CN112130782A - 一种打印方法、装置和打印客户端 - Google Patents

一种打印方法、装置和打印客户端 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种打印方法、装置和打印客户端。本申请提供的打印方法，应用于打印客户端，所述方法包括：在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。本申请提供的打印方法、装置和打印客户端，可降低打印过程中传输的数据量。

Description

一种打印方法、装置和打印客户端
技术领域
本申请涉及打印技术领域，尤其涉及一种打印方法、装置和打印客户端。
背景技术
打印技术作为一种将打印对象通过打印机输出到纸张等记录物上的技术，已广泛地应用于各个领域。在打印过程中，如何减少数据传输量已成为业内关注的重点。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种打印方法、装置和打印客户端，以降低打印过程中传输的数据量。
本申请第一方面提供一种打印方法，所述方法应用于打印客户端，所述方法包括：
在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；
针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；
针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；
将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
进一步地，所述将所述打印对象划分为多个子对象，包括：
按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
进一步地，针对每个子对象，识别该子对象所述的对象类型，包括：
对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征；
基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
进一步地，对所述子对象进行特征提取，包括：
利用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取。
进一步地，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法为JPEG图像压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法为行程长度编码压缩算法。
本申请第二方面提供一种打印装置，所述装置应用于打印客户端，所述装置包括划分模块、识别模块、压缩模块和发送模块，其中，
所述划分模块，用于在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；
所述识别模块，用于针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；
所述压缩模块，用于针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；
所述发送模块，用于将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
进一步地，所述划分模块，具体用于按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
进一步地，所述识别模块，具体用于对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征，并基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
进一步地，所述识别模块，具体用于利用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取。
进一步地，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法为JPEG图像压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法为行程长度编码压缩算法。
本申请第三方面计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本申请提供的任一打印方法的步骤。
本申请第四方面提供一种打印客户端，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本申请提供的任一打印方法的步骤。
本申请提供的打印方法、装置和打印客户端，在接收到针对打印对象的打印请求时，通过将打印对象划分为多个子对象，并针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型，进而针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象，从而将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印，其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同。这样，对于打印对象中不同对象类型的子对象，采用与其所属的对象类型对应的压缩算法对其进行压缩，可同时兼顾各个子对象的压缩比，可提高整个打印对象的压缩比，降低打印过程中传输的数据量。
附图说明
图1为本申请提供的打印方法实施例一的流程图；
图2为本申请提供的打印方法实施例二的流程图；
图3为本申请提供的打印方法实施例三的流程图；
图4为本申请一示例性实施例示出的打印装置所在打印客户端的硬件结构图；
图5为本申请提供的打印装置实施例一的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请提供一种打印方法、装置和打印客户端，以提高打印对象的压缩效果，减少打印过程中传输的数据量。
下面给出几个具体的实施例，用以详细介绍本申请的技术方案，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图1为本申请提供的打印方法实施例一的流程图。请参照图1，本实施例提供的方法，可以包括：
S101、在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象。
具体的，用户可在选中打印对象后触发针对打印对象的打印请求，此外，打印对象为需要打印的内容，其可以是一个文档，例如，其可以是一个word文档，或者是一个PDF文档(文档中可以包括文字和/或图片)。当然，打印对象也可以是一幅图像(图像中可以包括文字部分和/或图片部分)。本实施例中，不对其进行限定。
具体的，可按照预设划分规则将打印对象划分为多个子对象。其中，预设划分规则是根据实际需要设定的，本实施例中，不对预设划分规则的具体内容进行限定。
例如，在一可能的实现方式中，可将打印对象划分为存储容量相等的多个子对象。
再例如，在再一可能的实现方式中，可按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
其中，预设纵向长度和预设横向宽度的具体值是根据实际需要设定的，本实施例中，不对其具体值进行限定。例如，一实施例中，当打印对象为文档时，预设纵向长度可以为5行，预设横向宽度可以为打印对象横向宽度的一半。
S102、针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型。
子对象所属的对象类型包括图片和文字。一种实现方式中，可通过预先训练好的对象类型识别模型识别子对象所属的对象类型。
需要说明的是，预先训练好的对象类型识别模型可采用如下方法获得：
1、构建对象类型识别模型
例如，一实施例中，构建好的对象类型识别模型可以为基于深度学习的分类模型。
2、获取训练样本集
本申请中，样本为打印对象，样本的标签为打印对象所属的对象类型。
3、采用上述训练样本集训练构建好的对象类型识别模型，得到训练好的对象类型识别模型。
具体的，可先将对象类型识别模型的网络参数设定为指定值，然后利用获取到的训练样本训练上述对象类型识别模型，得到训练好的对象类型识别模型。
需要说明的是，训练过程可以包括前向传播和后向传播两个阶段：前向传播，即输入一个训练样本，对训练样本进行前向传播提取数据特征，计算损失函数；后向传播，利用损失函数从模型的最后一层依次往前反向传播，同时利用梯度下降法修改模型的网络参数，以使损失函数收敛。
S103、针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同。
具体的，不同的对象类型对象的压缩算法不同，且针对一子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对其进行压缩后，相对于采用其他压缩算法，压缩比较高。
可选的，在一可能的实现方式中，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法为基于余弦离散变换的压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法为基于行程长度编码的压缩算法。
例如，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法可以是JPEP图像压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法可以是Deflate压缩算法。
需要说明的是，当采用基于余弦离散变换的压缩算法对图片进行压缩时，压缩比较高；相应地，当采用基于行程长度编码的压缩算法对文字进行压缩时，压缩比较高。
S104、将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
具体的，一实施例中，为了防止数据泄露，可对压缩后的打印对象进行加密后发送至打印机进行打印。
本实施例提供的方法，在接收到针对打印对象的打印请求时，通过将打印对象划分为多个子对象，并针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型，进而针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象，从而将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印，其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同。这样，对于打印对象中不同对象类型的子对象，采用与其所属的对象类型对应的压缩算法对其进行压缩，可同时兼顾各个子对象的压缩比，提高整个待打印对象的压缩比，降低打印过程中传输的数据量。
图2为本申请提供的打印方法实施例二的流程图。请参照图2，本实施例提供的方法，在上述实施例的基础上，步骤S102，可以包括：
S201、对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征。
具体的，可采用传统的特征提取算法对子对象进行特征提取。例如，一实施例中，可采用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取。有关基于直方图的特征提取算法的具体实现原理和实现过程可以参见相关技术中的描述，此处不再赘述。
当然，在一可能的实现过程中，可利用预先训练好的特征提取模型对子对象进行特征提取，得到子对象的特征。
S202、基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
具体的，可利用分类器基于提取到的特征对子对象进行类型识别，确定子对象所属的对象类型。
分类器的具体实现原理可以是：利用提取到的特征对子对象进行分类，输出子对象属于各预设类别的概率，并将概率最大的预设类别确定为该子对象所属的对象类型。例如，在本申请中，预设类别可以包括图片和文字。
结合上面的例子，例如，对于子对象1，分类器输出其属于图片的概率为0.6，属于文字的概率为0.4，此时，确定子对象1所属的对象类型为图片。
需要说明的是，当利用特征提取模型对子对象进行特征提取时，该特征提取模型可以与用于进行类型识别的分类器集成在一个网络中，也可以是独立于分类器的模型，本实施例中，不对其进行限定。
本实施例提供的方法，通过对子对象进行特征提取，得到子对象的特征，进而基于所述特征对子对象进行类型识别，得到子对象所属的对象类型。这样，可准确识别出子对象所属的对象类型，进而采用与该对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，可提高待打印对象的压缩比，降低打印过程中传输的数据量。
下面给出一个更具体的实施例，用以详细介绍本申请的技术方案：
图3为本申请一示例性实施例示出的打印方法的流程图。请参照图3，本实施例提供的方法，可以包括：
S301、在接收到针对打印对象的打印请求时，按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
S302、针对每个子对象，利用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征，并基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
S303、针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同。
S304、将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
有关步骤S301至S304的具体实现原理和实现过程可以参见前面实施例中的描述，此处不再赘述。
下面给出一个更具体的例子，用以详细说明本实施例的技术方案：
例如，一实施例中，在打印一个word文档时，该word文档共包括18行，此时，可沿着纵向方向，每6行划分出一个子对象，得到3个子对象(为了区别，分别记为子对象1、子对象2和子对象3)。进一步地，识别出子对象1为文字，子对象2为文字，子对象3为图片，此时，采用行程长度编码压缩算法对子对象1和子对象2进行压缩，采用JPEG图像压缩算法对图片3进行压缩，这样，压缩后的打印对象中，图片和文字的压缩比均较大，压缩后的数据量降低，打印过程中传输的数据量较低。
本实施例提供的方法，对于不同对象类型的子对象，采用与其所属的对象类型对应的压缩算法对其进行压缩，这样，可提高待打印对象的压缩比，降低打印过程中传输的数据量。
与前述打印方法的实施例相对应，本申请还提供了打印装置的实施例。
本申请打印装置的实施例可以应用在打印客户端上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在打印客户端的处理器将存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图4所示，为本申请一示例性实施例示出的打印装置所在打印客户端的硬件结构图，除了图4所示的存储器410、处理器420、内存430和网络接口440之外，实施例中装置所在的打印客户端通常根据该打印装置的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
图5为本申请提供的打印装置实施例一的结构示意图。请参照图5，本实施例提供的打印装置，应用于打印客户端，所述装置包括划分模块510、识别模块520、压缩模块530和发送模块540，其中，
所述划分模块510，用于在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；
所述识别模块520，用于针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；
所述压缩模块530，用于针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；
所述发送模块540，用于将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
本实施例的装置，可用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
进一步地，所述划分模块510，具体用于按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
进一步地，所述识别模块520，具体用于对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征，并基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
进一步地，所述识别模块520，具体用于利用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取。
进一步地，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法为JPEG图像压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法为行程长度编码压缩算法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本申请提供的任一打印方法的步骤。
具体的，适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。
请继续参照图4，本申请还提供一种打印客户端，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本申请提供的任一打印方法的步骤。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种打印方法，其特征在于，所述方法应用于打印客户端，所述方法包括：
在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；
针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；
针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；
将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述打印对象划分为多个子对象，包括：
按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个子对象，识别该子对象所述的对象类型，包括：
对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征；
基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述子对象进行特征提取，包括：
利用基于直方图的特征提取算法对所述子对象进行特征提取。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当对象类型为图片时，该对象类型对应的压缩算法为基于余弦离散变换的压缩算法；当对象类型为文字时，该对象类型对应的压缩算法为基于行程长度编码的压缩算法。
6.一种打印装置，其特征在于，所述装置应用于打印客户端，所述装置包括划分模块、识别模块、压缩模块和发送模块，其中，
所述划分模块，用于在接收到针对打印对象的打印请求时，将打印对象划分为多个子对象；
所述识别模块，用于针对每个子对象，识别该子对象所属的对象类型；
所述压缩模块，用于针对每个子对象，采用与该子对象所属的对象类型对应的压缩算法对该子对象进行压缩，得到压缩后的打印对象；其中，不同的对象类型对应的压缩算法不同；
所述发送模块，用于将所述压缩后的打印对象发送至打印机进行打印。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述划分模块，具体用于按照预设纵向长度和预设横向宽度将所述打印对象划分为多个子对象。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别模块，具体用于对所述子对象进行特征提取，得到所述子对象的特征，并基于所述特征对所述子对象进行类型识别，得到所述子对象所属的对象类型。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现本申请提供的任一打印方法的步骤。
10.一种打印客户端，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本申请提供的任一打印方法的步骤。
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