拍摄的地理位置信息，如:照片在苏州大学拍摄，此时，地理标签可以为“苏州”、“沧浪区”、“苏州大学”等地理标签。地理标签可以通过GPS模块获得，也可以通过本方案公开的通过其他照片的地理标签获得待处理照片的地理标签。
[0051]相似性判定的判定结果达到预定值的照片可以为I个，也可以为多个，无论判定结果达到预定值的照片为几个，只需要将所有的判定结果达到预定值的照片的地理标签添加到待处理照片中，作为待处理照片的地理标签即可。
[0052]此处，也可以为将相似性判定的判定结果按照相似性由高到低的顺序排列，取相似性最高的预定个数的照片，将该相似性最高的预定个数的照片的地理标签添加到待处理照片中，作为待处理照片的地理标签即可。
[0053]例如:在苏州大学进行旅游时拍摄照片，将在苏州大学拍摄的照片与预定范围内的所有照片进行匹配，即相似性判定，选取匹配结果最好的照片进行地理标签的抽取，抽取出如“苏州”、“沧浪区”、“苏州大学”等地理标签，将上述地理标签添加到在苏州大学拍摄的照片的地理标签中。
[0054]另外，还可以为:选取相似性判定的判定结果中按照相似性由高到低的顺序排列的预定数量的高相似性的照片中，将选取的这些照片的地理标签中的共同的标签进行提取，作为待处理照片的地理标签。
[0055]如:在苏州大学进行旅游时拍摄照片，将在苏州大学拍摄的照片与预定范围内的所有照片进行匹配，即相似性判定，选取匹配结果最好的预定数量的照片，将这些照片中共同的地理标签作为待处理照片的地理标签，如:选取出的照片中都包括“苏州”、“沧浪区”、“苏州大学”等地理标签，则将上述地理标签添加到在苏州大学拍摄的照片的地理标签中。
[0056]当用户需要对照片进行查找时，只需要输入对应的地理标签即可缩小查找范围，当用户需要对照片进行分类时，可以按照已有的地理标签进行分类，获取按照已有的地理标签进一步分类，省去了人工进行照片识别分类的步骤。
[0057]本实施例公开的照片处理方法，通过获取待处理照片所拍摄的地理位置信息，查找地理位置信息与待处理照片所拍摄的地理位置信息在预定范围内的所有照片，将查找到的所有照片与待处理照片进行相似性判定，将判定结果达到预定值的照片的地理标签添加到待处理照片，作为待处理照片的地理标签。本方案通过将与待处理照片的相似性达到预定值的所有照片的地理标签作为待处理照片的地理标签，自动对照片地理标签的添加，明确了每张照片所对应的景点，降低了用户对照片进行分类整理的难度。
[0058]本实施例公开了一种照片处理方法，其流程图如图2所示，包括:
[0059]步骤S21、获取待处理照片所拍摄的地理位置信息及时间；
[0060]步骤S22、根据待处理照片所拍摄的时间及地理位置信息，获取待处理照片拍摄时当地的气候信息。
[0061]通过地理信息系统(Geographic Informat1n System, GIS)，获取待处理照片拍摄时当地的气候信息，其中，气候信息包括天气、温度及风速等。
[0062]例如:用户在2015年I月26日中午12点在苏州大学旅游时拍摄了照片，将照片对应的地理位置信息，如:北玮31.27°，东经120.73°，以及时间如:2015年I月26日12:00，发送至GIS系统，GIS系统根据上述地理位置信息及时间信息反馈对应的气候信息，如天气、温度及风速等。
[0063]本实施例公开的照片处理方法，通过获取待处理照片所拍摄的地理位置信息及时间，并根据待处理照片所拍摄的时间及地理位置信息，获取待处理照片拍摄时当地的气候信息。本方案通过将照片的地理位置信息及时间与气候信息相关联，减少了用户整理照片的过程，更便于用户对照片类型的查找。
[0064]进一步的，本实施例公开的照片处理方法中，在步骤S22之后，还可以包括:
[0065]步骤S23、将待处理照片拍摄时当地的气候信息添加至待处理照片的照片标签。
[0066]将气候信息添加至待处理照片的照片标签，以便于对照片的整理及查找。
[0067]本实施例公开的照片处理方法与上一实施例公开的照片处理方法可以同时应用，即在获取当地的气候信息的同时，也可以对待处理照片进行地理标签的添加，两个方案并不冲突。
[0068]本实施例公开了一种照片处理系统，其结构示意图如图3所示，包括:
[0069]第一获取单元31，与第一获取单元31相连的查找单元32，与查找单元32相连的判定单元33，与判定单元33相连的第一添加单元34，其中:
[0070]第一获取单元31用于获取待处理照片所拍摄的地理位置信息。
[0071]照片拍摄时，通过拍摄照片所用的设备中的GPS模块获取当前所处的地理位置信息，将地理位置信息作为照片的附加信息添加到照片中。
[0072]查找单元32用于查找在待处理照片所拍摄的地理位置信息的预定范围内的所有照片。
[0073]每张照片的附加信息中都有地理位置信息，在获取了待处理照片的地理位置信息后，查找以该地理位置信息为中心的预定范围内所拍摄的所有照片。其中，预定范围可以具体为I公里，也可以为2公里，在此不做具体限定。
[0074]判定单元33用于将查找到的所有照片与待处理照片进行相似性判定。
[0075]其中，判定单元33的具体结构示意图如图4所示，包括:提取单元331，与提取单元331相连的判定子单元332，其中:
[0076]提取单元331用于采用预定算法提取查找到的所有照片及待处理照片的特征向量;
[0077]提取单元331也可以为采用预定算法提取待处理照片的特征向量，将该特征向量存储到特征库中，即每张待处理的照片及已处理的照片都已将特征向量存储到对应的特征库中，对于已处理的照片，只需要从其对应的特征库中查找其对应的特征向量即可，在已处理的照片作为查找到的所有照片中的一个时，无需再次提取特征向量，避免了进行多次相同的操作所带来的资源的浪费。
[0078]判定子单元332用于通过特征向量将查找到的所有照片与待处理照片进行相似性判定。
[0079]具体的，预定算法为尺度不变特征转换算法(Scale-1nvariant featuretransform, SIFT)，即采用sift算法提取查找到的所有照片及待处理照片的sift特征向量，或采用sift算法提取查找到的待处理照片的sift特征向量，并将该sift特征向量存储到特征库中，之后通过关键点特征向量的欧式距离和预定范围中的照片进行关键点的相似性判定来实现照片的匹配。
[0080]第一添加单元34用于将相似性判定的判定结果达到预定值的照片的地理标签添加到待处理照片，作为待处理照片的地理标签。
[0081]相似性判定的判定结果达到预定值的照片可以为I个，也可以为多个，无论判定结果达到预定值的照片为几个，只需要将所有的判定结果达到预定值的照片的地理标签添加到待处理照片中，作为待处理照片的地理标签即可。
[0082]此处，也可以为将相似性判定的判定结果按照相似性由高到低的顺序排列，取相似性最高的预定个数的照片，将该相似性最高的预定个数的照片的地理标签添加到待处理照片中，作为待处理照片的地理标签即可。
[0083]例如:在苏州大学进行旅游时拍摄照片，将在苏州大学拍摄的照片与预定范围内的所有照片进行匹配，即相似性判定，选取匹配结果最好的照片进行地理标签的抽取，抽取出如“苏州”、“沧浪区”、“苏州大学”等地理标签，将上述地理标签添加到在苏州大学拍摄的照片的地理标签中。
[0084]当用户需要对照片进行查找时，只需要输入对应的地理标签即可缩小查找范围，当用户需要对照片进行分类时，可以按照已有的地理标签进行分类，获取按照已有的地理标签进一步分类，省去了人工进行照片识别分类的步骤。
[0085]本实施例公开的照片处理系统，通过第一获取单元获取待处理照片所拍摄的地理位置信息，查找单元查找地理位置信息与待处理照片所拍摄的地理位置信息在预定范围内的所有照片，判定单元将查找到的所有