，生成该图像的缩略图，向业务服务器发送包括该缩略图的标签生成指令。业务服务器读取该标签生成指令中包括的缩略图，向识别服务器发送包括该缩略图的标签请求。识别服务器通过识别该缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至业务服务器。业务服务器将该图像标签返回给终端设备。
图2中，第一设备为识别服务器，第二设备为业务服务器，第三设备为存储服务器。终端设备获取用户上传的图像，生成该图像的缩略图，将该缩略图及图像标识发送给存储服务器，存储服务器存储该缩略图，将该缩略图的存储地址及图像标识发送给业务服务器，这样，业务服务器中便存储了缩略图的地址与图像标识的对应关系。举例来说，图像标识可以为图像名称、序列号，等等，具体不做限定。
终端设备向业务服务器发送标签生成指令，标签生成指令中包括图像标识；业务服务器查找该图像标识对应的地址，作为待处理地址；业务服务器向识别服务器发送包括待处理地址的标签生成请求；识别服务器基于该待处理地址从存储服务器中获取到缩略图。
识别服务器通过识别该缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至业务服务器。业务服务器将该图像标签返回给终端设备。
举例来说，缩略图的地址可以为URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)，或者也可以为其他，具体地址格式不做限定。
一些情况下，用户需要通过手机、平板电脑等终端设备上传图像，以进行内容分享或者达到社交的目的。用户在上传图像的过程中，通常需要添加图像标签，比如图像的类别，如旅行照、生活照、证件照等，再比如图像的题材，如风景、人物等。一些相关方案中，通常是由用户手动填写图像标签后，上传图像及其标签。这样，需要用户人工识别图像的类别、题材等，还需要用户调出输入法、手动点击输入法的键盘输入图像的类别、题材等标签，用户操作繁琐。
而应用上述图1或图2所示实施方式，用户在终端设备中上传图像的过程中，终端设备可以通过服务器得到图像标签，这样，用户不需要手动填写图像标签，简化了用户操作。
图3中，第一设备为识别服务器，第二设备为业务服务器，第三设备为存储服务器。存储服务器中可以不断存储新的缩略图，业务服务器定时从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器，识别服务器基于该存储地址从存储服务器中获取到缩略图。
或者，存储服务器也可以在存储新的缩略图后，向业务服务发送提示消息。业务服务器接收到提示消息后，从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，然后将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器，识别服务器基于该存储地址从存储服务器中获取到缩略图。
识别服务器通过识别该缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至业务服务器。业务服务器存储接收到的图像标签。
一种情况下，存储服务器可以周期或者非周期性地删除存储时间较长的缩略图，以节省存储资源。
图3所示实施方式中，业务服务器中存储有缩略图的地址及对应的标签，标签有助于后续对缩略图的分类、或者检索、或者推荐，等等。
上述图1和图2所示实施方式，可以用于针对用户上传的图像生成其对应的标签。上述图3所示实施方式可以应用于离线场景：比如，假设不断有新的缩略图上传至存储服务器中，业务服务器可以从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器。
举例来说，本发明实施例中所说的“图像”可以为画作，画作的标签可以包括画作的类别或者题材或者内容等，比如，类别可以包括油画、水墨画等，题材可以风景、人物等，内容可以包括画作中的各个实物等。这样，上述图1和图2所示实施方式，可以用于针对用户上传的画作生成其对应的标签。上述图3所示实施方式可以应用于离线场景：比如，假设有博物馆不断地批量上传画作的缩略图，业务服务器可以从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器。
应用上述实施方式，第一方面，由服务器自动生成图像标签，减少了对人工经验的依赖；第二方面，服务器对缩略图进行识别，相比于识别原始图像，减少了计算量；第三方面，各台设备之间传输缩略图，相比于传输原始图像，节省了通信资源；第四方面，一些图像涉及到版权或者隐私等问题，本方案中，传输并处理缩略图，解决了这一问题。
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了图像标签生成方法。下面对应用于第一设备的图像标签生成方法进行详细介绍，图4为本发明实施例提供的一种应用于第一设备的图像标签生成方法的流程示意图，包括：
S401：接收第二设备发送的标签请求。
一种实施方式中，第二设备为业务服务器；一种情况下，终端设备向业务服务器发送标签生成指令，业务服务器基于该标签生成指令，向第一设备发送标签请求(参考上述图1和图2所示实施方式)；或者，另一种情况下，业务服务器可以定时(或者拉取新的缩略图的存储地址后)向第一设备发送标签请求(参考上述图3所示实施方式)。
或者，另一种实施方式中，第二设备为终端设备，终端设备直接向第一设备发送标签请求。
S402：获取标签请求对应的缩略图。
一种实施方式中，标签请求中可以包括缩略图，这样，S402包括：读取所述标签请求中包括的缩略图(参考上述图1所示实施方式)。
举例来说，终端设备可以获取用户上传的图像，生成该图像的缩略图；一种情况下，终端设备可以直接向第一设备发送包括该缩略图的标签请求；另一种情况下，终端设备可以向业务服务器发送包括该缩略图的标签生成指令，业务服务器向第一设备发送包括该缩略图的标签请求。
另一种实施方式中，标签请求中可以包括缩略图的地址；这样，S402包括：从第三设备中获取所述地址对应的缩略图。
举例来说，第三设备可以为存储服务器。一种情况下(参考上述图2所示实施方式)，终端设备可以获取用户上传的图像，生成该图像的缩略图，将该缩略图及图像标识发送给存储服务器，存储服务器存储该缩略图，将该缩略图的存储地址及图像标识发送给业务服务器，这样，业务服务器中便存储了缩略图的地址与图像标识的对应关系。
终端设备向业务服务器发送标签生成指令，标签生成指令中包括图像标识；业务服务器查找该图像标识对应的地址，作为待处理地址；业务服务器向第一设备发送包括待处理地址的标签生成请求；第一设备基于该待处理地址从存储服务器中获取到缩略图。
另一种情况下(参考上述图3所示实施方式)，存储服务器中可以不断存储新的缩略图，业务服务器定时(或者接收到提示消息后)从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，将包括该存储地址的标签请求发送至第一设备，第一设备基于该存储地址从存储服务器中获取到缩略图。
S403：通过识别缩略图，得到图像标签。
举例来说，可以利用深度学习算法，训练得到识别模型，将缩略图输入至识别模型，得到识别模型输出的图像标签。比如，该识别模型可以以ResNet-SRN(ResNet：ResidualNetwork，残差网络；SRN：Spatial Regularization Network，空间正则化网络)为基础框架训练得到，识别模型的具体结构及训练过程不做限定。
S404：将图像标签发送至第二设备。
如上所述，一种情况下(参考上述图1和图2所示实施方式)，第二设备为业务服务器，终端设备向业务服务器发送标签生成指令，业务服务器基于该标签生成指令向第一设备发送标签请求；这种情况下，第一设备通过将图像标签发送至业务服务器，业务服务器发送至终端设备。
如上所述，另一种情况下(参考上述图3所示实施方式)，第二设备为业务服务器，业务服务器定时(或者拉取新的缩略图的存储地址后)向第一设备发送标签请求，这种情况下，第二设备将图像标签返回至业务服务器，业务服务器存储接收到的图像标签。
如上所述，另一种情况下，第二设备为终端设备，这样，第一设备直接将图像标签返回给终端设备。
应用本发明图4所示实施例，第二设备向第一设备发送标签请求；第一设备获取该标签请求对应的缩略图；通过识别缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至第二设备；可见，本方案中，第一方面，第一设备自动生成图像标签，减少了对人工经验的依赖；第二方面，第一设备对缩略图进行识别，相比于识别原始图像，减少了计算量；第三方面，各台设备之间传输缩略图，相比于传输原始图像，节省了通信资源；第四方面，一些图像涉及到版权或者隐私等问题，本方案中，传输并处理缩略图，解决了这一问题。
下面对应用于第二设备的图像标签生成方法进行详细介绍，图5为本发明实施例提供的一种应用于第二设备的图像标签生成方法的流程示意图，包括：
S501：向第一设备发送标签请求，以使所述第一设备基于所述标签请求获取所述终端设备上传的缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签。
一种实施方式中(参考上述图3所示实施方式)，S501可以包括：定时从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求。或者，S501可以包括：在接收到第三设备的提示信息后，从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求。
举例来说，第三设备可以为存储服务器，第二设备可以为业务服务器，第一设备可以为识别服务器。存储服务器中可以不断存储新的缩略图，业务服务器定时从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器。或者，存储服务器也可以在存储新的缩略图后，向业务服务发送提示消息。业务服务器接收到提示消息后，从存储服务器中拉取新的缩略图的存储地址，然后将包括该存储地址的标签请求发送至识别服务器。识别服务器基于该地址从存储服务器中获取到缩略图。
另一种实施方式中(参考上述图1和图2所示实施方式)，S501可以包括：接收终端设备发送的标签生成指令；基于所述标签生成指令，向第一设备发送标签请求。
举例来说，终端设备向业务服务器发送标签生成指令，业务服务器基于该标签生成指令，向识别服务器发送标签请求。
一种情况下(参考上述图1所示实施方式)，标签生成指令中可以包括缩略图，这样，第二设备可以读取标签生成指令中包括的缩略图，向第一设备发送包括所述缩略图的标签请求。第一设备识别该缩略图，得到图像标签。
或者，另一种情况下(参考上述图2所示实施方式)，标签生成指令中可以包括图像标识，这样，第二设备可以读取标签生成指令中包括的图像标识，作为待查找标识；查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址；向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求。第一设备从第三设备中获取待处理地址对应的缩略图，识别该缩略图，得到图像标签。
第二设备可以接收第三设备发送的缩略图的存储地址和图像标识；所述存储地址和图像标识为：所述第三设备存储所述终端设备上传的缩略图后发送的；这样，第二设备便可以基于接收到的所述缩略图的存储地址和图像标识，查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址。
举例来说，第三设备可以为存储服务器；一种情况下，终端设备可以获取用户上传的图像，生成该图像的缩略图，将该缩略图及图像标识发送给存储服务器，存储服务器存储该缩略图，将该缩略图的存储地址及图像标识发送给业务服务器，这样，业务服务器中便存储了缩略图的地址与图像标识的对应关系。
终端设备向业务服务器发送标签生成指令，标签生成指令中包括图像标识；业务服务器查找该图像标识对应的地址，作为待处理地址；业务服务器向识别服务器发送包括待处理地址的标签生成请求；识别服务器基于该待处理地址从存储服务器中获取到缩略图。
S502：接收第一设备返回的图像标签。
延续上述例子，第一设备可以为识别服务器，识别服务器获取到缩略图后，通过识别缩略图，得到图像标签；将图像标签发送至第二设备。
上述一种实施方式中，终端设备向业务服务器发送标签生成指令，业务服务器基于该标签生成指令，向识别服务器发送标签请求；这种情况下，S502之后，第二设备可以将该图像标签发送至终端设备。
应用本发明所示实施例，第二设备向第一设备发送标签请求；第一设备获取该标签请求对应的缩略图；通过识别缩略图，得到图像标签，将该图像标签发送至第二设备；可见，本方案中，第一方面，第一设备自动生成图像标签，减少了对人工经验的依赖；第二方面，第一设备对缩略图进行识别，相比于识别原始图像，减少了计算量；第三方面，各台设备之间传输缩略图，相比于传输原始图像，节省了通信资源；第四方面，一些图像涉及到版权或者隐私等问题，本方案中，传输并处理缩略图，解决了这一问题。
图6为本发明实施例提供的一种应用于终端设备的图像标签生成方法的流程示意图，包括：
S601：展示图像上传界面。
举例来说，终端设备可以具有显示屏，在显示屏中展示图像上传界面，以使用户将图像上传至终端设备。
S602：获取用户在该界面中上传的图像。
举例来说，用户上传的图像可以为终端设备本地存储的图像，也可以为通过终端设备的摄像头采集的图像，具体的图像来源、图像格式、图像内容不做限定。一种情况下，图像可以为画作，终端设备中可以配置画屏APP(Application，应用程序)或者画屏插件，用户可以通过画屏APP或者画屏插件上传一些画作。
S603：生成该图像的缩略图，将缩略图及图像标识发送至服务器。
举例来说，可以对该图像进行压缩处理，得到缩略图。缩略图的数据量小于该图像的数据量。生成缩略图的具体方式不做限定。图像标识可以为图像名称、序列号，等等，具体不做限定。
S604：接收服务器反馈的图像标签，并在该界面中展示该图像标签。
举例来说，这里所说的服务器可以为一台设备，比如，其可以为上述图1实施方式中的第二设备(业务服务器)。
或者，这里所说的服务器也可以为服务器集群，比如，上述图2实施方式中，服务器可以包括：第一设备、第二设备和第三设备。
这种情况下，S603可以包括：将缩略图及图像标识发送至第三设备，以使所述第三设备存储所述缩略图后，将所述缩略图的存储地址和图像标识发送至第二设备；向第二设备发送包括所述图像标识的标签生成指令，以使所述第二设备查找所述图像标识对应的地址，作为待处理地址，向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求，以使所述第一设备基于所述待处理地址从所述第三设备中获取所述缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签。
S604可以包括：接收所述第二设备返回的图像标签，所述图像标签为所述第一设备发送给所述第二设备的。
举例来说，应用场景可以如图7所示，图7可以理解为终端设备的显示界面，图7中最上方的大图可以理解为用户当前需要上传的画作，图7中间的三张小图可以理解为用户已经上传的画作，或者可以为用户接下来需要上传的画作，图7下方的识别结果即为服务器反馈的、针对“用户当前需要上传的画作”的图像标签，包括画作的类别、题材和内容。
一些情况下，用户可以对S604中展示的图像标签进行删除、编辑操作，或者还可以手动添加其他图像标签，这样可以提高用户的满意度。
一种实施方式中，S604之后，还可以包括：接收到用户发送的删除指令后，基于所述删除指令，在展示的图像标签中确定待删除标签；在展示的图像标签中删除所述待删除标签；
或者，接收到用户发送的编辑指令后，基于所述编辑指令，在展示的图像标签中确定待编辑标签；基于用户输入的编辑内容，对所述待编辑标签进行编辑；在展示的图像标签中展示编辑后的标签；
或者，接收到用户发送的添加标签指令后，基于用户输入的标签内容，生成待添加标签；在展示的图像标签中展示所述待添加标签。
一种实施方式中，在接收到用户的上传指令后，对所述界面中展示的图像和标签进行上传。
如果用户未对终端设备展示的图像标签进行操作，则接收到上传指令后，对界面中展示的图像和标签进行上传，这种情况下，界面中展示的标签为服务器反馈的图像标签。如果用户对终端设备展示的图像标签进行了操作(删除、编辑、添加其他图像标签)，则接收到上传指令后，对界面中展示的图像和标签进行上传，这种情况下，界面中展示的标签为用户操作后的图像标签。
参考图7，用户可以点击界面中的“上传图片”按钮，以上传画作及其对应的标签。一种情况下，可以将画作及其对应的标签上传至存储服务器和业务服务器，具体上传方式及上传的地址不做限定。
一些情况下，用户需要通过手机、平板电脑等终端设备上传图像，以进行内容分享或者达到社交的目的。用户在上传图像的过程中，通常需要添加图像标签，比如图像的类别，如旅行照、生活照、证件照等，再比如图像的题材，如风景、人物等。一些相关方案中，通常是由用户手动填写图像标签后，上传图像及其标签。这样，需要用户人工识别图像的类别、题材等，还需要用户调出输入法、手动点击输入法的键盘输入图像的类别、题材等标签，用户操作繁琐。
而应用本发明图6所示实施例，用户在终端设备中上传图像的过程中，终端设备可以通过服务器得到图像标签，这样，用户不需要手动填写图像标签，简化了用户操作。
本发明实施例还提供了一种服务器，如图8所示，包括存储器802、处理器801及存储在存储器802上并可在处理器801上运行的计算机程序，处理器801执行所述程序时实现上述任意一种应用于第一设备的图像标签生成方法，或者也可以实现上述任意一种应用于第二设备的图像标签生成方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，如图9所示，包括存储器902、处理器901及存储在存储器902上并可在处理器901上运行的计算机程序，处理器901执行所述程序时实现上述任意一种应用于终端设备的图像标签生成方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一种图像标签生成方法。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图8所示的服务器实施例、图9所示的终端设备实施例、以及上述非暂态计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于图1-7所示的图像标签生成方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见图1-7所示的图像标签生成方法实施例的部分说明即可。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种图像标签生成方法，其特征在于，应用于第一设备，包括：
接收第二设备发送的标签请求；
获取所述标签请求对应的缩略图；
通过识别缩略图，得到图像标签；
将所述图像标签发送至所述第二设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述标签请求对应的缩略图，包括：读取所述标签请求中包括的缩略图；
或者，所述标签请求中包括缩略图的地址；所述获取所述标签请求对应的缩略图，包括：从第三设备中获取所述地址对应的缩略图。
3.一种图像标签生成方法，其特征在于，应用于第二设备，包括：
向第一设备发送标签请求，以使所述第一设备基于所述标签请求获取所述终端设备上传的缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签；
接收所述第一设备返回的所述图像标签。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述向第一设备发送标签请求，包括：
定时从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求；
或者，在接收到第三设备的提示信息后，从第三设备中拉取新的缩略图的地址，并向第一设备发送包括所述新的缩略图的地址的标签请求。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述向第一设备发送标签请求，包括：
接收终端设备发送的标签生成指令；
基于所述标签生成指令，向第一设备发送标签请求；
在所述接收所述第一设备返回的所述图像标签之后，还包括：
将所述图像标签发送至所述终端设备。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述标签生成指令，向第一设备发送标签请求，包括：
读取所述标签生成指令中包括的缩略图；向第一设备发送包括所述缩略图的标签请求；
或者，读取所述标签生成指令中包括的图像标识，作为待查找标识；查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址；向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收第三设备发送的缩略图的存储地址和图像标识；所述存储地址和图像标识为：所述第三设备存储所述终端设备上传的缩略图后发送的；
所述查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址，包括：
基于接收到的所述缩略图的存储地址和图像标识，查找所述待查找标识对应的地址，作为待处理地址。
8.一种图像标签生成方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：
展示图像上传界面；
获取用户在所述界面中上传的图像；
生成所述图像的缩略图，将所述缩略图及图像标识发送至服务器；
接收服务器反馈的图像标签，并在所述界面中展示所述图像标签。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述界面中展示所述图像标签之后，还包括：
接收到用户发送的删除指令后，基于所述删除指令，在展示的图像标签中确定待删除标签；在展示的图像标签中删除所述待删除标签；
或者，接收到用户发送的编辑指令后，基于所述编辑指令，在展示的图像标签中确定待编辑标签；基于用户输入的编辑内容，对所述待编辑标签进行编辑；在展示的图像标签中展示编辑后的标签；
或者，接收到用户发送的添加标签指令后，基于用户输入的标签内容，生成待添加标签；在展示的图像标签中展示所述待添加标签。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收到用户的上传指令后，对所述界面中展示的图像和标签进行上传。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述服务器包括：第一设备、第二设备和第三设备；
所述将所述缩略图及图像标识发送至服务器，包括：
将所述缩略图及图像标识发送至第三设备，以使所述第三设备存储所述缩略图后，将所述缩略图的存储地址和图像标识发送至第二设备；
向第二设备发送包括所述图像标识的标签生成指令，以使所述第二设备查找所述图像标识对应的地址，作为待处理地址，向第一设备发送包括所述待处理地址的标签请求，以使所述第一设备基于所述待处理地址从所述第三设备中获取所述缩略图，通过识别所述缩略图，得到图像标签；
所述接收服务器反馈的图像标签，包括：
接收所述第二设备返回的图像标签，所述图像标签为所述第一设备发送给所述第二设备的。
12.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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至7任意一项所述的方法。
13.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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8至11任意一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112732457A (zh) * 2020-12-30 2021-04-30 上海瑞家信息技术有限公司 图像传输方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113435447A (zh) * 2021-07-26 2021-09-24 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像标注方法、装置及图像标注系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120151398A1 (en) * 2010-12-09 2012-06-14 Motorola Mobility, Inc. Image Tagging
CN103140160A (zh) * 2011-03-30 2013-06-05 奥林巴斯医疗株式会社 图像管理装置、方法、程序以及胶囊型内窥镜系统
CN103207870A (zh) * 2012-01-17 2013-07-17 华为技术有限公司 一种照片分类管理方法、服务器、装置及系统
CN103475929A (zh) * 2013-09-06 2013-12-25 深圳Tcl新技术有限公司 多媒体文件缩略图读取方法及系统
CN107659650A (zh) * 2017-09-27 2018-02-02 四川长虹电器股份有限公司 基于标签的照片管理方法
CN107729889A (zh) * 2017-11-27 2018-02-23 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120151398A1 (en) * 2010-12-09 2012-06-14 Motorola Mobility, Inc. Image Tagging
CN103140160A (zh) * 2011-03-30 2013-06-05 奥林巴斯医疗株式会社 图像管理装置、方法、程序以及胶囊型内窥镜系统
CN103207870A (zh) * 2012-01-17 2013-07-17 华为技术有限公司 一种照片分类管理方法、服务器、装置及系统
CN103475929A (zh) * 2013-09-06 2013-12-25 深圳Tcl新技术有限公司 多媒体文件缩略图读取方法及系统
CN107659650A (zh) * 2017-09-27 2018-02-02 四川长虹电器股份有限公司 基于标签的照片管理方法
CN107729889A (zh) * 2017-11-27 2018-02-23 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112732457A (zh) * 2020-12-30 2021-04-30 上海瑞家信息技术有限公司 图像传输方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN112732457B (zh) * 2020-12-30 2024-01-19 上海瑞家信息技术有限公司 图像传输方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113435447A (zh) * 2021-07-26 2021-09-24 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像标注方法、装置及图像标注系统
CN113435447B (zh) * 2021-07-26 2023-08-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像标注方法、装置及图像标注系统

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