WO2019019842A1 - 图片处理方法、相应装置及存储介质 - Google Patents

图片处理方法、相应装置及存储介质 Download PDF

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PCT/CN2018/092229
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杨剑
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中兴通讯股份有限公司
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
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    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/06—Protocols specially adapted for file transfer, e.g. file transfer protocol [FTP]

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of network technologies, and in particular, to a picture processing method, a corresponding device, and a storage medium.
  • HomeCloud refers to the home cloud host as the core, through the wired or wireless network in the home, interconnecting mobile devices such as mobile phones and PADs (tablets) to form a private cloud centered on the home cloud storage device. .
  • the pictures in the PAD and the client can be wirelessly stored and backed up to the home cloud center, and wirelessly called at any time. Users can share pictures with their family through the client and TV (TV).
  • TV TV
  • the thumbnail needs to be re-generated to preview, and the picture element information (photographing time and photographing place, etc.) needs to be queried online, or the facial features need to be acquired by using other software. Information and so on, resulting in a bad user experience.
  • the technical problem to be solved by the present disclosure is to provide a picture processing method, a corresponding device, and a storage medium, to at least solve the problem of repeatedly generating extended information in a cloud storage picture in the prior art.
  • a picture processing method in the disclosure includes:
  • a picture processing method in the disclosure includes:
  • a server device in the present disclosure includes a memory and a processor; the memory stores a picture processing computer program for a server; the processor executes the computer program to implement the following steps:
  • a client device in the present disclosure includes a memory and a processor; the memory stores a picture processing computer program for a client; the processor executes the computer program to implement the following steps :
  • a computer readable storage medium in the present disclosure stores a picture processing computer program for a server, and/or a picture processing computer program for a client;
  • the method, the corresponding device and the storage medium in the disclosure enrich the diverse needs of the client service, bring a good user experience to the user, and solve the problem of repeatedly generating various extended information in the cloud image processing process.
  • FIG. 1 is a flowchart of a picture processing method in an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of a picture file carrying extended information in an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 3 is a flow chart of an optional image processing method in an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart of a picture processing method in an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of a server device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a schematic structural diagram of a client device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the present disclosure provides a picture processing method, a corresponding device, and a storage medium.
  • the present disclosure will be further described in detail below with reference to the accompanying drawings and embodiments. It is to be understood that the specific embodiments described herein are merely illustrative of the disclosure,
  • An embodiment of the present disclosure provides a picture processing method, where the method includes:
  • the method in the embodiments of the present disclosure may be used in a home cloud server.
  • the client may also be referred to as a home cloud client.
  • the extended information in the embodiment of the present disclosure is not limited to thumbnails, time and place, face recognition, and may add any additional information that can be added to the picture, such as annotations, tags, and the like.
  • the embodiment of the present disclosure obtains the extended information of the original image file, adds the extended information to the preset location of the original image file, enriches the diverse needs of the client service, and provides a good user experience for the user, and solves the cloud.
  • the problem of expanding information such as picture element information and face feature recognition information is repeatedly generated.
  • the method of the embodiment of the present disclosure adds the extended information to the image file, thereby effectively reducing the occupied memory space, effectively preventing the extended information from being lost, and sharing the image file carrying the extended information to other clients without performing the thumbnail Additional feature extraction such as generation and face recognition saves time and reduces occupied system resources.
  • the extended information comprises one or more of the following information:
  • Picture element information thumbnail information, facial feature information, and preset added information.
  • the image element information, the thumbnail information, the facial feature information, and the preset added information may be obtained through the extended information of the image file, thereby being effective. Resolve that even when the client has no signal, it can not access the network, you can also get the photo location and shooting time of the picture; when the client does not have the face recognition function, or can not pass the cloud server face recognition, it can also perform image classification. Even if the client is replaced with an image query for the server, the extended information can be quickly obtained, thereby improving the user experience.
  • the obtaining the extended information of the first picture file includes one or more of the following steps:
  • the adding the extension information in a preset position of the original picture file comprises:
  • the extension information is added according to the start flag and the end flag.
  • the extended information is multiple; the method further includes:
  • start flag the end flag, and the isolation identifier in the embodiment of the present disclosure may adopt the same symbol to reduce system resources occupied during implementation.
  • the structure of the generated picture file is as shown in FIG. 2 .
  • the method further includes:
  • the storage path of the unique identifier identifier and the second picture file is saved.
  • the method further includes:
  • the method before the obtaining the extended information of the first picture file, the method further includes:
  • the received picture file is used as the first picture file, and the expansion information for obtaining the first picture file is started.
  • first client and the second client may be the same client or different clients.
  • the background thread processing module uses the MD5 algorithm to calculate the unique identifier of the file to identify the file name, and extracts the element information of the image (photographing time, Photographing location and other information), and generating thumbnail information, and also obtaining facial feature information by a face recognition algorithm (for example, using algorithms such as mxnet and Opencv), and starting to write an extended information start flag at the end of the file, writing and shrinking Extended information such as thumbnail information, element information, and face information ends with an extended information end flag, where each extended information is separated by an isolation identifier "##", and finally the unique identifier and the full path of the image are saved to the database.
  • the MD5 algorithm for example, using algorithms such as mxnet and Opencv
  • the steps for the client to interact with the server are as follows:
  • Step 101 client upload, or backup image file family cloud storage center
  • Step 102 The server (for example, the home cloud center) monitors a new picture and notifies the picture processing module thread;
  • Step 103 The image processing module thread uses the MD5 algorithm to calculate a unique identifier of the file to identify the file name, extract element information (photographing time, photographing location), and generate two thumbnail first thumbnails (middle thumbnails) and a second thumbnail Thumbnail (small thumbnail); extracts facial feature information (ie, facial feature information) in the middle thumbnail.
  • the element, thumbnail, and face feature information are additionally extended to the end of the original picture file (ie, the preset position) without destroying the original file format; wherein the first thumbnail is larger than the second thumbnail.
  • the face feature information can also be extracted in the original image file, wherein extracting the face feature information in the thumbnail can effectively reduce the occupied system resources.
  • Step 104 The client queries the image file.
  • Step 105 The cloud server obtains a picture file from the home cloud storage center according to the image path and the unique identifier.
  • Step 106 Report the image file to the client.
  • Step 107 The client selects the extended information of the query picture according to the service function.
  • Step 108 Request to browse a certain picture thumbnail to the server.
  • Step 109 The server parses the thumbnail according to the agreed rule and returns it to the client.
  • Step 110 The client receives and displays.
  • Step 111 Request to browse a certain picture element information to the server.
  • Step 112 The server parses the element information and returns it to the client.
  • Step 113 The client receives and displays.
  • Step 114 Request to browse a certain image face information from the server.
  • Step 115 Parse the face information and return it to the client.
  • Step 116 The client receives and displays.
  • the home cloud storage center checks whether the file format has extended information, and if it exists, it does not re-extend the file format information.
  • the home cloud storage center returns the image file to the client, and the client extracts the thumbnail preview, the location of the photo, the face recognition information, and enhances the user experience.
  • the file format expands a variety of information to meet the needs of the business.
  • the image file information can also be parsed on the client side, which reduces the burden on the server, reduces the bandwidth of the server, and improves the query efficiency of the picture information.
  • step 201 uploading by the client, or backing up a few face image files to the family cloud storage center;
  • Step 202 The home cloud center monitors a new picture and notifies the picture processing module thread
  • Step 203 The image processing module thread uses the MD5 algorithm to calculate the unique identifier of the file to identify the file name, and uses mxnet and Opencv to identify the facial feature information, and expand the facial feature information to the end of the original file format without destroying the original.
  • File format
  • Step 204 The client obtains a face image from the home cloud storage center, parses the face feature information according to the agreed rules, and displays the face feature information of each piece according to the similarity algorithm classification picture, and the client does not need an additional recognition algorithm. Identify face feature categorization pictures.
  • the existing method may need to use the software identification algorithm that is provided by the machine, or obtain the face information stored in the local database through the cloud computing. Once the local database is destroyed or lost, the face image cannot be classified. Re-identifying the face, this will cause the algorithm to take time, occupying CPU resources and bandwidth resources, and the picture of this scheme expands the face feature information, occupies little system resources, and the classified face map is simple and fast, and is not easy to lose;
  • Step 205 The client uploads and backs up the same image file, and the home cloud storage center checks whether the file format has extended information. If it exists, the file format information is not re-expanded.
  • the technical solution provided in this example can satisfy the client to use the thumbnail preview picture, including the photographing time and photographing place, the face feature information, and the face map categorization display, and the client can also transfer the file to other clients for display. It does not affect the interface display, and does not increase the burden on the server, and at the same time improves the information query extraction efficiency of the picture file.
  • an embodiment of the present disclosure provides a picture processing method, where the method includes:
  • the method further comprises:
  • the method further comprises:
  • the embodiment of the present disclosure obtains the extended information of the original image file, adds the extended information to the preset location of the original image file, enriches the diverse needs of the client service, and provides a good user experience for the user, and solves the cloud.
  • the image element information, the thumbnail information, the facial feature information, and the preset added information may be obtained through the extended information of the image file, thereby effectively solving even when there is no signal on the client, the network cannot be connected, and the location and shooting time of the picture can be obtained.
  • the client does not have the face recognition function, or can not be recognized by the cloud server face recognition, the picture can be classified. Even if the client is replaced with an image query for the server, the extended information can be quickly obtained, thereby improving the user experience.
  • an embodiment of the present disclosure provides a server device, where the server device includes a memory (ie, a first memory shown in the figure) 510 and a processor (ie, a first processor shown in the figure) 520.
  • the memory 510 stores a picture processing computer program for the server; the processor 520 executes the computer program to implement the steps of the method of any of the first embodiments.
  • an embodiment of the present disclosure provides a client device, where the client device includes a memory (ie, a second memory shown in the figure) 610 and a processor (ie, a second processor shown in the figure).
  • the memory 610 stores a picture processing computer program for a client; the processor 620 executes the computer program to implement the steps of the method of any of the second embodiments.
  • the client device in the embodiment of the present disclosure may be a mobile phone, a tablet computer, a personal digital assistant, or the like.
  • Embodiments of the present disclosure provide a computer readable storage medium storing a picture processing computer program for a server, and/or storing a picture processing computer program for a client;
  • the step of the method of any one of the first embodiment is implemented when the image processing computer program for the server is executed by the processor of the at least one server;
  • the computer readable storage medium in embodiments of the present disclosure may be RAM memory, flash memory, ROM memory, EPROM memory, EEPROM memory, registers, hard disk, removable hard drive, CD-ROM, or any other form of storage medium known in the art.
  • a storage medium can be coupled to the processor to enable the processor to read information from, and write information to, the storage medium; or the storage medium can be an integral part of the processor.
  • the processor and the storage medium may be located in an application specific integrated circuit.
  • the technical solutions of the present disclosure can be applied to the field of network technologies.
  • the technical solutions of the present disclosure enrich the diverse requirements of the client services, provide a good user experience for the users, and solve the problem of repeatedly generating various extended information in the cloud image processing process. .

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Abstract

本公开公开了一种图片处理方法、相应装置及存储介质，用以解决现有技术中云存储图片中重复生成扩展信息的问题。其中之一方法包括：获取第一图片文件的扩展信息；在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件。本公开丰富了客户端业务的多样需求，为用户带来良好的用户体验，解决了云图片处理过程中重复生各种扩展信息的问题。

Description

图片处理方法、相应装置及存储介质 技术领域
本公开涉及网络技术领域，特别是涉及一种图片处理方法、相应装置及存储介质。
背景技术
家庭云(HomeCloud)泛指以家庭云主机为核心，通过家庭中的有线或无线网络，将手机、PAD(平板电脑)等客户端设备互连，组成一个以家庭云存储设备为中心的私有云。
凭借家庭云中心海量存储空间，可以将PAD、客户端中的图片以无线存储、备份到家庭云中心里，并且实现随时无线调用。用户可以通过客户端和TV(电视机)与家人分享图片。
现有技术中在每次通过客户端和TV浏览图片时，需要重新生成缩略图来预览，而且需要联网查询图片元素信息(拍照时间和拍照地点等)，或需要通过借助其他软件获取人脸特征信息等等，从而导致用户体验不好。
发明内容
为了克服上述缺陷，本公开要解决的技术问题是提供一种图片处理方法、相应装置及存储介质，用以至少解决现有技术中云存储图片中重复生成扩展信息的问题。
为解决上述技术问题，本公开中的一种图片处理方法，包括：
获取第一图片文件的扩展信息；
在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件。
为解决上述技术问题，本公开中的一种图片处理方法，包括：
获取第一图片文件的扩展信息；
在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件；
将所述第二图片文件发送给服务端。
为解决上述技术问题，本公开中的一种服务端装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有用于服务端的图片处理计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序，以实现如下步骤：
获取第一图片文件的扩展信息；
在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件。
为解决上述技术问题，本公开中的一种客户端装置，包括包括存储器和处理器；所述存储器存储有用于客户端的图片处理计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序，以实现如下步骤：
获取第一图片文件的扩展信息；
在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件；
将所述第二图片文件发送给服务端。
为解决上述技术问题，本公开中的一种计算机可读存储介质，存储有用于服务端的图片处理计算机程序，和/或存储有用于客户端的图片处理计算机程序；
当所述用于服务端的图片处理计算机程序被至少一个服务端的处理器执行时，以实现如下步骤：获取第一图片文件的扩展信息；
在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件；
当所述用于客户端的图片处理计算机程序被至少一个客户端的处理器执行时，以实现如下步骤：
向所述服务端查询第二图片文件；
根据预设的解析规则，在查询的第二图片文件中解析出扩展信息；
展示所述扩展信息。
本公开有益效果如下：
本公开中方法、相应装置及存储介质，丰富了客户端业务的多样需求，为用户带来良好的用户体验，解决了云图片处理过程中重复生成各种扩展信息的问题。
附图说明
图1是本公开实施例中一种图片处理方法的流程图；
图2是本公开实施例中携带扩展信息的图片文件的结构示意图；
图3是本公开实施例中一种可选地图片处理方法的流程图；
图4是本公开实施例中一种图片处理方法的流程图；
图5是本公开实施例中一种服务端装置的结构示意图；
图6是本公开实施例中一种客户端装置的结构示意图。
具体实施方式
为了解决现有技术中云存储图片中重复生成扩展信息的问题，本公开提供了一种图片处理方法、相应装置及存储介质，以下结合附图以及实施例，对本公开进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本公开，并不限定本公开。
实施例一
本公开实施例提供一种图片处理方法，所述方法包括：
S11，获取第一图片文件(即原始图片文件)的扩展信息；
S12，在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成携带扩展信息 的第二图片文件。
本公开实施例中方法可以用于家庭云服务端。本公开实施例中客户端也可以称之为家庭云客户端。
本公开实施例中扩展信息不限于缩略图、时间地点、人脸识别，也可以加批注、标记等任意可在图片加添加的附加信息。本公开实施例通过获取原始图片文件的扩展信息；在所述原始图片文件的预设位置添加所述扩展信息，丰富了客户端业务的多样需求，为用户带来良好的用户体验，解决了云图片处理过程中重复生成图片元素信息，人脸特征识别信息等扩展信息的问题。进一步，本公开实施例方法将扩展信息添加到图片文件中，从而有效降低占用的内存空间，有效防止扩展信息丢失，并且将携带扩展信息的图片文件分享给其他客户端时，不需要进行缩略图生成、人脸识别等附加特征提取，有效节省时间，以及降低占用的系统资源。
本公开实施例中使用用于区分图片文件、客户端的诸如“第一”、“第二”等前缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。
上述实施例的基础上，进一步提出上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在各变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
根据一个实施例，扩展信息包括以下信息中一种或多种：
图片元素信息、缩略图信息、面部特征信息和预设添加的信息。
其中多种为2种及以上。
本公开可选实施例在客户端对家庭云服务端进行图片查询时，可以通过图片文件的扩展信息获得图片元素信息、缩略图信息、面部特征信息和预设添加的信息等等，从而可以有效解决即便当客户端没有信号时，不能联网，也可以获取图片的拍照地点、拍摄时间；当客户端没有人脸识别功能时，或不能通过云服务器人脸识别，也能进行图片归类等。即便更换客户端对服务器进行图片查询时，也可以快速获取扩展信息，从而提高用户体验。
其中，所述获取第一图片文件的扩展信息，包括以下步骤中的一个或多个：
提取所述第一图片文件的图片元素信息和/或面部特征信息；
生成所述第一图片文件的缩略图信息；
接收用户对所述第一图片文件预设添加的信息。
根据一个实施例，所述在所述原始图片文件的预设位置添加所述扩展信息，包括：
在所述原始图片文件的预设位置设置开始标志和结束标志；
根据所述开始标志和所述结束标志添加所述扩展信息。
根据一个实施例，所述扩展信息为多个；所述方法还包括：
在各个扩展信息之间设置隔离标识符。
当然，本公开实施例中的开始标志、结束标志和隔离标识符可以采用相同符号，以降低实现时占用的系统资源。其中，生成的图片文件的结构如图2所示。
根据一个实施例，所述在所述原始图片文件的预设位置添加所述扩展信息之后，还包括：
计算所述第一图片文件的唯一标识符；
基于所述唯一标识符标识所述第二图片文件；
保存所述唯一标识符标识和所述第二图片文件的存储路径。
根据一个实施例，所述在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息之后，还包括：
接收第一客户端查询第二图片文件的扩展信息的请求；
从所述第二图片文件中解析出与所述请求对应的扩展信息；
将解析出的扩展信息发送给所述第一客户端。
根据一个实施例，所述获取第一图片文件的扩展信息之前，还包括：
接收第二客户端发送的图片文件；
判断接收的图片文件是否携带扩展信息；
在未携带时，将接收的图片文件作为第一图片文件，并开始执行述获取第一图片文件的扩展信息。
在此需要说明的是，第一客户端和第二客户端可以是同一个客户端，也可以是不同的客户端。
具体说，当家庭云服务端监控到客户端上传或备份的图片，通知后台线程处理模块，后台线程模块采用MD5算法计算出文件的唯一标识符标识文件名称，提取图片的元素信息(拍照时间、拍照地点等信息)，并且生成缩略图信息，还可以通过人脸识别算法(例如使用mxnet和Opencv等算法)获取人脸特征信息，并在文件结尾处开始写入扩展信息开始标志，写入缩略图信息、元素信息和人脸信息等扩展信息，以扩展信息结束标志为结尾，其中每个扩展信息以隔离标识符“##”隔开，最后将唯一标识符和图片完整路径保存到数据库中。
举例说明本公开实施例。
例如，客户端与服务端的交互步骤如下：
步骤101、客户端上传，或备份图片文件家庭云存储中心；
步骤102、服务端(例如家庭云中心)监控到新的图片，通知图片处理模块线程；
步骤103、图像处理模块线程，使用MD5算法计算文件的唯一标识符标识文件名称，提取元素信息(拍照时间，拍照地点)，生成两种缩略图第一缩略图(中缩略图)和第二缩略图(小缩略图)；在中缩略图中提取人脸特征信息(即面部特征信息)。将元素、缩略图和人脸特征信息附加扩展到原图片文件的末尾(即预设位置)中，不破坏原来的文件格式；其中第一缩略图大于第二缩略图。当然，也可以在原图文件中提取人脸特征信息，其中在缩略图中提取人脸特征信息可以有效降低占用的系统资源。
步骤104、客户端查询图片文件。
步骤105、云服务端根据图片路径和唯一标识符，从家庭云存储中心获取图片文件。
步骤106、将图片文件上报给客户端。
步骤107、客户端根据业务功能选择查询图片的扩展信息。
步骤108、向服务端请求浏览某个图片缩略图。
步骤109、服务端按约定规则解析出缩略图，返回给客户端。
步骤110、客户端收到，展示。
步骤111、向服务端请求浏览某个图片元素信息。
步骤112、服务端解析元素信息，返回给客户端。
步骤113、客户端收到，展示。
步骤114、向服务端请求浏览某个图片人脸信息。
步骤115、解析人脸信息，返回给客户端。
步骤116、客户端收到，展示。
进一步，当客户端传备份相同的图片文件，家庭云存储中心会检查文件格式是否存在扩展信息，若存在，就不会重新扩展文件格式信息。
本例中有如下优点：
1、家庭云存储中心将图片文件返回给客户端，客户端提取缩略图预览，拍照地点，人脸识别信息，增强用户体验。
2、文件格式扩展多种信息，满足业务的需求。
3、图片文件信息也可在客户端解析，减轻了服务器的负担，减轻服务端的带宽，提高图片信息的查询效率。
4、保护文件隐私信息，需按照预设解析规则解析展示。
又如，步骤201、客户端上传，或备份几张人脸图片文件家庭云存储中心；
步骤202、家庭云中心监控到新的图片，通知图片处理模块线程；
步骤203、图像处理模块线程，使用MD5算法计算文件的唯一标识符标识文件名称，使用mxnet和Opencv等算法识别人脸特征信息，将人脸特征信息扩展到原文件格式的末尾中，不破坏原来的文件格式；
步骤204、客户端从家庭云存储中心获取人脸图片，按约定规则解析出人脸特征信息，将每张的人脸特征信息按相似度算法归类图片展示出来，客户端无需额外的识别算法识别人脸特征归类图片。现有的方法或需要使用本机自带的软件识别算法，或通过云计算获取人脸信息保存在本地的数据库中，一旦本地的数据库破坏，或丢失，就不能够归类人脸图片，需要重新进行识别人脸，这样会造成算法耗时，占CPU资源和带宽资源，而本方案的图片扩展了人脸特征信息，占用系统资源很少，归类人脸图简单快速，不易丢失；
步骤205、客户端上传备份相同的图片文件，家庭云存储中心会检查文件格式是否存在扩展信息，若存在，就不会重新扩展文件格式信息。
本例提供的技术方案，能够满足客户端使用缩略图预览图片，包括拍照时间和拍照地点，人脸特征信息，及人脸图归类展示，客户端也可以将文件传送给其他客户端展示。既不影响界面展示，也不会增加服务器负担，同时提高图片文件的信息查询提取效率。
实施例二
如图3所示，本公开实施例提供一种图片处理方法，所述方法包括：
S21，获取第一图片文件的扩展信息；
S22，在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件；
S23，将所述第二图片文件发送给服务端。
根据一个实施例，所述方法还包括：
向所述服务端查询第三图片文件；
根据预设的解析规则，在查询的第三图片文件中解析出扩展信息；
展示所述扩展信息。
根据一个实施例，所述方法还包括：
根据所述扩展信息对查询到的第三图片文件进行图片归类。
本公开实施例通过获取原始图片文件的扩展信息；在所述原始图片文件的预设位置添加所述扩展信息，丰富了客户端业务的多样需求，为用户带来良好的用户体验，解决了云图片处理过程中重复生成图片元素信息，人脸特征识别信息的问题。
具体说，在客户端对家庭云服务端进行图片查询时，可以通过图片文件的扩展信息获得图片元素信息、缩略图信息、面部特征信息和预设添加的信息等等，从而可以有效解决即便当客户端没有信号时，不能联网，也可以获取图片的拍照地点、拍摄时间；当客户端没有人脸识别功能时，或不能通过云服务器人脸识别，也能进行图片归类等。即便更换客户端对服务器进行图片查询时，也可以快速获取扩展信息，从而提高用户体验。
实施例三
如图5所示，本公开实施例提供一种服务端装置，所述服务端装置包括存储器(即图中所示第一存储器)510和处理器(即图中所示第一处理器)520；所述存储器510存储有用于服务端的图片处理计算机程序；所述处理器520执行所述计算机程序，以实现如实施例一中任意一项所述方法的步骤。
实施例四
如图6所示，本公开实施例提供一种客户端装置，所述客户端装置包括包括存储器(即图中所示第二存储器)610和处理器(即图中所示第二处理器)620；所述存储器610存储有用于客户端的图片处理计算机程序；所述处理器620执行所述计算机 程序，以实现如实施例二中任意一项所述方法的步骤。
本公开实施例中客户端装置可以是手机、平板电脑、个人数字助理等等。
实施例五
本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有用于服务端的图片处理计算机程序，和/或存储有用于客户端的图片处理计算机程序；
当所述用于服务端的图片处理计算机程序被至少一个服务端的处理器执行时，以实现如实施例一中任意一项所述方法的步骤；
当所述用于客户端的图片处理计算机程序被至少一个客户端的处理器执行时，以实现如实施例二中任意一项所述方法的步骤。
本公开实施例中计算机可读存储介质可以是RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动硬盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其他形式的存储介质。可以将一种存储介质藕接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路中。
在此需要说明的是，实施例二-实施例五在具体实现时，可以参阅实施例一，因此其实现细节不再具体描述。实施例二-实施例五也具有与实施例一相同的技术效果。
虽然本申请描述了本公开的特定示例，但本领域技术人员可以在不脱离本公开概念的基础上设计出来本公开的变型。本领域技术人员在本公开技术构思的启发下，在不脱离本公开内容的基础上，还可以对本公开做出各种改进，这仍落在本公开的保护范围之内。
工业实用性
本公开的技术方案可以应用于网络技术领域，本公开的技术方案丰富了客户端业务的多样需求，为用户带来良好的用户体验，解决了云图片处理过程中重复生成各种扩展信息的问题。

Claims (14)

  1. 一种图片处理方法，包括：
    获取第一图片文件的扩展信息；
    在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件。
  2. 如权利要求1所述的方法，其中，所述扩展信息包括以下信息中一种或多种：
    图片元素信息、缩略图信息、面部特征信息和预设添加的信息。
  3. 如权利要求2所述的方法，其中，所述获取第一图片文件的扩展信息，包括以下步骤中的一个或多个：
    提取所述第一图片文件的图片元素信息和/或面部特征信息；
    生成所述第一图片文件的缩略图信息；
    接收用户对所述第一图片文件预设添加的信息。
  4. 如权利要求1所述的方法，其中，所述在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，包括：
    在所述第一图片文件的预设位置设置开始标志和结束标志；
    根据所述开始标志和所述结束标志添加所述扩展信息。
  5. 如权利要求1所述的方法，其中，所述扩展信息为多个；所述方法还包括：
    在各个扩展信息之间设置隔离标识符。
  6. 如权利要求1所述的方法，其中，所述在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息之后，所述方法还包括：
    计算所述第一图片文件的唯一标识符；
    基于所述唯一标识符标识所述第二图片文件；
    保存所述唯一标识符标识和所述第二图片文件的存储路径。
  7. 如权利要求1所述的方法，其中，所述在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息之后，所述方法还包括：
    接收第一客户端查询所述第二图片文件的扩展信息的请求；
    从所述第二图片文件中解析出与所述请求对应的扩展信息；
    将解析出的扩展信息发送给所述第一客户端。
  8. 如权利要求1-7中任意一项所述的方法，其中，所述获取第一图片文件的扩展信息之前，所述方法还包括：
    接收第二客户端发送的图片文件；
    判断接收的所述图片文件是否携带扩展信息；
    在未携带扩展信息时，将所述图片文件作为第一图片文件。
  9. 一种图片处理方法，包括：
    获取第一图片文件的扩展信息；
    在所述第一图片文件的预设位置添加所述扩展信息，以生成第二图片文件；
    将所述第二图片文件发送给服务端。
  10. 如权利要求9所述的方法，还包括：
    向所述服务端查询第三图片文件；
    根据预设的解析规则，在查询到的所述第三图片文件中解析出扩展信息；
    展示所述扩展信息。
  11. 如权利要求10所述的方法，还包括：
    根据所述扩展信息对查询到的所述第三图片文件进行图片归类。
  12. 一种服务端装置，其中，所述服务端装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有用于服务端的图片处理计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-8中任意一项所述方法的步骤。
  13. 一种客户端装置，其中，所述客户端装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有用于客户端的图片处理计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序，以实现如权利要求9-11中任意一项所述方法的步骤。
  14. 一种计算机可读存储介质，其中，所述存储介质存储有用于服务端的图片处理计算机程序，和/或存储有用于客户端的图片处理计算机程序；
    当所述用于服务端的图片处理计算机程序被至少一个服务端的处理器执行时，以实现如权利要求1-8中任意一项所述方法的步骤；
    当所述用于客户端的图片处理计算机程序被至少一个客户端的处理器执行时，以实现如权利要求9-11中任意一项所述方法的步骤。
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