CN113934688A - 一种商品图片的智能分析及发布方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种商品图片的智能分析及发布方法,包括商品图片的智能分析及发布方法,包括如下步骤:创建智能分析选区,并接收加入至所述智能分析选区的文件夹;对所述文件夹的目录树进行遍历,获取文件夹下所有的文件及其路径;检查所述文件的属性,并根据所述属性进行分类,获得多各类并保存;对每个类中的文件按照给定规则进行排序,从所述类中筛选指定数量的图片自动加入到商品发布界面的对应位置。本发明可以在浏览器中检索用户选中的文件夹,快速找到其中的所有图片、视频等多媒体文件,并根据文件的属性进行智能归类以及自动发布,降低用户的操作成本。
Description
技术领域
本发明涉及电商数据发布技术领域,具体涉及一种商品图片的智能分析及发布方法。
背景技术
B2B电商平台提供商品图片发布功能,用户可以利用该功能将商品图片发布至电商交易平台中,以充分展示其商品详情。现有的B2B电商平台的商品详情中涉及多处需要插入商品图片的区域,对于用户来说,这使得商品图片筛选和上传发布的动作变得较为繁复。
虽然存在部分电商平台能够实现图片的查找和发布,但是只能查找到所选文件夹中的多媒体文件,而不能查找到一级子文件夹、二级子文件夹,甚至更多级子文件夹中的多媒体文件。同时现有技术不能实现对多媒体文件属性的查询与归类,只能将所有多媒体文件添加到统一指定分类中,用户仍然需要对分类后的文件进行手动分区发布。
因此,如何提供一种可以对商品的多媒体文件进行智能分析与分类发布的方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种商品图片的智能分析及发布方法,可以在浏览器中检索用户选中的文件夹,快速找到其中的所有图片、视频等多媒体文件,并根据文件的属性进行智能归类以及自动发布,降低用户的操作成本。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种商品图片的智能分析及发布方法,包括如下步骤:
步骤一、创建智能分析选区,并接收加入至所述智能分析选区的文件夹;
步骤二、对所述文件夹的目录树进行遍历,获取文件夹下所有的文件及其路径;
步骤三、检查所述文件的属性,并根据所述属性进行分类,获得多各类并保存;
步骤四、对每个类中的文件按照给定规则进行排序,从所述类中筛选指定数量的图片自动加入到商品发布界面的对应位置。
优选的,所述步骤一至步骤四在浏览器中执行。
优选的,所述步骤二中,文件夹包括多级子文件夹,获取所述文件夹和多级子文件夹内所有的文件及其路径。
优选的,所述步骤三中,所述属性包括:图片尺寸和/或扩展名。
优选的,所述步骤三根据所述属性进行分类保存的步骤包括:
创建组;
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值一进行比较,若符合预设值一要求,则分入所述组的主图类;
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值二进行比较,若符合预设值二要求,则分入所述组的透明图类;
将当前图片的图片尺寸与预设值三进行比较,若符合预设值三要求,则分入所述组的长图类;
筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于多个子文件夹或文件夹中,则将具有符合预设值四要求的图片数量最多的文件夹或子文件夹内的所筛选符合预设值四要求的图片分入详情图类。
优选的,还包括:筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于同一文件夹或子文件中,则分入所述组的切片图类。
优选的,所述步骤四包括:
从主图类中按照排序优先级选取指定数量图片,第一张自动加入到商品发布界面的白底图位置,其余四张按序自动加入到商品发布界面的主图位置;
从透明图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的透明图位置;
从长图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的长图位置;
从详情图类中按照排序优先级选取指定数量图片,按序自动加入到商品发布界面的详情图位置。
经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本发明的有益效果包括:
本发明可以直接在浏览器中运行,并完成商品图片的自动筛选与发布。筛选过程可以遍历文件夹的整个目录树,包括各级子文件夹中的多媒体文件,并依据多媒体文件的尺寸和属性进行智能分析与归类,根据不同类别自动完成商品图片在电子商务平台的发布,操作更加便捷和人性化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图;
图1为本发明实施例提供的一种商品图片的智能分析及发布方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的智能分析选区和商品发布界面的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
本实施例公开的一种商品图片的智能分析及发布方法,参见图1所示流程图,本实施例可以在浏览器中执行,具体包括如下步骤:
S1、创建智能分析选区,并接收加入至所述智能分析选区的文件夹。
参见图2,在具体执行时,用户选中一个文件夹将其加入或拖入智能分析选区。用户可以是卖家用户,将预上架的商品多媒体文件夹加入至智能分析选区。
S2、对所述文件夹的目录树进行遍历,获取文件夹下所有的文件及其路径。
在一个具体实施例中,文件夹包括多级子文件夹,自动向文件夹的下一级目录中遍历,获取所述文件夹和多级子文件夹内所有的文件及其路径。
S3、检查所述文件的属性,并根据所述属性进行分类,获得多各类并保存。
在一个具体实施例中,属性包括:图片尺寸和/或扩展名。图片尺寸可以为长乘宽的像素度表征的尺寸,扩展名为文件后缀,包括.jpg、.png等。
本实施例中,首先在后台组织架构中创建组,组织架构包括预先建立的服务器内部存储的组织架构;其次执行分类步骤:
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值一进行比较,若符合预设值一要求,则分入所述组的主图类。例如,所有的800PX*800PX且扩展名为.jpg的图片文件将归类于该分组的主图类中。
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值二进行比较,若符合预设值二要求,则分入所述组的透明图类。例如,所有的800PX*800PX且扩展名为.png的图片文件将归类于该分组的透明图分类中。
将当前图片的图片尺寸与预设值三进行比较,若符合预设值三要求,则分入所述组的长图类。例如,所有的800PX*1200PX的图片文件将归类于该分组的长图分类中。
筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于多个子文件夹或文件夹中,则将具有符合预设值四要求的图片数量最多的文件夹或子文件夹内的所筛选符合预设值四要求的图片分入详情图类。
本实施例中,还包括:筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于同一文件夹或子文件中,则分入所述组的切片图类。
例如,所有的宽度等于790PX的图片文件,若其都存放于一个文件夹中,那么将归类于该分组的“790切片图”分类中,若其都存放于多个文件夹中,那么比较这些文件夹下790PX宽度图片的数量,将数量最多的文件夹下的所有790PX宽度的图片归类于该分组的“详情图”分类中。所有其他文件忽略。
在一个具体的实施例中,切片图类中的文件被添加至详情图类中。
参见图2,S4、对每个类中的文件按照给定规则进行排序,从所述类中筛选指定数量的图片自动加入到商品发布界面的对应位置。
在一个具体的实施例中,对每个类中的文件按照给定规则进行排序包括:优先排列标点符号等特殊字符,其次按0-9排列数字,再其次按a-z排列英文字母,最后按照拼音首字母a-z排列汉字。
在一个具体的实施例中,从主图类中按照排序优先级选取指定数量图片,第一张自动加入到商品发布界面的白底图位置,其余四张按序自动加入到商品发布界面的主图位置。例如,从主图类中选取前5张图片,第1张加入到商品发布的白底图位置,其余四张按照正序加入到商品发布的主图位置。
需要说明的是,白底图位置为商品发布界面中白色背景的图片位置。
从透明图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的透明图位置。例如,从透明图类中选取第1张加入到商品发布的透明图位置。
从长图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的长图位置。例如,从长图类中选取第1张加入到商品发布的长图位置。
从详情图类中按照排序优先级选取指定数量图片,按序自动加入到商品发布界面的详情图位置。例如,从详情图类中选取前30张图片,按照正序加入到商品发布的详情图位置。
在具体操作过程中,通过自动识别组内类别名称,向商品发布界面的相应位置执行发布动作。
以上对本发明所提供的商品图片的智能分析及发布方法进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (7)
1.一种商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、创建智能分析选区,并接收加入至所述智能分析选区的文件夹;
步骤二、对所述文件夹的目录树进行遍历,获取文件夹下所有的文件及其路径;
步骤三、检查所述文件的属性,并根据所述属性进行分类,获得多各类并保存;
步骤四、对每个类中的文件按照给定规则进行排序,从所述类中筛选指定数量的图片自动加入到商品发布界面的对应位置。
2.根据权利要求1所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,所述步骤一至步骤四在浏览器中执行。
3.根据权利要求1所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,所述步骤二中,文件夹包括多级子文件夹,获取所述文件夹和多级子文件夹内所有的文件及其路径。
4.根据权利要求1所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,所述步骤三中,所述属性包括:图片尺寸和/或扩展名。
5.根据权利要求4所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,所述步骤三根据所述属性进行分类保存的步骤包括:
创建组;
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值一进行比较,若符合预设值一要求,则分入所述组的主图类;
将当前图片的图片尺寸和扩展名与预设值二进行比较,若符合预设值二要求,则分入所述组的透明图类;
将当前图片的图片尺寸与预设值三进行比较,若符合预设值三要求,则分入所述组的长图类;
筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于多个子文件夹或文件夹中,则将具有符合预设值四要求的图片数量最多的文件夹或子文件夹内的所筛选符合预设值四要求的图片分入详情图类。
6.根据权利要求5所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,还包括:筛选所有文件中的图片宽度尺寸符合预设值四要求的图片,若筛选的图片位于同一文件夹或子文件中,则分入所述组的切片图类。
7.根据权利要求5所述的商品图片的智能分析及发布方法,其特征在于,所述步骤四包括:
从主图类中按照排序优先级选取指定数量图片,第一张自动加入到商品发布界面的白底图位置,其余四张按序自动加入到商品发布界面的主图位置;
从透明图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的透明图位置;
从长图类中按照排序优先级选取第一张图片,自动加入到商品发布界面的长图位置;
从详情图类中按照排序优先级选取指定数量图片,按序自动加入到商品发布界面的详情图位置。
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