CN112884781A - 图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；根据所述过分割子区域确定裁剪区位；对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果；对每个所述裁剪结果进行评分和排序；根据所述评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。本申请通过对待处理图像进行分解处理，能够充分挖掘该待处理图像的细节部分，进而生成具有美感的局部裁剪图。
Description
技术领域
本申请一般涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在图像编辑和应用的过程中，常常需要对图像进行裁剪。比如，对于构图美感不强的图像，可以通过裁剪其四周边界来使图中主体满足摄影学的构图规则，更加具有美感。
目前，相关技术通过裁剪掉原始图像少量边界，并输出一幅与该原始图像内容差别不大的整体裁剪图，而忽略了原始图像细节部分的美感，造成拍摄资源浪费。
发明内容
鉴于相关技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质，能够充分挖掘原始图像细节部分，并生成对应的具有美感的裁剪图。
第一方面，本申请提供一种图像裁剪方法，所述方法包括：
过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；
根据所述过分割子区域确定裁剪区位；
对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果；
对每个所述裁剪结果进行评分和排序；
根据所述评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
可选地，在本申请一些实施例中，所述根据所述过分割子区域确定裁剪区位，包括：
分别计算每个所述过分割子区域的重心；
根据预设形状和/或尺度参数，获取以所述重心为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为所述裁剪区位。
可选地，在本申请一些实施例中，根据对同一个重心预设的多个不同的预设形状和/或尺度参数，获取多个以所述同一个重心为基准，且彼此形状和/或尺度不同的剪裁区位。
可选地，在本申请一些实施例中，还包括：
根据图像美学裁剪算法对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果。
可选地，在本申请一些实施例中，在得到每个所述裁剪结果的评分之后，还包括：
计算所有裁剪结果两两之间的交并比；
当所述交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
第二方面，本申请提供一种图像裁剪装置，所述装置包括：
过分割模块，配置用于过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；
确定模块，配置用于根据所述过分割子区域确定裁剪区位；
裁剪模块，配置用于对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果；
评分模块，配置用于对每个所述裁剪结果进行评分和排序；
输出模块，配置用于根据所述评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
可选地，在本申请一些实施例中，所述确定模块包括：
第一计算单元，配置用于分别计算每个所述过分割子区域的重心；
获取单元，配置用于根据预设形状和/或尺度参数，获取以所述重心为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为所述裁剪区位。
可选地，在本申请一些实施例中，所述获取单元还配置用于根据对同一个重心预设的多个不同的预设形状和/或尺度参数，获取多个以所述同一个重心为基准，且彼此形状和/或尺度不同的剪裁区位。
可选地，在本申请一些实施例中，所述裁剪模块还配置用于根据图像美学裁剪算法对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果。
可选地，在本申请一些实施例中，所述评分模块还包括：
第二计算单元，配置用于计算所有裁剪结果两两之间的交并比；
删除单元，配置用于当所述交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面中任意一项所述的图像裁剪方法的步骤。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如第一方面中任意一项所述的图像裁剪方法的步骤。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请实施例提供了一种图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将待处理图像过分割为至少两个过分割子区域，并依据各过分割子区域所确定的裁剪区位进行裁剪，以及对每个裁剪结果进行评分和排序，进而输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。本申请实施例通过对待处理图像进行分解处理，能够充分挖掘该待处理图像的细节部分，由此生成具有美感的局部裁剪图。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本申请实施例提供的一种图像裁剪方法的基本流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种确定裁剪区位的示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种确定裁剪区位的示意图；
图4为本申请实施例提供的又一种确定裁剪区位的示意图；
图5为本申请实施例提供的再一种确定裁剪区位的示意图；
图6为本申请另一实施例提供的一种确定裁剪区位的示意图；
图7为本申请另一实施例提供的又一种确定裁剪区位的示意图；
图8为本申请另一实施例提供的再一种确定裁剪区位的示意图；
图9为本申请实施例提供的一种展示裁剪图的示意图；
图10为本申请实施例提供的一种图像裁剪装置的结构示意图；
图11为本申请实施例提供的另一种图像裁剪装置的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的又一种图像裁剪装置的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便描述的本申请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。
此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
为了便于理解和说明，下面通过图1至图13详细的阐述本申请实施例提供的图像裁剪方法、装置、电子设备及存储介质。
请参考图1，其为本申请实施例提供的一种图像裁剪方法的基本流程示意图。该方法包括以下步骤：
S101，过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域。
示例性地，本申请实施例通过图像过分割算法将待处理图像划分为至少两个过分割子区域，其中在同一过分割子区域内图像特征(比如颜色、空间纹理和几何形状等)具有外观一致性或者相似性，而在不同过分割子区域之间则表现出明显的不同。这样设置的好处在于，能够避免强行割裂待处理图像中各组成元素，比如将作为组成元素的同一幢建筑划分在两个子区域，进而影响裁剪准确度。可选地，本申请实施例中图像过分割算法可以包括但不限于基于图的图像分割(Graph-Based Image Segmentation)算法、简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering，SLIC)算法或者分水岭算法(WatershedAlgorithm)中的任意一种。
S102，根据过分割子区域确定裁剪区位。
示例性地，本申请实施例首先分别计算每个过分割子区域的重心O；然后根据预设形状和/或尺度参数，获取以该重心O为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为裁剪区位。例如图2所示，虚线表示过分割子区域边界，黑色圆点表示重心O。由于重心O左右两侧像素值之和相等，上下两侧像素值之和也相等，因此依据该重心O能够均匀划分过分割子区域，进一步提升了裁剪准确度，同时还能够缩小搜索范围，提高了自动裁剪速度和处理效率。比如，本申请实施例通过式(1)和式(2)计算过分割子区域的重心O，即：
其中，过分割子区域内像素点i的坐标为(xi，yi)，该像素点i的像素值为pi，重心O的坐标为(x，y)。
下面对以重心O为基准，确定裁剪区位的过程进行详细说明。
第一种方式，根据预设形状，获取以重心O为基准向周围延伸形成预设形状的区域作为裁剪区位。
需要说明的是，预设形状可以包括但不限于多边形或者圆形中的任意一种，其中多边形可以包括但不限于三角形、四边形或者五边形等，圆形可以包括但不限于正圆形或者椭圆形等。
示例性地，比如图3所示，重心O作为内中心点，向周围延伸形成预设形状的区域A1，该区域A1的形状为三角形。再如图4所示，重心O作为内中心点，向周围延伸形成预设形状的区域A2和预设形状的区域A3，由图4可以看出区域A2和区域A3呈环状分布。可选地，各个区域的预设形状可以不相同，例如图4中区域A2的形状为椭圆形，而区域A3的形状为四边形，此时本申请实施例可以根据对同一个重心O预设的多个不同的预设形状，获取多个以同一个重心O为内中心，且彼此形状不同的剪裁区位。或者，各个区域的预设形状也可以相同，此时本申请实施例可以根据对同一个重心O预设的多个相同的预设形状，获取多个以同一个重心O为内中心，且彼此形状相同的剪裁区位。
又如图5所示，重心O作为外中心点，向周围延伸形成预设形状的区域A4和预设形状的区域A5。由图5可以看出，区域A4和区域A5围绕重心O分布，此时重心O到区域A4的中心点P1的距离OP1与重心O到区域A5的中心点P2的距离OP2相等。同样，各个区域的预设形状可以不相同，此时本申请实施例可以根据对同一个重心O预设的多个不同的预设形状，获取多个以同一个重心O为外中心，且彼此形状不同的剪裁区位。或者，各个区域的预设形状也可以相同，此时本申请实施例可以根据对同一个重心O预设的多个相同的预设形状，获取多个以同一个重心O为外中心，且彼此形状相同的剪裁区位。
第二种方式，根据预设尺度参数，获取以重心O为基准向周围延伸形成预设尺度的区域作为裁剪区位。
示例性地，假设尺度参数包括延伸方向以及各个延伸方向对应延伸长度之间的比例关系，比如图6所示，以竖直线l为参考，重心O为起点，分别向30度、150度、210度和330度方向延伸，得到线段OM1、线段OM2、线段OM3和线段OM4，进而将点M1、点M2、点M3和点M4顺次连接所形成的区域作为裁剪区位。进一步地，以线段M1M3为例，线段M2M4同理，如果OM1/OM3＝0.618，则重心O为线段M1M3的黄金比例分割点，而如果OM1/OM3＝1，则重心O为线段M1M3的中点。
再如图7所示，假设尺度参数还包括多个区域的延伸点N与重心O之间的距离以及方向，其中该距离为大于或者等于0的数。而每个区域对应的距离可以相等，也可以不相等。需要说明的是，每个区域的形成过程与图6所示的形成过程原理相同，此处不再赘述。可选地，各个区域的预设尺度参数不相同，此时本申请实施例可以根据对同一个重心O预设的多个不同的预设尺度参数，获取多个以同一个重心O为基准，且彼此尺度不同的剪裁区位。
第三种方式，根据预设形状和尺度参数，获取以重心O为基准向周围延伸形成预设形状和尺度的区域作为裁剪区位。
示例性地，假设预设形状是矩形，重心O是内中心点，比如图8所示，矩形区域①对应的尺度参数中长宽均为45毫米，矩形区域②对应的尺度参数中长宽均为90毫米，以及矩形区域③对应的尺度参数中长宽均为135毫米。可选地，本申请一些实施例中各个区域的预设形状和尺度参数可以不相同，此时根据对同一个重心O预设的多个不同的预设形状和尺度参数，获取多个以同一个重心O为基准，且彼此形状和尺度均不同的剪裁区位。
进一步地，在获取到所有裁剪区位之后，将这些裁剪区位加入候选裁剪区位列表，由此缩小了搜索范围，同时提高了处理效率。本申请一些可选实施例中还可以将完整的待处理图像区域也加入该候选裁剪区位列表，确保能够裁剪出具有美感的图像。
S103，对每个裁剪区位进行裁剪，得到与每个裁剪区位对应的裁剪结果。
示例性地，在待处理图像上本申请实施例可以根据图像美学裁剪算法对每个裁剪区位进行裁剪，得到与每个裁剪区位对应的裁剪结果。这样设置的好处在于，能够充分挖掘待处理图像的细节部分，进而生成具有美感的局部裁剪图。
需要说明的是，本申请实施例中对每个裁剪区位的裁剪操作可以依次进行，也可以同时进行，由此提高了处理效率。可选地，本申请实施例中图像美学裁剪算法可以包括但不限于基于规则的裁剪算法或者基于深度学习的端到端算法中的任意一种，比如基于规则的裁剪算法通过引入摄影学构图规则，当检测和识别出相关构图要素后，将该摄影学构图规则作为约束条件来搜索最优的裁剪方式，再如基于深度学习的端到端算法通过大量预标注图像裁剪数据，训练深度神经网络模型，并利用该深度神经网络模型来裁剪图像。
S104，对每个裁剪结果进行评分和排序。
示例性地，本申请实施例可以利用图像美学评价算法对各裁剪结果进行评分和排序。需要说明的是，本申请实施例中图像美学评价算法可以包括但不限于支持向量机(Support Vector Machine)或者神经网络模型中的任意一种。
可选地，在得到每个裁剪结果的评分之后，本申请一些实施例还可以通过非极大值抑制算法(Non-maximum suppression，NMS)计算所有裁剪结果两两之间的交并比(Intersection over Union，IoU)，来过滤掉重叠区域过大的裁剪结果。比如，当该交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
S105，根据评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
示例性地，假设K表示预设数目，则根据前K个裁剪结果的坐标，裁剪待处理图像中的对应区域，进而输出裁剪图。实际使用时，用户只需要通过电子设备输入一幅原始待处理图像，就能够方便快捷地得到多幅均具有美感的裁剪图。比如图9所示，在自动裁剪完成之后，将评分排名处于前4位的各裁剪图与待处理图像同时进行展示。
本申请实施例提供了一种图像裁剪方法，该方法将待处理图像过分割为至少两个过分割子区域，并依据各过分割子区域所确定的裁剪区位进行裁剪，以及对每个裁剪结果进行评分和排序，进而输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。本申请实施例通过对待处理图像进行分解处理，能够充分挖掘该待处理图像的细节部分，由此生成具有美感的局部裁剪图。
基于前述实施例，请参考图10，其为本申请实施例提供的一种图像裁剪装置的结构示意图，该装置可以应用于图1～9对应实施例提供的图像裁剪方法中。如图10所示，该图像裁剪装置100包括：
过分割模块101，配置用于过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；
确定模块102，配置用于根据过分割子区域确定裁剪区位；
裁剪模块103，配置用于对每个裁剪区位进行裁剪，得到与每个裁剪区位对应的裁剪结果；
评分模块104，配置用于对每个裁剪结果进行评分和排序；
输出模块105，配置用于根据评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
可选地，在本申请一些实施例中，如图11所示，确定模块102包括：
第一计算单元1021，配置用于分别计算每个过分割子区域的重心；
获取单元1022，配置用于根据预设形状和/或尺度参数，获取以重心为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为裁剪区位。
可选地，在本申请一些实施例中，获取单元1022还配置用于根据对同一个重心预设的多个不同的预设形状和/或尺度参数，获取多个以同一个重心为基准，且彼此形状和/或尺度不同的剪裁区位。
可选地，在本申请一些实施例中，裁剪模块103还配置用于根据图像美学裁剪算法对每个裁剪区位进行裁剪，得到与每个裁剪区位对应的裁剪结果。
可选地，在本申请一些实施例中，如图12所示，评分模块104还包括：
第二计算单元1041，配置用于计算所有裁剪结果两两之间的交并比；
删除单元1042，配置用于当交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种图像裁剪装置，该装置中过分割模块用于过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；确定模块用于根据过分割子区域确定裁剪区位；裁剪模块用于对每个裁剪区位进行裁剪，得到与每个裁剪区位对应的裁剪结果；评分模块用于对每个裁剪结果进行评分和排序；输出模块用于根据评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。本申请实施例通过对待处理图像进行分解处理，能够充分挖掘该待处理图像的细节部分，由此生成具有美感的局部裁剪图。
基于前述实施例，请参考图13，其为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。该电子设备200包括处理器2001和存储器2002，其中处理器2001可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器2001可以采用数字信号处理(DigitalSignal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。
处理器2001也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。
另外，处理器2001可以集成有图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，GPU用于对显示屏所需要显示的内容进行渲染和绘制。在一些实施例中，处理器2001还可以包括人工智能(Artificial Intelligence，AI)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器2002可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器2002还可以包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器2002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个程序，该至少一个程序用于被处理器2001所执行，以实现本申请方法实施例中提供的图像裁剪方法的步骤。
在一些实施例中，电子设备200还可以包括外围设备接口2003和至少一个外围设备。处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口2003相连。
具体地，外围设备包括但不限于射频电路2004、触摸显示屏2005和电源2006。外围设备接口2003可以被用于将输入/输出(Input/Output，I/O)相关的至少一个外围设备连接到处理器2001和存储器2002。在一些实施例中，处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本申请实施例对此不进行限定。
射频电路2004用于接收和发射射频(Radio Frequency，RF)信号，也称电磁信号。射频电路2004通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路2004将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路2004包括天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等。射频电路2004可以通过至少一种无线通信协议来与其它设备进行通信。该无线通信协议包括但不限于城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)网络。在一些实施例中，射频电路2004还可以包括近距离无线通信(Near Field Communication，NFC)有关的电路。
显示屏2005用于显示用户界面(User Interface，UI)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏2005是触摸显示屏时，显示屏2005还具有采集在显示屏2005的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器2001进行处理。此时，显示屏2005还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏2005可以为一个，设置在电子设备200的前面板；在另一些实施例中，显示屏2005可以为至少两个，分别设置在电子设备200的不同表面或呈折叠设计；在又一些实施例中，显示屏2005可以是柔性显示屏，设置在电子设备200的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏2005还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏2005可以采用液晶显示屏(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-Emitting Diode，OLED)等材质制备。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构并不构成对电子设备200的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
需要说明的是，本申请实施例中所涉及的电子设备200可以包括但不限于个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、平板电脑(Tablet Computer)、无线手持设备和手机等。
作为另一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，该程序代码用于执行前述各个实施例图像裁剪方法中的任意一种实施方式。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。而集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例图像裁剪方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (12)
1.一种图像裁剪方法，其特征在于，所述方法包括：
过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；
根据所述过分割子区域确定裁剪区位；
对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果；
对每个所述裁剪结果进行评分和排序；
根据所述评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
2.根据权利要求1所述的图像裁剪方法，其中，所述根据所述过分割子区域确定裁剪区位，包括：
分别计算每个所述过分割子区域的重心；
根据预设形状和/或尺度参数，获取以所述重心为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为所述裁剪区位。
3.根据权利要求2所述的图像裁剪方法，其中，
根据对同一个重心预设的多个不同的预设形状和/或尺度参数，获取多个以所述同一个重心为基准，且彼此形状和/或尺度不同的剪裁区位。
4.根据权利要求2至3中任意一项所述的图像裁剪方法，还包括：
根据图像美学裁剪算法对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果。
5.根据权利要求1所述的图像裁剪方法，在得到每个所述裁剪结果的评分之后，还包括：
计算所有裁剪结果两两之间的交并比；
当所述交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
6.一种图像裁剪装置，其特征在于，所述装置包括：
过分割模块，配置用于过分割待处理图像，得到至少两个过分割子区域；
确定模块，配置用于根据所述过分割子区域确定裁剪区位；
裁剪模块，配置用于对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果；
评分模块，配置用于对每个所述裁剪结果进行评分和排序；
输出模块，配置用于根据所述评分输出排名处于预设数目范围内的裁剪结果所对应的裁剪图。
7.根据权利要求6所述的图像裁剪装置，其中，所述确定模块包括：
第一计算单元，配置用于分别计算每个所述过分割子区域的重心；
获取单元，配置用于根据预设形状和/或尺度参数，获取以所述重心为基准向周围延伸形成预设形状和/或尺度的区域作为所述裁剪区位。
8.根据权利要求7所述的图像裁剪装置，其中，
所述获取单元还配置用于根据对同一个重心预设的多个不同的预设形状和/或尺度参数，获取多个以所述同一个重心为基准，且彼此形状和/或尺度不同的剪裁区位。
9.根据权利要求7至8中任意一项所述的图像裁剪装置，其中，
所述裁剪模块还配置用于根据图像美学裁剪算法对每个所述裁剪区位进行裁剪，得到与每个所述裁剪区位对应的裁剪结果。
10.根据权利要求6所述的图像裁剪装置，其中，所述评分模块还包括：
第二计算单元，配置用于计算所有裁剪结果两两之间的交并比；
删除单元，配置用于当所述交并比大于预设阈值时，删除两个裁剪结果中评分最低的裁剪结果。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5中任意一项所述的图像裁剪方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至5中任意一项所述的图像裁剪方法的步骤。
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|---|---|---|---|
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