CN112036241A

CN112036241A - 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

Info

Publication number: CN112036241A
Application number: CN202010733648.5A
Authority: CN
Inventors: 施雪梅; 曾凡平
Original assignee: Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority date: 2020-07-27
Filing date: 2020-07-27
Publication date: 2020-12-04

Abstract

本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取图像数据；对所述图像数据进行特征点检测，得到所述拍摄图像的特征点位置信息；将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像。可见，通过本公开实施例的技术方案，可见，通过本公开实施例的技术方案，图像拍摄端所生成的目标图像携带有特征点位置信息，这样，图像编辑端在对目标图像进行特效处理时，可以直接从目标图像获得拍摄图像的特征点位置信息，而不用依赖模型文件来识别拍摄图像的特征点信息，从而可以降低图像处理应用程序的安装体积，进而节省了图像编辑端的存储空间。

Description

一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着技术的不断发展，社会的不断进步，互联网企业也愈发的蓬勃发展起来，很多用户可以通过手机等终端拍摄各种所需的图像，相应的，很多图像处理应用程序也应运而生。

在实际应用中，在图像包括人脸区域时，图像处理应用程序通常需要对图像的人脸区域进行处理。在对人脸区域进行处理时，需要对人脸区域的各个部位进行定位。然而，为了准确对人脸区域的各个部位进行精准实时定位，现有的图像处理应用程序通常依赖很多模型文件，也就是说，在安装图像处理应用程序时，需要安装很多模型文件，从而使得图像处理应用程序的安装体积大大增加。

发明内容

为了解决相关技术中存在的在安装图像处理应用程序时，需要安装很多模型文件而导致图像处理应用程序的安装体积大大增加的技术问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取图像数据；

对所述图像数据进行特征点检测，得到所述拍摄图像的特征点位置信息；

将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像。

可选的，所述拍摄图像还包括图像属性信息文件；

所述将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像，包括：

将所述特征点位置信息存储于所述图像属性信息文件中，得到目标图像属性信息文件；

基于所述图像数据和所述目标图像属性信息文件生成目标图像。

可选的，所述方法还包括：

上传所述目标图像至服务器，其中，所述服务器在对所述目标图像进行图像处理时，所述目标图像的特征点位置信息保持不变。

可选的，所述图像处理包括以下至少一种：对所述目标图像进行缩小、对所述目标图像进行放大、对所述目标图像进行旋转、对所述目标图像进行压缩和对所述目标图像进行格式转换。

可选的，所述方法还包括：

所述服务器接收第一客户端的目标图像下载请求并发送所述目标图像至第一客户端；其中所述第一客户端从所述目标图像读取特征点位置信息，基于所读取的特征点位置信息对所述目标图像进行特效处理。

可选的，所述图像属性信息文件包括可交换图像文件格式数据文件，所述可交换图像文件格式数据文件包括多个预设标签，所述多个预设标签中的其中一个预设标签用于存储所述特征点位置信息。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种图像生成装置，所述装置包括：

图像数据获取模块，被配置为执行获取图像数据；

特征点检测模块，被配置为执行对所述图像数据进行特征点检测，得到所述拍摄图像的特征点位置信息；

目标图像生成模块，被配置为执行将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像。

可选的，所述拍摄图像还包括图像属性信息文件；

所述目标图像生成模块，还被配置为执行：

可选的，所述装置还被配置为执行：

可选的，所述服务器被配置为执行：

接收第一客户端的目标图像下载请求并发送所述目标图像至第一客户端；其中，所述第一客户端从所述目标图像读取特征点位置信息，基于所读取的特征点位置信息对所述目标图像进行特效处理。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现第一方面所述的图像处理方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行第一方面所述的图像处理方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机实现第一方面所述的图像处理方法。

本公开实施例提供的技术方案中，图像拍摄端获取图像数据；对图像数据进行特征点检测，得到拍摄图像的特征点位置信息；并将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像。可见，通过本公开实施例的技术方案，图像拍摄端所生成的目标图像携带有特征点位置信息，这样，图像编辑端在对目标图像进行特效处理时，可以直接从目标图像获得拍摄图像的特征点位置信息，而不用依赖模型文件来识别拍摄图像的特征点信息，从而可以降低图像处理应用程序的安装体积，进而节省了图像编辑端的存储空间。并且，由于图像编辑端不用检测拍摄图像的特征点位置信息，从而节省了时间，提高了图像处理效率。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种图像拍摄端、服务器以及图像编辑端的结构框图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种拍摄端、服务器以及编辑端的交互示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的另一种用于图像处理的装置的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开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，以便这里描述的本公开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。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为了解决相关技术中存在的在安装图像处理应用程序时，需要安装很多模型文件而导致图像处理应用程序的安装体积大大增加的技术问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，将对本公开实施例提供的一种图像处理方法进行详细介绍。

需要说明的是，该图像处理方法可以应用于图像处理装置，该图像处理装置可以安装于电子设备中，该电子设备可以是图像拍摄端，图像拍摄端中安装有的拍摄类应用程序，也就是说，图像拍摄端具有图像拍摄功能，该图像拍摄端可以是手机，平板等，本公开实施例对图像拍摄端不做具体限定。

如图1所示，本公开实施例提供的一种图像处理方法，可以包括如下步骤：

在步骤S11中，获取图像数据。

具体的，图像拍摄端在接收到图像拍摄操作指令时，可以拍摄图像，图像拍摄端在拍摄图像时可以获取到图像数据，该图像数据可以是位图数据，位图数据的像素可以分配有特定的位置和颜色值，每个像素的颜色信息由RGB组合或者灰度值表示。

并且，根据位图数据中的位深度，可将位图分为1、4、8、16、24及32位图像等。每个像素使用的信息位数越多，可用的颜色就越多，颜色表现就越逼真，相应的数据量越大。例如，位深度为1的像素，位图只有两个可能的值(黑色和白色)，所以又称为二值位图。位深度为8的图像有256个可能的值，位深度为8的灰度模式图像有256个可能的灰色值。

在步骤S12中，对图像数据进行特征点检测，得到拍摄图像的特征点位置信息。

图像拍摄端在拍摄图像的过程中，为保证拍摄图像的测光效果，可以使用特征点位置信息进行测光，也就是说，在图像的拍摄过程中，可以获取到拍摄图像的特征点位置信息。并且，拍摄该拍摄图像前存在预览过程，因此，检测到的特征点位置信息的准确度较高。

具体的，可以将图像数据输入人脸特征点检测模块，人脸特征点检测模块对图像数据进行特征点检测，得到拍摄图像的特征点位置信息。

在实际应用中，特征点位置信息可以是人脸的特征点位置信息，或者，拍摄图像所包括的动物或者植物的特征点位置信息，这都是合理的，本公开实施例对拍摄图像的特征点位置信息不做具体限定。

在步骤S13中，将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像。

图像拍摄端在获取到拍摄图像的图像数据，以及拍摄图像的特征点位置信息后，可以将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像，这样，目标图像中携带有特征点位置信息，在后续步骤中，当图像编辑端对目标图像进行特效处理时，可以直接从目标图像中获取到特征点位置信息，并基于特征点位置信息对目标图像进行特效处理。

而不用像现有技术那样，图像编辑端在接收到待进行特效处理的图像后，需要依赖图像处理应用程序的模型软件来识别待进行特效处理的图像的特征点位置信息，不仅可以达到节省图处理端的存储空间，还可以提高图像处理的效率，另外，通过直接使用目标图像中携带的特征点位置信息对目标图像进行处理，可以避免不同的终端所使用的特征点位置识别算法不同，而带来的特征点位置信息准确性不一致的问题。

在图1所示实施例的基础上，在一种实现方式中，拍摄图像还包括图像属性信息文件；

此时，将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像，可以包括如下步骤，分别为步骤a1和步骤a2：

步骤a1，将特征点位置信息存储于图像属性信息文件中，得到目标图像属性信息文件。

具体的，拍摄图像除了可以包括图像数据，还可以包括图像属性信息文件，该图像属性信息文件可以包括拍摄图像的属性信息和拍摄数据，在实际应用中，该图像属性信息文件可以被附加在JPEG、TIFF等文件之中。图像拍摄端在将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像之前，可以将特征点位置信息存储于图像属性信息文件中，这样，后续步骤中，图像编辑端在对目标图像进行特效处理时，可以快速地从目标图像的图像属性信息文件中获取特征点位置信息。

作为本公开实施例的一种实现方式，图像属性信息文件包括可交换图像文件格式数据文件，可交换图像文件格式数据文件包括多个预设标签，多个预设标签中的其中一个预设标签用于存储特征点位置信息。

具体的，在该实现方式中，图像属性信息文件可以包括可交换图像文件格式exif数据文件，其中，exif是Exchangeable image file format的简称，是可交换图像文件格式，exif数据可以记录拍摄图像的属性信息和拍摄数据，它通常被附加在JPEG、TIFF等文件之中。

图像拍摄端在获取到exif数据文件之后，可以将特征点位置信息写入exif数据的一个预设标签中，得到目标exif数据文件，以便后续步骤中，图像编辑端可以快速地从目标exif数据文件的该预设标签中读取到拍摄图像的特征点位置信息。

其中，用于存储拍摄图像的特征点位置信息的预设标签可以是exif数据文件的User comments标签，当然，还可以是exif数据文件的其他预设标签，本公开实施例对存储拍摄图像的特征点位置信息的预设标签不做具体限定。

可见，通过本公开实施例提供的技术方案，图像拍摄端通过将特征点位置信息写入可交换图像文件格式exif数据文件的一个预设标签中，得到目标exif数据文件，有利于图像编辑端快速地从目标exif数据文件中读取到拍摄图像的特征点位置信息，进一步提高图像处理效率。

步骤a2，基于图像数据和目标图像属性信息文件生成目标图像。

具体的，图像拍摄端在将拍摄图像的特征点位置信息写入图像属性信息文件，得到目标图像属性信息文件后，可以将图像数据和目标图像属性信息文件保存为目标图像，有利于图像编辑端快速地从目标图像的目标图像属性信息文件读取到拍摄图像的特征点位置信息，进一步提高图像处理效率。

在上述实施例的基础上，在一种实施方式中，本公开实施例提供的一种图像处理方法，还可以包括如下步骤：

上传目标图像至服务器，其中，服务器在对目标图像进行图像处理时，目标图像的特征点位置信息保持不变。

在该实施方式中，图像拍摄端在得到携带拍摄图像的特征点位置信息的目标图像后，可以将目标图像上传至服务器，以便后续步骤中，图像编辑端可以从服务器下载目标图像，并对目标图像进行特效处理。

并且，服务器在接收到目标图像后，可以对目标图像进行图像处理，但是，不会对拍摄图像的特征点位置信息进行处理，也就是说，服务器在对目标图像进行图像处理时，目标图像的特征点位置信息保持不变，这样，后续步骤中，图像编辑端在从服务器下载得到目标图像后，可以得到拍摄图像的特征点位置信息，并可以直接基于拍摄图像的特征点位置信息来对目标图像进行特效处理。

在实际应用中，服务器对目标图像的图像处理可以包括以下至少一种：对目标图像进行缩小、对目标图像进行放大、对目标图像进行旋转、对目标图像进行压缩和对目标图像进行格式转换。

当然，上面只是列举了服务器对目标图像的几种图像处理方式，在实际应用中，服务器还可以对目标图像进行其他方式的图像处理，但是，服务器在对目标图像进行图像处理时，目标图像的特征点位置信息保持不变。本公开实施例对服务器对目标图像的图像处理方式不做具体限定。

可见，通过本实施方式提供的技术方案，服务器在对目标图像进行图像处理时，不会改变拍摄图像的特征点位置信息，这样，图像编辑端可以直接获取到拍摄图像的特征点位置信息，而不用像现有技术那样，图像编辑端在接收到拍摄图像后，需要依赖图像处理应用程序的模型软件来识别拍摄图像的人脸特征点位置信息。不仅可以达到节省图处理端的存储空间，还可以提高图像处理的效率，另外，通过直接使用已有的人脸特征点位置信息，可以避免不同终端所使用的特征点位置识别算法不同，而带来的人脸特征点位置信息准确性不一致的问题。

可以理解的是，在实际应用中，图像编辑端与图像拍摄端可以位于同一终端，也可以位于不同终端。

图像编辑端需要对目标图像进行特效处理时，可以向服务器发送目标图像下载请求以从服务器下载目标图像，进而从目标图像读取特征点位置信息，并基于所读取的特征点位置信息对目标对象进行特效处理。

在一种实施方式中，图像编辑端需要对目标图像进行特效处理时，该图像处理方法还可以包括如下步骤b1：

步骤b1，服务器接收第一客户端的目标图像下载请求并发送目标图像至第一客户端。

其中，第一客户端从目标图像读取特征点位置信息，基于所读取的特征点位置信息对目标图像进行特效处理。

可以理解的是，第一客户端即为上面实施例所述的图像编辑端。图像编辑端需要对目标图像进行特效处理时，可以向服务器发送目标图像下载请求，服务器在接收到目标图像下载请求后，对目标图像下载请求进行解析，并将目标图像发送到图像编辑端，这样，图像编辑端可以得到目标图像。

并且，由于目标图像中携带有拍摄图像的特征点位置信息，因此，图像编辑端在得到目标图像后，可以直接从目标图像读取特征点位置信息。并可以基于所读取的特征点位置信息对目标图像进行特效处理。需要说明的是，图像编辑端具体对目标图像进行怎样的特效处理，可以根据实际情况进行确定，本公开实施例对此不做具体限定。

举例而言，特征点位置信息是人脸特征点位置信息，因此，图像编辑端在获取到目标图像后，可以从目标图像读取拍摄图像的人脸特征点位置信息，并可以直接对目标图像的人脸区域进行美颜等特效处理。

可见，通过本实施方式提供的技术方案，图像编辑端可以直接从目标图像获取到拍摄图像的特征点位置信息，而不用像现有技术那样，图像编辑端在接收到拍摄图像后，需要依赖图像处理应用程序的模型软件来识别拍摄图像的人脸特征点位置信息。不仅可以达到节省图处理端的存储空间，还可以提高图像处理的效率，另外，通过直接使用已有的人脸特征点位置信息，可以避免不同终端所使用的特征点位置识别算法不同，而带来的人脸特征点位置信息准确性不一致的问题。

为了方案描述清楚，下面将以结合具体实例对本公开实施例所提供的图像处理方法进行详细阐述。

如图2所示，包括两个终端，分别为第一终端210和第二终端230，还包括一个服务器220。当然，在实际应用中，终端的数量以及服务器的数量可以较多，本公开实施例对终端和服务器的数量不做具体限定。

并且，第一终端210可以是图像拍摄端，此时，第一终端210可以包括图像数据获取模块211、特征点检测模块212，以及目标图像生成模块213。

其中，图像数据获取模块，被配置为执行获取图像数据；

特征点检测模块，被配置为执行对图像数据进行特征点检测，得到拍摄图像的特征点位置信息；

目标图像生成模块，被配置为执行将图像数据和特征点位置信息保存为目标图像。

并且，在拍摄图像除了包括图像数据，还包括图像属性信息文件时，

目标图像生成模块213，还被配置为执行：

将特征点位置信息存储于图像属性信息文件中，得到目标图像属性信息文件；

基于图像数据和目标图像属性信息文件生成目标图像。

在一种实施方式中，图像属性信息文件包括可交换图像文件格式数据文件，可交换图像文件格式数据文件包括多个预设标签，多个预设标签中的其中一个预设标签用于存储特征点位置信息。

并且，图像拍摄端210可以将目标图像上传至服务器220。服务器220可以包括图像处理模块221。

其中，图像处理模块221可以被配置为执行在对所述目标图像进行图像处理时，所述目标图像的特征点位置信息保持不变。

其中，上述图像处理包括以下至少一种：对目标图像进行缩小、对目标图像进行放大、对目标图像进行旋转、对目标图像进行压缩和对目标图像进行格式转换。

并且，第二终端230可以是图像编辑端，图像编辑端可以从服务器220下载目标图像，并对目标图像进行特征处理。图像编辑端230可以包括图像下载模块231、特征点位置信息读取模块232和图像特效处理模块233。

其中，图像下载模块231，可以被配置为执行向服务器发送目标图像下载请求，得到所述目标图像。

特征点位置信息读取模块232，可以被配置为执行从所述目标图像读取特征点位置信息。

图像特效处理模块233，可以被配置为执行基于所读取的特征点位置信息对所述目标图像进行特效处理。

需要说明的是，在第一方面的方法实施例中，已经对图像拍摄端、服务器以及图像编辑端进行了详细阐述，在此不再赘述。并且，在实际应用中，第一终端210还可以是图像编辑端，第二终端230还可以是图像拍摄端。可以理解的是，第一终端210为图像编辑端时，还可以包括图像下载模块、特征点位置信息读取模块和图像特效处理模块，第二终端230为图像拍摄端时，还可以包括图像数据获取模块、特征点检测模块，以及目标图像生成模块。

为了方案描述清楚，下面将结合应用场景对本公开实施例提供的图像处理方法进行详细阐述。如图3所示。

从图3可以看出，拍摄端可以拍摄一张图像，得到该图像的图像数据如位图bitmap数据，以及exif数据；将图像数据送入人脸特征点检测模块，得到人脸特征点位置信息；将所得到的人脸特征点位置信息写入exif中数据的User comments标签。并可以将exif数据和bitmap数据保存为JPE图像。

服务器可以对该JPE图像进行缩放、转换格式等处理，但是，服务器不会丢弃或者改变exif数据中的User comments标签。

编辑端可以从服务器下载该JPE图像，读取JPE图像中的exif数据，并读取exif数据中的User comments标签，得到该图像的人脸关键点位置信息。并基于所得到的人脸关键位置信息进行后续的特效处理。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种图像处理装置，应用于图像拍摄端，如图4所示，所述装置包括：

图像数据获取模块410，被配置为执行获取拍摄图像数据；

特征点检测模块420，被配置为执行对所述图像数据进行特征点检测，得到所述拍摄图像的特征点位置信息；

目标图像生成模块430，被配置为执行将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像。

可选的，所述拍摄图像还包括图像属性信息文件；

所述目标图像生成模块，还被配置为执行：

可选的，所述装置还被配置为执行：

可选的，所述服务器被配置为执行：

接收第一客户端的目标图像下载请求并发送所述目标图像至第一客户端；其中所述第一客户端从所述目标图像读取特征点位置信息，基于所读取的特征点位置信息对所述目标图像进行特效处理。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置500的框图。例如，装置500可以是移动电话，计算机，数字广播电子设备，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图5，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电力组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件515。

处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件507为装置500的各种组件提供电力。电源组件507可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行第一方面所述的图像处理方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器520执行以完成上述方法。可选地，例如，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性非临时性计算机可读存储介质计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图6是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置600的框图。例如，装置600可以被提供为一服务器。参照图6，装置600包括处理组件622，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器632所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件622的执行的指令，例如应用程序。存储器632中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件622被配置为执行指令，以执行第一方面所述的图像处理方法。

装置600还可以包括一个电源组件626被配置为执行装置600的电源管理，一个有线或无线网络接口650被配置为将装置600连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口658。装置600可以操作基于存储在存储器632的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

根据本公开实施例的第五方面，提供了一种电子设备，如图7所示，包括：

处理器710；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器720；

本公开实施例提供的技术方案中，图像拍摄端获取图像数据；对图像数据进行特征点检测，得到拍摄图像的特征点信息；并向图像编辑端发送图像数据和特征点位置信息；图像编辑端在得到图像数据和拍摄图像的特征点位置信息后，可以直接基于图像数据和特征点位置信息对拍摄图像进行图像处理。可见，通过本公开实施例的技术方案，图像编辑端可以直接从图像拍摄端获得拍摄图像的特征点位置信息，而不用依赖模型文件来识别拍摄图像的特征点信息，从而可以降低图像处理应用程序的安装体积，进而节省了图像编辑端的存储空间。并且，由于图像编辑端不用检测拍摄图像的特征点位置信息，从而节省了时间，提高了图像处理效率。

根据本公开实施例的第六方面，提供了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行第一方面所述的图像处理方法。

根据本公开实施例的第七方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机实现第一方面所述的图像处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、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公开的一般性原理并包括本公开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，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开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。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像数据；

将所述图像数据和所述特征点位置信息保存为目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拍摄图像还包括图像属性信息文件；

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像处理包括以下至少一种：对所述目标图像进行缩小、对所述目标图像进行放大、对所述目标图像进行旋转、对所述目标图像进行压缩和对所述目标图像进行格式转换。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述服务器接收第一客户端的目标图像下载请求并发送所述目标图像至第一客户端；其中，所述第一客户端从所述目标图像读取特征点位置信息，基于所读取的特征点位置信息对所述目标图像进行特效处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像属性信息文件包括可交换图像文件格式数据文件，所述可交换图像文件格式数据文件包括多个预设标签，所述多个预设标签中的其中一个预设标签用于存储所述特征点位置信息。

7.一种图像生成装置，其特征在于，所述装置包括：

图像数据获取模块，被配置为执行获取图像数据；

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述拍摄图像还包括图像属性信息文件；

所述目标图像生成模块，还被配置为执行：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6任一项所述的图像处理方法。

10.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的图像处理方法。