CN111461969B - 用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；根据上述对象信息，构建得分图，在上述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；生成与方向相关的方向位置向量；根据图片裁剪信息、上述得分图和方向位置向量，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。该实施方式提高了图片裁剪的灵活性，以及提升了用户体验。

Description

用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

图片智能裁剪通常是计算机或者终端根据用户需求的裁剪信息对图片进行自动裁剪。但是，目前相关的裁剪方法不能根据不同用途的图片中前景物体的重要程度进行处理。因此，不能满足用户对于裁剪图片的需求。

发明内容

本发明内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于处理图片的方法，该方法包括：对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；根据上述对象信息，构建得分图，在上述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；生成与方向相关的方向位置向量；根据图片裁剪信息、上述得分图和上述方向位置向量，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用于处理图片的装置，装置包括：检测单元，被配置成对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，对象信息包括用于表征对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；构建单元，被配置成根据对象信息，构建得分图，在得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；第一生成单元，被配置成生成与方向相关的方向位置向量；第二生成单元，被配置成根据图片裁剪信息、得分图和所述方向位置向量，对目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，上述程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，通过对目标图片中显示的对象进行检测，能够得到对象信息，上述对象信息可以包括范围信息和对象类别信息。接着，根据上述对象信息构建得分图。然后生成与方向相关的方向位置向量。最后，根据图片裁剪信息、上述得分图和方向位置向量，可以得到用户需求的裁剪图片。具体而言，通过上述得分图，可以体现目标图片中每个显示的对象的重要程度。进一步地，通过上述方向位置向量可以调整裁剪区域，可以对能够裁剪的对象进行裁剪，进而根据上述重要程度对目标图片进行裁剪。如此一来，提高了图片裁剪的灵活性，以及提升了用户体验。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1-图5是根据本公开的一些实施例的用于处理图片的方法的一个应用场景的示意图；

图6是根据本公开的用于处理图片的方法的一些实施例的流程图；

图7是根据本公开的用于处理图片的方法的另一些实施例的流程图；

图8是根据本公开的用于处理图片的装置的一些实施例的结构示意图；

图9是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1-图5是根据本公开一些实施例的用于处理图片的方法的一个应用场景的示意图。

如图1所示，用户首先可以在计算设备101显示的页面102上确定目标图片103。

如图2所示，计算设备101对用户确定的目标图片103中显示的对象进行检测得到对象信息。例如，通过对目标图片103中显示的“人物”对象、“物品”对象和“文字”对象的检测，得到“人物”对象的范围信息104和“物品”对象的范围信息105和“文字”对象的范围信息106。此外，还能得到三种不同的对象类别，即“人物类别”、“物品类别”和“文字类别”。

如图3所示，计算设备101根据上述显示的对象类别信息和“人物”显示的范围信息104、“商品”显示的范围信息105和“文字”显示的范围信息106，构建得分图107。其中，上述“人物”、“文字”和“商品”在得分图中的显示范围对应的数值可以分别为“100”、“10”和“20”。

如图4所示，计算设备101根据上述显示的对象类别信息和“人物”显示的范围信息104、“商品”显示的范围信息105和“文字”显示的范围信息106，构建方向位置向量108。其中，上述方向位置向量的元素的数量与该方向上的像素点的数量相对应。上述方向位置向量的元素的元素值是根据从目标图片中与元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向是否存在对象而设定的。例如，不存在对象，该方向位置向量的元素的元素值可以为“0”。如果存在对象，该方向位置向量的元素的元素值可以为“1”。进一步地，如果从目标图片中与元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向存在的对象可以被裁剪，那么该方向位置向量的元素的元素值也可以为“0”。

如图5所示，计算设备101确定上述得分图107中得分最多的范围，根据图片裁剪比例信息、上述得分最多的范围和上述方向位置向量对上述目标图片103进行裁剪，生成裁剪后的图片109。

可以理解的是，用于处理图片的方法可以是由计算设备101来执行，或者也可以是由服务器来执行，或者还可以是各种软件程序来执行。其中，计算设备101可以是具有信息处理能力的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。此外，执行主体也可以体现为服务器、软件等。当执行主体为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

继续参考图6，示出了根据本公开的用于处理图片的方法的一些实施例的流程600。该用于处理图片的方法，包括以下步骤：

步骤601，对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息。

在一些实施例中，用于处理图片的方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以通过深度学习检测方法对用户选定的目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息。上述执行主体还可以通过深度学习图像分割网络对用户选定的目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息。其中，上述深度学习检测方法可以包括但不限于以下至少一项：SSD算法(Single Shot MultiBox Detector，目标检测算法)，R-CNN算法(Region-Convolutional Neural Networks，目标检测算法)，Fast R-CNN算法(Fast Region-Convolutional Neural Networks，目标检测算法)，SPP-NET算法(Spatial PyramidPooling Network，目标检测算法)，YOLO算法(You Only Look Once，目标检测算法)，FPN算法(Feature Pyramid Networks，目标检测算法)，DCN算法(Deformable ConvNets，可变卷积算法)，RetinaNet目标检测算法。上述深度学习图像分割网络可以包括但不限于以下至少一项：FCN网络(Fully Convolutional Networks，全卷积网络)，SegNet网络(SemanticSegmentation Network，图像语义分割网络)，DeepLab语义分割网络，PSPNet网络(PyramidScene Parsing Network，语义分割网络)，Mask-RCNN网络(Mask-Region-CNN，图像实例分割网络)。具体而言，上述对象信息可以包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息。上述对象可以是人，物体，动物，文字等。上述对象类别信息可以是上述人、物体和文字表征的类别，例如，人脸、商品和文字等。需要说明的是，上述目标图片可以是用户指定的图片或者终端缺省设置而确定的。此外，上述目标图片可以是用户从本地进行选取的图片，也可以是从网络上进行下载的图片。

步骤602，根据对象信息，构建得分图。

在一些实施例中，上述执行主体可以构建与目标图片大小相同的得分图。具体而言，该得分图中的数值所处的位置与上述目标图片中的像素点的位置一一对应。如此一来，目标图片中宽度方向上或者高度方向上包括的像素数量便与上述得分图中的数值数量相对应。进一步地，可以根据对象类别信息对不同类别对象的显示范围所对应的位置处设置不同的数值。作为示例，上述对象类别信息可以表征“人脸”、“文字”和“商品”。可选地，上述执行主体可以对“人脸”所处的显示范围的对应位置处的数值进行设置，例如，数值可以是“100”。对“文字”所处的显示范围的对应位置处的数值进行设置，例如，数值可以是“10”。对“商品”所处的显示范围的对应位置处的数值进行设置，例如，数值可以是“20”。需要说明的是，可以是上述执行主体对“人脸”或者“文字”所处的显示范围的对应位置处的数值进行缺省设置，还可以通过用户设置。具体而言，可以通过检测用户在显示屏上的输入操作获取上述用户设置的数值。

步骤603，生成与方向相关的方向位置向量。

在一些实施例中，上述执行主体可以生成宽度与目标图片相同的方向位置向量。具体而言，方向位置向量的元素数目等于目标图片在方向上的像素点数，方向位置向量的元素的元素值是根据从目标图片中与元素对应的像素点出发、沿与方向垂直的方向是否存在对象或者对象是否能被裁剪而设定的。作为示例，如果从目标图片中与元素对应的像素点出发、沿与方向垂直的方向不存在对象，该方向位置向量的元素的元素值可以为“0”。如果存在对象，该方向位置向量的元素的元素值可以为“1”。进一步地，如果从目标图片中与元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向存在的对象可以被裁剪，那么该方向位置向量的元素的元素值也可以为“0”。对象是否可以被裁剪，可以是由用户预先设定的，可以是执行主体通过用户在显示屏上进行的输入操作获取的，也可以是执行主体缺省设置的。进一步地，还可以将不同对象相接处对应的元素值设置成“0”。

步骤604，根据图片裁剪信息、得分图和方向位置向量，对目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据不同对象类别信息表征的不同对象所处的显示范围对应位置处的数值之和，确定裁剪区域。具体而言，可以将不同对象类别中所处的显示范围对应位置处数值之和最大的显示范围作为裁剪区域。接着，还可以根据上述方向位置向量进一步地调整上述裁剪区域，使裁剪区域的边缘与该方向位置向量的元素的元素值为“0”的位置相邻。进一步地，上述图片裁剪信息可以包括裁剪比例和裁剪宽度。根据确定的裁剪比例和裁剪宽度对该目标图片进行裁剪。其中，该裁剪后的图片可以是在上述裁剪区域中对上述目标图片进行裁剪的。或者，该裁剪后的图片包括的数值之和最大。需要说明的是，上述图片裁剪信息可以是由上述执行主体进行缺省设置，还可以通过用户设置。具体而言，可以通过检测用户在显示屏上的输入操作获取上述用户设置的数值。

本公开的一些实施例公开的用于处理图片的方法，首先，通过对目标图片中显示的对象进行检测，能够得到对象信息，上述对象信息可以包括范围信息和对象类别信息。接着，根据上述对象信息构建得分图。进一步地，构建方向位置向量。最后，根据图片裁剪信息和上述得分图，可以得到用户需求的裁剪图片。具体而言，通过上述得分图，可以体现目标图片中每个显示的对象的重要程度，进而确定裁剪区域。进一步地，根据上述方向位置向量，能够确定不同类别的对象的显示范围能否被裁断。进而进一步地调整上述裁剪区域。如此一来，提高了图片裁剪的灵活性，以及提升了用户体验。

进一步参考图7，其示出了用于处理图片的方法的另一些实施例的流程700。该用于处理图片的方法的流程700，包括以下步骤：

步骤701，对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息。

步骤702，根据对象信息，构建得分图。

在一些实施例中，步骤701-702的具体实现及所带来的技术效果可以参考图5对应的那些实施例中的步骤601-602，在此不再赘述。

步骤703，生成与方向相关的方向得分向量。

在一些实施例中，上述方向可以是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向。用于处理图片的方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以在上述得分图中按照第一方向或者第二方向进行求和，生成与方向相关的方向得分向量。具体而言，上述方向得分向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数。上述方向得分向量的元素的元素值是根据上述得分图中与上述元素对应的位置出发、沿与上述方向垂直的方向求和而生成的。作为示例，上述第一方向可以是水平方向，得分图中的“人脸”的显示范围的竖直方向的数值分别为四个100，则该方向得分向量的元素值为400。上述“人脸”在水平方向上的像素点数为4个，那么该方向得分向量的元素数目等于4个。

步骤704，生成与方向相关的方向位置向量。

在一些实施例中，步骤704的具体实现及所带来的技术效果可以参考图6对应的那些实施例中的步骤603，在此不再赘述。

步骤705，根据上述图片裁剪信息，确定与上述方向相关的方向裁剪宽度。

在一些实施例中，上述图片裁剪信息可以包括裁剪宽度和裁剪比例。上述执行主体根据裁剪宽度和上述方向，进而确定上述方向裁剪宽度。上述执行主体还可以根据裁剪比例，确定裁剪宽度。作为示例，图片裁剪比例为宽：高＝1:2，原图片尺寸为宽：高＝200mm:100mm，则图片裁剪宽度为100mm/2*1＝50mm。如此一来，再根据上述方向，确定上述方向裁剪宽度。

步骤706，确定目标图片在方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述方向裁剪宽度和上述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的上述方向得分向量的元素的元素值的和以及上述方向位置向量而确定上述第一裁剪位置和第二裁剪位置。具体而言，可以根据上述方向裁剪宽度在上述方向上确定待调整的第一裁剪位置和第二裁剪位置。接下来，对上述待调整的第一裁剪位置和第二裁剪位置进行调整，使第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的方向得分向量的元素的元素值之和最大。进一步地，还可以根据上述方向位置向量进一步地调整上述裁剪区域，使裁剪区域的边缘与该方向位置向量的元素的元素值为“0”的位置相邻。最后，确定第一裁剪位置和第二裁剪位置。

步骤707，根据第一裁剪位置、第二裁剪位置，对目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

在一些实施例中，上述执行主体根据上述第一裁剪位置、第二裁剪位置所确定的区域，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

本公开的一些实施例公开的用于处理图片的方法，首先通过对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息。之后根据上述对象信息构建得分图。然后可以生成与方向相关的方向得分向量。进一步地，生成与方向相关的方向位置向量。进而，根据上述图片裁剪信息，确定与上述方向相关的方向裁剪宽度。然后，确定上述目标图片在上述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置。最后根据上述第一裁剪位置、第二裁剪位置，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。通过裁剪信息、生成的方向得分向量和方向位置向量，确定第一裁剪位置和第二裁剪位置，可以准确地根据不同对象表征的重要性确定上述方向上的裁剪宽度。同时，根据上述方向位置向量，能够确定不同类别的对象的显示范围能否被裁断，从而调整上述第一裁剪位置和第二裁剪位置。如此一来，能够提高裁剪图片的灵活性，满足用户的裁剪需求，从而提升了用户体验。

进一步参考图8，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用于处理图片的装置的一些实施例，这些装置实施例与图6所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图8所示，一些实施例的用于处理图片的装置800包括：检测单元801、构建单元802、第一生成单元803和第二生成单元804。其中，检测单元801被配置成对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；构建单元802被配置成根据上述对象信息，构建得分图；第一生成单元803，被配置成生成与方向相关的方向位置向量，其中，上述方向位置向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向位置向量的元素的元素值是根据从上述目标图片中与上述元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向是否存在对象或者上述对象是否能被裁剪而设定的；第二生成单元804被配置成根据图片裁剪信息、上述得分图和方向位置向量，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

在一些实施例的可选实现方式中，用于处理图片的装置800还包括：第三生成单元，被配置成生成与方向相关的方向得分向量，上述方向是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向，其中，上述方向得分向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向得分向量的元素的元素值是根据从上述得分图中与上述元素对应的位置出发、沿与上述方向垂直的方向求和而生成的。

在一些实施例的可选实现方式中，用于处理图片的装置800中的第二生成单元804进一步被配置成根据上述图片裁剪信息，确定与上述方向相关的方向裁剪宽度；确定上述目标图片在上述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置，上述第一裁剪位置和第二裁剪位置根据上述方向裁剪宽度和上述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的上述方向得分向量的元素的元素值的和以及上述方向位置向量而确定的；根据上述方向裁剪宽度和上述第一裁剪位置、第二裁剪位置，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

在一些实施例中，用于处理图片的装置800包括的检测单元801、构建单元802、第一生成单元803和第二生成单元804的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图6对应的实施例，在此不再赘述。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备)900的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图9示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备900可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理装置901、ROM 902以及RAM903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置907；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图9示出了具有各种装置的电子设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图9中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，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，本公开的一些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。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM 902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读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介质，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述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该电子设备执行时，使得该电子设备：对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；根据上述对象信息，构建得分图，在上述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；生成与方向相关的方向位置向量，其中，上述方向位置向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向位置向量的元素的元素值是根据从上述目标图片中与上述元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向是否存在对象或者上述对象是否能被裁剪而设定的；根据图片裁剪信息、上述得分图和上述方向位置向量，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括检测单元、构建单元、第一生成单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，检测单元还可以被描述为“对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种用于处理图片的方法，包括：对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；根据上述对象信息，构建得分图，在上述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；生成与方向相关的方向位置向量，其中，上述方向位置向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向位置向量的元素的元素值是根据从上述目标图片中与上述元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向是否存在对象或者上述对象是否能被裁剪而设定的；根据图片裁剪信息、上述得分图和上述方向位置向量，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

根据本公开的一个或多个实施例，该方法还包括：生成与方向相关的方向得分向量，上述方向是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向，其中，上述方向得分向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向得分向量的元素的元素值是根据从上述得分图中与上述元素对应的位置出发、沿与上述方向垂直的方向求和而生成的。

根据本公开的一个或多个实施例，根据图片裁剪信息和上述得分图，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片，包括：根据上述图片裁剪信息，确定与上述方向相关的方向裁剪宽度；确定上述目标图片在上述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置，上述第一裁剪位置和第二裁剪位置根据上述方向裁剪宽度和上述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的上述方向得分向量的元素的元素值的和以及方向位置向量而确定的；根据上述上述第一裁剪位置和第二裁剪位置，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种用于处理图片的装置，该装置包括：检测单元，被配置成对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，上述对象信息包括用于表征上述对象的显示范围的范围信息和对象信息；构建单元，被配置成根据上述对象信息，构建得分图，在上述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；第一生成单元，被配置成生成与方向相关的方向位置向量，其中，上述方向位置向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向位置向量的元素的元素值是根据从上述目标图片中与上述元素对应的像素点出发、沿与上述方向垂直的方向是否存在对象或者上述对象是否能被裁剪而设定的；第二生成单元，被配置成根据图片裁剪信息和上述得分图，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

根据本公开的一个或多个实施例，用于处理图片的装置还包括：第二生成单元，被配置成生成与方向相关的方向得分向量，上述方向是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向，其中，上述方向得分向量的元素数目等于上述目标图片在上述方向上的像素点数，上述方向得分向量的元素的元素值是根据从上述得分图中与上述元素对应的位置出发、沿与上述方向垂直的方向求和而生成的。

根据本公开的一个或多个实施例，用于处理图片的装置中的第二生成单元进一步被配置成根据上述图片裁剪信息，确定与上述方向相关的方向裁剪宽度；确定上述目标图片在上述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置，上述第一裁剪位置和第二裁剪位置根据上述方向裁剪宽度和上述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的上述方向得分向量的元素的元素值的和以及上述方向位置向量而确定的；根据上述第一裁剪位置和第二裁剪位置，对上述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如上述任一实施例描述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，上述程序被处理器执行时实现如上述任一实施例描述的方法。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种用于处理图片的方法，包括：

对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，所述对象信息包括用于表征所述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；

根据所述对象信息，构建得分图，在所述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；

生成与方向相关的方向位置向量，其中，所述方向位置向量的元素数目等于所述目标图片在所述方向上的像素点数，所述方向位置向量的元素的元素值是根据从所述目标图片中与所述元素对应的像素点出发、沿与所述方向垂直的方向是否存在对象或者所述对象是否能被裁剪而设定的；

根据图片裁剪信息、所述得分图和所述方向位置向量，对所述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

生成与方向相关的方向得分向量，所述方向是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向，其中，所述方向得分向量的元素数目等于所述目标图片在所述方向上的像素点数，所述方向得分向量的元素的元素值是根据从所述得分图中与所述元素对应的位置出发、沿与所述方向垂直的方向求和而生成的。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据图片裁剪信息、所述得分图和所述方向位置向量，对所述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片，包括：

根据所述图片裁剪信息，确定与所述方向相关的方向裁剪宽度；

确定所述目标图片在所述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置，所述第一裁剪位置和第二裁剪位置是根据所述方向裁剪宽度、所述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的所述方向得分向量的元素的元素值的和以及所述方向位置向量而确定的；

根据所述第一裁剪位置和所述第二裁剪位置，对所述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

4.一种用于处理图片的装置，包括：

检测单元，被配置成对目标图片中显示的对象进行检测，得到对象信息，所述对象信息包括用于表征所述对象的显示范围的范围信息和对象类别信息；

构建单元，被配置成根据所述对象信息，构建得分图，在所述得分图中不同类别的对象的显示范围的对应位置处的数值不同；

第一生成单元，被配置成生成与方向相关的方向位置向量；

第二生成单元，被配置成根据图片裁剪信息、所述得分图和所述方向位置向量，对所述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述装置还包括：

第三生成单元，被配置成生成与方向相关的方向得分向量，所述方向是第一方向或者与第一方向垂直的第二方向，其中，所述方向得分向量的元素数目等于所述目标图片在所述方向上的像素点数，所述方向得分向量的元素的元素值是根据从所述得分图中与所述元素对应的位置出发、沿与所述方向垂直的方向求和而生成的。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述第二生成单元进一步被配置成：

根据所述图片裁剪信息，确定与所述方向相关的方向裁剪宽度；

确定所述目标图片在所述方向上的第一裁剪位置和第二裁剪位置，所述第一裁剪位置和第二裁剪位置是根据所述方向裁剪宽度、所述第一裁剪位置和第二裁剪位置所包括的所述方向得分向量的元素的元素值的和以及所述方向位置向量而确定的；

根据所述第一裁剪位置和所述第二裁剪位置，对所述目标图片进行裁剪，生成裁剪后图片。

7.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。

Images