CN111726476A - 图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了图像处理方法、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：获取目标图像；确定该目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，该主体图像为与该目标图像中预定义的主体相对应的图像；基于该概率集合，确定该目标图像中是否包括主体。该实施方式可以便捷、有效的确定出该目标图像中是否包括主体。

Description

图像处理方法、装置、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，具体涉及图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

目前，图像处理技术在人们生活中应用越来越广泛，图像处理技术可以包括计算机或者终端根据用户需求的裁剪比例对包括主体的图像进行自动裁剪的技术。常用方法可以通过人工智能算法来得到主体的图像，但是同样对目标图像是否包括真实的主体存在较难确定、不准确的情况。

发明内容

本公开的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。本公开的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图像处理方法、装置、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图像处理方法，该方法包括：获取目标图像；确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像；基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标图像；第一确定单元，被配置成确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像；第二确定单元，被配置成基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

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，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一、二方面中任一的方法。

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，程序被处理器执行时实现如第一、二方面中任一的方法。

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，获取目标图像。然后通过确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，进而得到的概率集合来作为确定上述目标图像是否包括主体的依据，其中，上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像。最后，通过所确定的上述概率集合，来进一步确定上述目标图像中是否包括主体。在这里，上述图像处理方法可以简便、有效的确定出目标图像中是否包括主体。

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2是根据本公开的一些实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图；

图3是根据本公开的图像处理方法的一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的图像处理方法的另一些实施例的流程图；

图5是根据本公开的图像处理装置的一些实施例的结构示意图；

图6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。

具体实施方式

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2是根据本公开一些实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图。

图1-图2所示，电子设备101可以获取目标图像102。其中，上述目标图像102中的主体包括女人和树木。除此之外，电子设备101可以确定上述目标图像102中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合105。其中，上述主体图像为与上述目标图像102中预定义的主体相对应的图像。作为示例，上述主体图像可以包括：女人图像103和树木图像104。作为示例，上述概率集合可以是[(0.01，0.02，0.6，0.7，0.8，0.02，0.03，0.06，0.05)，(0.03，0.72，0.63，0.82，0.3，0.02，0.03，0.06，0.05)，(0.02，0.63，0.64，0.75，0.8，0.2，0.7，0.6，0.07)，(0.01，0.92，0.62，0.87，0.8，0.62，0.73，0.66，0.08)，(0.004，0.96，0.86，0.97，0.8，0.02，0.8，0.96，0.04)，(0.03，0.92，0.68，0.75，0.6，0.82，0.63，0.56，0.45)，(0.11，0.82，0.69，0.87，0.8，0.12，0.03，0.6，0.25)，(0.31，0.02，0.56，0.37，0.8，0.12，0.23，0.06，0.35)，(0.21，0.02，0.3，0.32，0.33，0.22，0.13，0.16，0.15)]。

最后，电子设备101可以通过上述概率集合105，确定上述目标图像102中包括主体。作为示例，主体可以是女人和树木。可选的，可以通过上述概率集合105中的各个概率与预定阈值(例如0.5)比较，确定像素点的数目，响应于概率大于上述预定阈值的数目多于上述数目的预定比例(例如，三分之一)，确定上述目标图像102包括主体。

需要说明的是，图像处理方法可以是由电子设备101来执行。上述电子设备101可以是硬件，也可以是软件。当电子设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当电子设备101体现为软件时，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。

应该理解，图1-图2中的电子设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的电子设备。

继续参考图3，示出了根据本公开的图像处理方法的一些实施例的流程300。该图像处理方法，包括以下步骤：

步骤301，获取目标图像。

在一些实施例中，图像处理方法的执行主体(例如图1所示的电子设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标图像。其中，上述目标图像可以是待确定是否包括主体的图像。上述目标图像可以是存储在本地的图像，还可以是从网络上下载的图像。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/3G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。作为示例，可以从存储图像的数据库中获取上述目标图像。

步骤302，确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合。

在一些实施例中，基于步骤301中获得的目标图像，上述执行主体可以首先确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合。其中，上述主体图像可以是上述目标图像中的前景图像。上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像。作为示例，可以将上述目标图像输入至预先训练的残差网络(Residual Network，ResNet)，得到上述目标图像中像素点对应的概率集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合还可以包括以下步骤：

第一步，对上述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像。其中，预处理的方式可以包括但不限于以下至少一项：灰度化，几何变换，图像增强。

第二步，基于图像分割算法，对上述预处理后的图像进行处理，得到上述概率集合。其中，上述图像分割算法可以包括以下之一：FCN网络(Fully ConvolutionalNetworks，全卷积网络)，SegNet网络(Semantic Segmentation Network，图像语义分割网络)，DeepLab语义分割网络，PSPNet网络(Pyramid Scene Parsing Network，语义分割网络)。

步骤303，基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

在一些实施例中，图像处理方法的执行主体可以基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。作为示例，首先，可以预先设定一个阈值，响应于上述概率集合中有一定数目的概率大于预先设定的阈值，可以认为上述目标图像包括主体。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体可以包括以下步骤：

第一步，确定上述目标图像的像素数目。作为示例，可以通过确定上述目标图像的分辨率，进而来确定上述图像的像素数目。作为示例，上述目标图像的分辨率为400*400，可以得到上述目标图像的像素数目为160000个。

第二步，将上述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值。其中，上述概率集合中每个概率值与上述目标图像的像素点是一一对应的。作为示例，假设上述目标图像的分辨率为3*3。可以得到概率集合是“0.2，0.8，0.2，0.5，0.6，0.8，0.5，0.3，0.6”，可以得到第一数值是4.5。

第三步，基于上述第一数值和上述像素数目，得到第二数值。作为示例，可以通过上述第一数值除以上述像素数目来得到上述第二数值。作为示例，假设上述目标图像的分辨率为3*3。可以得到概率集合是“0.2，0.8，0.2，0.5，0.6，0.8，0.5，0.3，0.6”，可以得到第一数值是4.5。可以得到上述目标图像的像素数目是9，进而将上述第一数值4.5除以上述像素数目9，可以得到第二数值0.5。

第四步，响应于上述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定上述目标图像不包括主体。

本公开的一些实施例提供的方法，首先，获取目标图像。然后通过确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，进而得到的概率集合来作为确定上述目标图像是否包括主体的依据，其中，上述主体图像为与上述目标图像中主体相对应的图像。最后，通过所确定的上述概率集合，来进一步确定上述目标图像中是否包括主体。在这里，上述图像处理方法可以简便、有效的确定出目标图像中是否包括主体。

进一步参考图4，其示出了图像处理方法的另一些实施例的流程400。该图像处理方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取目标图像。

在一些实施例中，图像处理方法的执行主体(例如图1所示的电子设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标图像。

步骤402，确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中主体相对应的图像。

在一些实施例中，步骤401和402的具体实现及所带来的技术效果可以参考图3对应的那些实施例中的步骤301和302，在此不再赘述。

步骤403，基于上述概率集合，确定待确定的主体图像集合。

在一些实施例中，执行主体可以基于上述概率集合，确定待确定的主体图像集合。其中，上述待确定的主体图像可以是待抠出的图像或者已经抠出来的图像。作为示例，可以通过预先设定一个阈值，确定上述概率集合中各个概率大于上述阈值的对应像素点，得到像素点集合，将上述像素点集合中的像素点进行连通域计算，得到上述待确定的主体图像集合。

步骤404，确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目。作为示例，可以通过统计的方法来确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目。

步骤405，响应于上述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定上述目标图像不包括主体。

在一些实施例中，响应于上述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，上述执行主体可以确定上述目标图像不包括主体。作为示例，可以假设上述第二阈值为数值5，响应于待确定的主体图像的数目为6，则可以确定上述目标图像中不包括主体。

步骤406，响应于上述待确定的主体图像的数目小于或等于上述第二阈值，确定每个待确定的主体图像的像素数目。

在一些实施例中，响应于上述待确定的主体图像的数目小于或等于上述第二阈值，上述执行主体可以确定每个待确定的主体图像的像素数目。作为示例，可以通过确定上述每个待确定的主体图像的分辨率，进而来得到上述每个待确定的主体图像的像素数目。

步骤407，响应于上述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，确定上述目标图像不包括主体。

在一些实施例中，响应于上述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，上述执行主体可以确定上述目标图像不包括主体。作为示例，确定4个待确定的主体的图像的像素值，4个待确定的主体的图像分别对应的像素值可以是9，16，25，36。上述第三阈值可以是8，进而可以确定上述目标图像中不存在主体。

从图4中可以看出，与图4对应的一些实施例的描述相比，图4对应的一些实施例中的图像处理方法的流程400更一步扩展了基于上述概率集合和上述待确定的主体图像确定上述目标图像是否包括主体的步骤。进而，可以更为快捷、精确地确定出目标图像中是否包括主体。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种图像处理装置的一些实施例，这些装置实施例与图4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5所示，一些实施例的图像处理装置500包括：获取单元501、第一确定单元502和第二确定单元503。其中，获取单元501，被配置成获取目标图像。第一确定单元502，被配置成确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中主体相对应的图像。第二确定单元503，被配置成基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

在一些实施例的一些可选实现方式中，图像处理装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：确定上述目标图像的像素数目；将上述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值；基于上述第一数值和上述像素数目，得到第二数值；响应于上述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定上述目标图像不包括主体。

在一些实施例的一些可选实现方式中，图像处理装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：基于上述概率集合，确定待确定的主体图像集合，其中，上述待确定的主体图像为带抠出的图像；确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目；响应于上述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定上述目标图像不包括主体。

在一些实施例的一些可选实现方式中，图像处理装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：响应于上述待确定的主体图像的数目小于或等于上述第二阈值，确定每个待确定的主体图像的像素数目；响应于上述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，确定上述目标图像不包括主体。

在一些实施例的一些可选实现方式中，图像处理装置500的第一确定单元502可以进一步被配置成：对上述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于图像分割算法，对上述预处理后的图像进行处理，得到上述概率集合。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图4描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，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或图2中的电子设备)600的结构示意图。图6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6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：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606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，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6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609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601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：获取目标图像；确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中主体相对应的图像；基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

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：一种处理器包括获取单元、第一确定单元和第二确定单元。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，获取单元还可以被描述为“获取目标图像的单元”。

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，提供了一种图像处理方法，包括：获取目标图像；确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像；基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体，包括：确定上述目标图像的像素数目；将上述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值；基于上述第一数值和上述像素数目，得到第二数值；响应于上述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定上述目标图像不包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体，包括：基于上述概率集合，确定待确定的主体图像集合，其中，上述待确定的主体图像为带抠出的图像；确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目；响应于上述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定上述目标图像不包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，上述确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，包括：对上述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于图像分割算法，对上述预处理后的图像进行处理，得到上述概率集合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像处理装置，包括：获取单元、第一确定单元和第二确定单元。其中，获取单元，被配置成获取目标图像。第一确定单元，被配置成确定上述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，上述主体图像为与上述目标图像中预定义的主体相对应的图像。第二确定单元，被配置成基于上述概率集合，确定上述目标图像中是否包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，图像处理装置的第二确定单元可以进一步被配置成：确定上述目标图像的像素数目；将上述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值；基于上述第一数值和上述像素数目，得到第二数值；响应于上述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定上述目标图像不包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，图像处理装置的第二确定单元可以进一步被配置成：基于上述概率集合，确定待确定的主体图像集合，其中，上述待确定的主体图像为带抠出的图像；确定上述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目；响应于上述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定上述目标图像不包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，图像处理装置的第二确定单元可以进一步被配置成：响应于上述待确定的主体图像的数目小于或等于上述第二阈值，确定每个待确定的主体图像的像素数目；响应于上述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，确定上述目标图像不包括主体。

根据本公开的一个或多个实施例，图像处理装置的第一确定单元可以进一步被配置成：对上述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于图像分割算法，对上述预处理后的图像进行处理，得到上述概率集合。

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 (12)

1.一种图像处理方法，包括：

获取目标图像；

确定所述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，所述主体图像为与所述目标图像中预定义的主体相对应的图像；

基于所述概率集合，确定所述目标图像中是否包括主体。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述概率集合，确定所述目标图像中是否包括主体，包括：

确定所述目标图像的像素数目；

将所述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值；

基于所述第一数值和所述像素数目，得到第二数值；

响应于所述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定所述目标图像不包括主体。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述概率集合，确定所述目标图像中是否包括主体，包括：

基于所述概率集合，确定待确定的主体图像集合；

确定所述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目；

响应于所述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定所述目标图像不包括主体。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述概率集合，确定所述目标图像中是否包括主体，还包括：

响应于所述待确定的主体图像的数目小于或等于所述第二阈值，确定每个待确定的主体图像的像素数目；

响应于所述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，确定所述目标图像不包括主体。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，包括：

对所述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像；

基于图像分割算法，对所述预处理后的图像进行处理，得到所述概率集合。

6.一种图像处理装置，包括：

获取单元，被配置成获取目标图像；

第一确定单元，被配置成确定所述目标图像中每个像素点属于主体图像的概率，得到概率集合，其中，所述主体图像为与所述目标图像中预定义的主体相对应的图像；

第二确定单元，被配置成基于所述概率集合，确定所述目标图像中是否包括主体。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第二确定单元进一步被配置成：

确定所述目标图像的像素数目；

将所述概率集合中各个概率对应的概率值进行相加，得到第一数值；

基于所述第一数值和所述像素数目，得到第二数值；

响应于所述第二数值低于预先设定的第一阈值，确定所述目标图像不包括主体。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第二确定单元进一步被配置成：

基于所述概率集合，确定待确定的主体图像集合，其中，所述待确定的主体图像为带抠出的图像；

确定所述待确定的主体图像集合中待确定的主体图像的数目；

响应于所述待确定的主体图像的数目大于预先设定的第二阈值，确定所述目标图像不包括主体。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第二确定单元进一步被配置成：

响应于所述待确定的主体图像的数目小于或等于所述第二阈值，确定每个待确定的主体图像的像素数目；

响应于所述每个待确定的主体图像的像素数目小于预先设定的第三阈值，确定所述目标图像不包括主体。

10.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第一确定单元进一步被配置成：

对所述目标图像进行预处理，得到预处理后的图像；

基于图像分割算法，对所述预处理后的图像进行处理，得到所述概率集合。

11.一种电子设备，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权利要求1-5中任一所述的方法。

12.一种非暂态计算机可读存储介质，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1-5中任一所述的方法。

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