图片处理方法及装置的制造方法

图片处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种图片处理方法及装置，属于图片处理领域。所述方法包括：根据待处理的目标图片内的像素点，从所述目标图片中，获取多个显著矩形；基于所述多个显著矩形的面积、所述多个显著矩形的显著均值和所述多个显著矩形的中心距离，计算所述目标图片的锚点坐标，每个显著矩形的中心距离为所述显著矩形的中心点与所述目标图片的中心点之间的距离；基于所述目标图片的锚点坐标，对所述目标图片进行移动，使所述目标图片的锚点与裁剪框的中心点重合；基于所述裁剪框的位置，对所述目标图片进行裁剪处理。本发明减少了用户手动调整目标图片的次数，提高了图片裁剪处理效率。
【专利说明】
图片处理方法及装置
技术领域
[0001] 本发明设及图片处理领域，特别设及一种图片处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着终端技术的快速发展，终端的图片处理功能日益强大。在终端上不仅可W提 供图片美化功能，还可W提供对图片进行裁剪的功能。比如，当用户设置手机壁纸图片，或 者更换头像图片时，其待填充区域的尺寸是固定的，如对于壁纸图片来说，其待填充区域可 能与终端显示屏幕尺寸相同，而对于头像来说，其待填充区域可能较小，而如果用户选定图 片的尺寸大于该待填充区域的尺寸，此时，需要对图片进行裁剪。
[0003] 目前，图片处理过程具体可W为：当用户从终端的相册中选择一张目标图片之后， 终端确定该目标图片的中屯、点，W及确定与待填充区域尺寸相同的裁剪框的中屯、点，并移 动该目标图片，使该目标图片的中屯、点与裁剪框的中屯、点重合。当裁剪框中显示的图片不 符合用户的自身需求时，用户需要手动地移动该目标图片，W确定待裁剪部分，进而使终端 将该目标图片中，位于裁剪框之外的图片区域裁剪掉，实现对该目标图片的裁剪处理。
[0004] 图片的显著区域一般是最能引起用户兴趣、最能表现图片内容的区域，而当目标 图片的显著区域不在目标图片的中屯、位置时，通过上述方法，不能准确地将目标图片的显 著区域放置在裁剪框的中屯、位置，需要用户反复地进行手动调整，操作比较复杂，降低了图 片裁剪效率。

【发明内容】

[0005] 为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种图片处理方法及装置。所述 技术方案如下：
[0006] 一方面，提供了一种图片处理方法，所述方法包括：
[0007] 根据待处理的目标图片内的像素点，从所述目标图片中，获取多个显著矩形；
[0008] 基于所述多个显著矩形的面积、所述多个显著矩形的显著均值和所述多个显著矩 形的中屯、距离，计算所述目标图片的错点坐标，每个显著矩形的中屯、距离为所述显著矩形 的中屯、点与所述目标图片的中屯、点之间的距离；
[0009] 基于所述目标图片的错点坐标，对所述目标图片进行移动，使所述目标图片的错 点与裁剪框的中屯、点重合；
[0010] 基于所述裁剪框的位置，对所述目标图片进行裁剪处理。
[0011] 另一方面，提供了一种图片处理装置，所述装置包括：
[0012] 获取模块，用于根据待处理的目标图片内的像素点，从所述目标图片中，获取多个 显著矩形；
[0013] 计算模块，用于基于所述多个显著矩形的面积、所述多个显著矩形的显著均值和 所述多个显著矩形的中屯、距离，计算所述目标图片的错点坐标，每个显著矩形的中屯、距离 为所述显著矩形的中屯、点与所述目标图片的中屯、点之间的距离；
[0014] 移动模块，用于基于所述目标图片的错点坐标，对所述目标图片进行移动，使所述 目标图片的错点与裁剪框的中屯、点重合；
[0015] 裁剪处理模块，用于基于所述裁剪框的位置，对所述目标图片进行裁剪处理。
[0016] 在本发明实施例中，根据待处理的目标图片内的像素点，从该目标图片中，获取多 个显著矩形，并基于该多个显著矩形的面积、多个显著矩形的显著均值和多个显著矩形的 中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，基于目标图片的错点坐标，将目标图片的错点与裁剪 框的中屯、点重合，使裁剪框内显示目标图片的显著区域，减少了用户手动调整目标图片的 次数，操作简单，提高了图片裁剪处理效率。
【附图说明】
[0017] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 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一些实施例，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W根据运些附图获得其他 的附图。
[001引图1是本发明实施例提供的一种图片处理方法流程图；
[0019] 图2是本发明实施例提供的一种图片处理方法流程图；
[0020] 图3是本发明实施例提供的一种图片处理装置结构示意图；
[0021] 图4是本发明实施例提供的一种终端结构示意图。
【具体实施方式】
[0022] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0023] 图1是本发明实施例提供的一种图片处理方法流程图。该方法的执行主体为终 端，参见图1，该方法包括：
[0024] 步骤101 :根据待处理的目标图片内的像素点，从目标图片中，获取多个显著矩 形。
[00巧]步骤102 :基于该多个显著矩形的面积、该多个显著矩形的显著均值和该多个显 著矩形的中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，每个显著矩形的中屯、距离为该显著矩形的 中屯、点与目标图片的中屯、点之间的距离。
[0026] 步骤103 :基于目标图片的错点坐标，对目标图片进行移动，使目标图片的错点与 裁剪框的中屯、点重合。
[0027] 步骤104 :基于裁剪框的位置，对目标图片进行裁剪处理。
[002引在本发明实施例中，根据待处理的目标图片内的像素点，从该目标图片中，获取多 个显著矩形，并基于该多个显著矩形的面积、多个显著矩形的显著均值和多个显著矩形的 中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，基于目标图片的错点坐标，将目标图片的错点与裁剪 框的中屯、点重合，使裁剪框内显示目标图片的显著区域，减少了用户手动调整目标图片的 次数，操作简单，提高了图片裁剪处理效率。
[0029] 可选地，根据待处理的目标图片内的像素点，从目标图片中，获取多个显著矩形， 包括：
[0030] 根据待处理的目标图片内的像素点，对目标图片进行人脸识别；
[0031] 如果人脸识别成功，则将目标图片中多个人脸所在的矩形确定为多个显著矩形； 阳03引如果人脸识别失败，则对目标图片进行显著区域识别，得到多个显著区域；
[0033] 对该多个显著区域进行轮廓检测，得到多个显著矩形。
[0034] 可选地，基于该多个显著矩形的面积、该多个显著矩形的显著均值和该多个显著 矩形的中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，包括：
[0035] 对于该多个显著矩形中的每个显著矩形，基于该显著矩形的面积、该显著矩形的 显著均值和该显著矩形的中屯、距离，计算该显著矩形的优先级；
[0036] 基于每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向距离；
[0037] 确定边界横向距离对应的边界横坐标，W及边界纵向距离对应的边界纵坐标；
[0038] 基于边界横向距离、边界纵向距离、边界横坐标和边界纵坐标，计算目标图片的错 点坐标。
[0039] 可选地，基于每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向距离，包括：
[0040] 按照每个显著矩形的优先级，对该多个显著矩形进行排序，得到该多个显著矩形 的优先级顺序；
[0041] 从优先级最高的显著矩形开始，按照该优先级顺序，获取该显著矩形的目标显著 矩形，目标显著矩形为优先级大于该显著矩形优先级的显著矩形；
[0042] 计算该显著矩形的左边界横坐标与目标显著矩形的右边界横坐标之间的第一差 值，W及计算该显著矩形的右边界横坐标与目标显著矩形的左边界横坐标之间的第二差 值；
[0043] 基于第一差值和第二差值，确定边界横向距离；
[0044] 计算该显著矩形的上边界纵坐标与目标显著矩形的下边界纵坐标之间的第Ξ差 值，W及计算该显著矩形的下边界纵坐标与目标显著矩形的上边界纵坐标之间的第四差 值；
[0045] 基于Ξ差值和第四差值，确定边界纵向距离。
[0046] 可选地，基于第一差值和第二差值，确定边界横向距离，包括：
[0047] 将第一差值和第二差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标显著矩形 之间的最大横向距离；
[0048] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值小于裁剪框宽度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离添加到最大横向距离集合中，并按照该 优先级顺序，获取下一个目标显著矩形；
[0049] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值大于裁剪框宽度时， 将该最大横向距离集合中，绝对值最大的最大横向距离确定为边界横向距离；
[0050] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值等于裁剪框宽度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离确定为边界横向距离。
[0051] 可选地，基于Ξ差值和第四差值，确定边界纵向距离，包括：
[0052] 将第二差值和第四差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标显著矩形 之间的最大纵向距离；
[0053] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值小于裁剪框高度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离添加到最大纵向距离集合中，并按照该 优先级顺序，获取下一个目标显著矩形；
[0054] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值大于裁剪框高度时， 将该最大纵向距离集合中，绝对值最大的最大纵向距离确定为边界纵向距离； 阳化5] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值等于裁剪框高度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离确定为边界纵向距离。
[0056] 上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本发明的可选实施例，本发明实 施例对此不再一一寶述。
[0057] 图2是本发明实施例提供的一种图片处理方法流程图。参见图2,该方法包括：
[0058] 步骤201 :根据待处理的目标图片内的像素点，从目标图片中，获取多个显著矩 形。
[0059] 具体地，根据待处理的目标图片内的像素点，对目标图片进行人脸识别；如果人脸 识别成功，则将目标图片中多个人脸所在的矩形确定为多个显著矩形；如果人脸识别失败， 则对目标图片进行显著区域识别，得到多个显著区域；对该多个显著区域进行轮廓检测，得 到多个显著矩形。
[0060] 一般情况下，将人物图片作为目标图片是用户的一个常见需求，比如，将人物图片 作为手机壁纸，或者，将人物图片作为头像图片，而人物图片中的人脸是该人物图片的显著 区域，因此，在本发明实施例中，优先对目标图片进行人脸识别，从而确定目标图片的显著 矩形，提高了显著矩形确定效率，W及提高显著矩形的确定准确率。
[0061] 需要说明的是，在本发明实施例中，根据目标图片内的像素点，对目标图片进行人 脸识别的方法，对目标图片进行显著区域识别的方法，W及对显著区域进行轮廓检测的方 法均属于现有技术，因此，本发明实施例对此不做详细解释说明。
[0062] 步骤202 :对于该多个显著矩形中的每个显著矩形，基于该显著矩形的面积、该显 著矩形的显著均值和该显著矩形的中屯、距离，计算该显著矩形的优先级，该显著矩形的中 屯、距离为该显著矩形的中屯、点与目标图片的中屯、点之间的距离。
[0063] 具体地，对于该多个显著矩形中的每个显著矩形，获取该显著矩形的面积、该显著 矩形的显著均值和该显著矩形的中屯、距离，并基于该显著矩形的面积、该显著矩形的显著 均值和该显著矩形的中屯、距离，按照如下公式（1)计算该显著矩形的优先级；
[0064] Cp 化）=S 化）*Ws+AvgSal 化）*Wavs-Dc 化）*Wdc (1) W65] 其中，在公式（1)中，Cp(k)为显著矩形k的优先级，S(k)为显著矩形k的面积， Ws为面积权重，AvgSal化）为显著矩形k的显著均值，Wavs为显著均值权重，Dc化）为显著 矩形k的中屯、距离，Wdc为中屯、距离权重。
[0066] 其中，获取该显著矩形的显著均值的操作可W为：获取该显著矩形内像素点的显 著值，将获取的显著值相加，并将相加得到的显著值除W该显著矩形内像素点的个数，得到 该显著矩形内像素点的显著值的平均值，将计算得到的显著值的平均值确定为该显著矩形 的显著均值。或者，获取该显著矩形内像素点的显著值，将获取的显著值从小到大进行排 序，得到显著值顺序，将该显著矩形内像素点的个数除W 2,得到显著像素编号，如果该显著 像素编号为整数，则根据从显著像素编号，从该显著值顺序中，获取对应的显著值，将获取 的显著值确定为该显著矩形的显著均值。如果该显著像素编号不为整数，则对该显著像素 编号进行向上取整或者向下取整，根据取整后的显著像素编号，从该显著值顺序中，获取对 应的显著值，将获取的显著值确定为该显著矩形的显著均值。
[0067] 获取该显著矩形的中屯、距离的操作可W为：确定该显著矩形的中屯、点，W及确定 目标图片的中屯、点，计算该显著矩形的中屯、点与目标图片的中屯、点之间的距离，得到该显 著矩形的中屯、距离。
[0068] 需要说明的是，面积权重、显著均值权重和中屯、距离权重都是事先设置的，且面积 权重、显著均值权重和中屯、距离权重之和为1，本发明实施例对面积权重、显著均值权重和 中屯、距离权重的具体数值不做具体限定。
[0069] 步骤203 :基于每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向距离。
[0070] 具体地，本步骤可W通过如下（1)-(6)的步骤来实现，包括：
[0071] (1)、按照每个显著矩形的优先级，对该多个显著矩形进行排序，得到该多个显著 矩形的优先级顺序。
[0072] 在本发明实施例中，可W按照每个显著矩形的优先级从高到低的顺序，对该多个 显著矩形进行排序，得到该多个显著矩形的优先级顺序，当然，还可W按照每个显著矩形的 优先级从低到高的顺序，对该多个显著矩形进行排序，得到该多个显著矩形的优先级顺序。 本发明实施例对此不做具体限定。
[0073] (2)、从优先级最高的显著矩形开始，按照该优先级顺序，获取该显著矩形的目标 显著矩形，目标显著矩形为优先级大于该显著矩形优先级的显著矩形。
[0074] 比如，目标图片包括4个显著矩形，即显著矩形1、显著矩形2、显著矩形3和显著 矩形4,显著矩形1的优先级大于显著矩形2的优先级，显著矩形2的优先级大于显著矩形 3的优先级，显著矩形3的优先级大于显著矩形4的优先级。对于显著矩形1来说，显著矩 形1的目标显著矩形不存在，此时，跳过剩余的步骤，直接按照优先级顺序，获取显著矩形2 的目标显著矩形为显著矩形1。而对于显著矩形3来说，按照优先级顺序，获取显著矩形3 的目标显著矩形依次为显著矩形1、显著矩形2。对于显著矩形4来说，按照优先级顺序，获 取显著矩形4的目标显著矩形依次为显著矩形1、显著矩形2、显著矩形3。
[00巧](3)、计算该显著矩形的左边界横坐标与目标显著矩形的右边界横坐标之间的第 一差值，W及计算该显著矩形的右边界横坐标与目标显著矩形的左边界横坐标之间的第二 差值。
[0076] 由于目标显著矩形的可能位于该显著矩形的左边，也可能位于该显著矩形的右 边，为了在对目标图片进行裁剪处理时，保留显著矩形的整体，而不是将显著矩形的左半部 分或者右半部分裁剪掉，需要计算该显著矩形的左边界横坐标与目标显著矩形的右边界横 坐标之间的第一差值，W及计算该显著矩形的右边界横坐标与目标显著矩形的左边界横坐 标之间的第二差值。
[0077] 其中，计算该显著矩形的左边界横坐标与目标显著矩形的右边界横坐标之间的第 一差值的操作可W为：将该显著矩形的左边界横坐标减去目标显著矩形的右边界横坐标， 得到第一差值。同理，计算该显著矩形的右边界横坐标与目标显著矩形的左边界横坐标之 间的第二差值的操作可W为：将该显著矩形的右边界横坐标减去目标显著矩形的左边界横 坐标，得到第二差值。
[0078] 比如，显著矩形2与显著矩形1之间的最大横向距离的绝对值小于裁剪框宽度，此 时，计算显著矩形3与显著矩形3的目标显著矩形之间的最大横向距离。假如，显著矩形3 的左边界横坐标为5,显著矩形1的右边界横坐标为7,此时，将显著矩形3的左边界横坐标 为5减去显著矩形1的右边界横坐标7,得到第一差值为-2。
[0079] (4)、基于第一差值和第二差值，确定边界横向距离。
[0080] 具体地，将第一差值和第二差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标 显著矩形之间的最大横向距离；当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝 对值小于裁剪框宽度时，将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离添加到最大横 向距离集合中，并按照优先级顺序，获取下一个目标显著矩形，返回步骤（3);当该显著矩 形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值大于裁剪框宽度时，将最大横向距离集合 中，绝对值最大的最大横向距离确定为边界横向距离；当该显著矩形与目标显著矩形之间 的最大横向距离的绝对值等于裁剪框宽度时，将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横 向距离确定为边界横向距离。
[0081] 比如，第一差值为-2,第二差值为4,此时，第二差值的绝对值大于第一差值的绝 对值，将第二差值确定该显著矩形3与显著矩形1之间的最大横向距离。如果裁剪框宽度 为8,显著矩形3与显著矩形1之间的最大横向距离4小于裁剪框宽度8,则将显著矩形3 与显著矩形1之间的最大横向距离4添加在最大横向距离集合中，并按照优先级顺序，获取 显著矩形3的下一个目标显著矩形为显著矩形2,返回步骤（3)。
[0082] 巧）、计算该显著矩形的上边界纵坐标与目标显著矩形的下边界纵坐标之间的第 Ξ差值，W及计算该显著矩形的下边界纵坐标与目标显著矩形的上边界纵坐标之间的第四 差值。
[0083] 为了在对目标图片进行裁剪处理时，保留显著矩形的整体，而不是将显著矩形的 上半部分或者下半部分裁剪掉，需要计算该显著矩形的上边界纵坐标与目标显著矩形的下 边界纵坐标之间的第Ξ差值，W及计算该显著矩形的下边界纵坐标与目标显著矩形的上边 界纵坐标之间的第四差值。
[0084] 其中，计算该显著矩形的上边界纵坐标与目标显著矩形的下边界纵坐标之间的第 Ξ差值的操作可W为：将该显著矩形的上边界纵坐标减去目标显著矩形的下边界纵坐标， 得到第Ξ差值。同理，计算该显著矩形的下边界纵坐标与目标显著矩形的上边界纵坐标之 间的第四差值的操作可W为：将该显著矩形的下边界纵坐标减去目标显著矩形的上边界纵 坐标，得到第四差值。
[00化]化）、基于Ξ差值和第四差值，确定边界纵向距离。
[0086] 具体地，将第Ξ差值和第四差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标 显著矩形之间的最大纵向距离；当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝 对值小于裁剪框高度时，将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离添加到最大纵 向距离集合中，并按照优先级顺序，获取下一个目标显著矩形，返回步骤巧）；当该显著矩 形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值大于裁剪框高度时，将最大纵向距离集合 中，绝对值最大的纵向距离确定为边界纵向距离；当该显著矩形与目标显著矩形之间的最 大纵向距离的绝对值等于裁剪框高度时，将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距 离确定为边界纵向距离。
[0087] 需要说明的是，上述（1)-(6)的步骤设及的坐标系是事先设置的，且该坐标系的 原点可w位于终端屏幕的左下角，当然，也可w位于终端屏幕的右下角等等，本发明实施例 对此不做具体限定。
[0088] 步骤204 :确定边界横向距离对应的边界横坐标，W及边界纵向距离对应的边界 纵坐标。
[0089] 具体地，如果边界横向距离为第一差值，则将目标显著矩形的右边界横坐标确定 为边界横向距离对应的边界横坐标；如果边界横向距离为第二差值，则将目标显著矩形的 左边界横坐标确定为边界横向距离对应的边界横坐标。同理，如果边界纵向距离为第Ξ差 值，则将目标显著矩形的下边界纵坐标确定为边界纵向距离对应的边界纵坐标；如果边界 纵向距离为第四差值，则将目标显著矩形的上边界纵坐标确定为边界纵向距离对应的边界 纵坐标。
[0090] 步骤205 :基于边界横向距离、边界纵向距离、边界横坐标和边界纵坐标，计算目 标图片的错点坐标。
[0091] 具体地，基于边界横向距离和边界横坐标，按照如下公式（2)计算目标图片的错 点坐标的横坐标，W及基于边界纵向距离和边界纵坐标，按照如下公式（3)计算目标图片 的错点坐标的纵坐标；
[0094] 其中，在公式（2)中，X为目标图片的错点坐标的横坐标，化为边界横向距离，Xcp 为边界横坐标。在公式（3)中，Y为目标图片的错点坐标的纵坐标，Dy为边界纵向距离，Yep 为边界纵坐标。
[0095] 步骤206 :基于目标图片的错点坐标，对目标图片进行移动，使目标图片的错点与 裁剪框的中屯、点重合。
[0096] 具体地，确定裁剪框的中屯、点的坐标，并基于目标图片的错点坐标，对目标图片进 行移动，使目标图片的错点与裁剪框的中屯、点重合。
[0097] 在本发明实施例中，通过快速定位图片的显著矩形，并综合每个显著矩形的优先 级，合理地计算目标图片的错点坐标，从而合理地将目标图片移动至裁剪框中，也即是，最 大化地将优先级最高的显著矩形和优先级次高的显著矩形移动到裁剪框内，有效减少用户 的手动调整次数，提升了图片裁剪处理效率。
[0098] 步骤207 :基于裁剪框的位置，对目标图片进行裁剪处理。
[0099] 其中，对目标图片进行裁剪处理时，可W将裁剪框内的图片区域保留，将裁剪框外 的图片区域裁剪掉，得到裁剪处理后的图片。
[0100] 在本发明实施例中，根据待处理的目标图片内的像素点，从该目标图片中，获取多 个显著矩形，并基于该多个显著矩形的面积、多个显著矩形的显著均值和多个显著矩形的 中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，基于目标图片的错点坐标，将目标图片的错点与裁剪 框的中屯、点重合，使裁剪框内显示目标图片的显著区域，减少了用户手动调整目标图片的 次数，操作简单，提高了图片裁剪处理效率。 阳101] 图3是本发明实施例提供的一种图片处理装置结构示意图。参见图3,该装置包 括：
[0102] 获取模块301，用于根据待处理的目标图片内的像素点，从目标图片中，获取多个 显著矩形； 阳103] 计算模块302,用于基于该多个显著矩形的面积、该多个显著矩形的显著均值和该 多个显著矩形的中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，每个显著矩形的中屯、距离为该显著 矩形的中屯、点与目标图片的中屯、点之间的距离；
[0104] 移动模块303,用于基于目标图片的错点坐标，对目标图片进行移动，使目标图片 的错点与裁剪框的中屯、点重合；
[01化]裁剪处理模块304,用于基于裁剪框的位置，对目标图片进行裁剪处理。
[0106] 可选地，获取模块301包括：
[0107] 人脸识别单元，用于根据待处理的目标图片内的像素点，对目标图片进行人脸识 别；
[0108] 第一确定单元，用于如果人脸识别成功，则将目标图片中多个人脸所在的矩形确 定为多个显著矩形；
[0109] 显著区域识别单元，用于如果人脸识别失败，则对目标图片进行显著区域识别，得 到多个显著区域；
[0110] 轮廓检测单元，用于对该多个显著区域进行轮廓检测，得到多个显著矩形。 阳111 ] 可选地，计算模块302包括：
[0112] 第一计算单元，用于对于该多个显著矩形中的每个显著矩形，基于该显著矩形的 面积、该显著矩形的显著均值和该显著矩形的中屯、距离，计算该显著矩形的优先级；
[0113] 第二计算单元，用于基于每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向 距离；
[0114] 第二确定单元，用于确定边界横向距离对应的边界横坐标，W及边界纵向距离对 应的边界纵坐标；
[0115] 第Ξ计算单元，用于基于边界横向距离、边界纵向距离、边界横坐标和边界纵坐 标，计算目标图片的错点坐标。
[0116] 可选地，第二计算单元包括：
[0117] 排序子单元，用于按照每个显著矩形的优先级，对该多个显著矩形进行排序，得到 该多个显著矩形的优先级顺序；
[0118] 获取子单元，用于从优先级最高的显著矩形开始，按照优先级顺序，获取该显著矩 形的目标显著矩形，目标显著矩形为优先级大于该显著矩形优先级的显著矩形；
[0119] 第一计算子单元，用于计算该显著矩形的左边界横坐标与目标显著矩形的右边界 横坐标之间的第一差值，W及计算该显著矩形的右边界横坐标与目标显著矩形的左边界横 坐标之间的第二差值；
[0120] 第一确定子单元，用于基于第一差值和第二差值，确定边界横向距离； 阳121] 第二计算子单元，用于计算该显著矩形的上边界纵坐标与目标显著矩形的下边界 纵坐标之间的第Ξ差值，W及计算该显著矩形的下边界纵坐标与目标显著矩形的上边界纵 坐标之间的第四差值；
[0122] 第二确定子单元，用于基于Ξ差值和第四差值，确定边界纵向距离。 阳123] 可选地，
[0124] 第一确定子单元，具体用于：
[01巧]将第一差值和第二差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标显著矩形 之间的最大横向距离； 阳126] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值小于裁剪框宽度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离添加到最大横向距离集合中，并按照优 先级顺序，获取下一个目标显著矩形；
[0127] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值大于裁剪框宽度时， 将该最大横向距离集合中，绝对值最大的最大横向距离确定为边界横向距离；
[0128] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值等于裁剪框宽度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大横向距离确定为边界横向距离。 阳129] 可选地，
[0130] 第二确定子单元，具体用于： 阳131] 将第Ξ差值和第四差值中，绝对值最大的差值确定为该显著矩形与目标显著矩形 之间的最大纵向距离； 阳132] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值小于裁剪框高度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离添加到最大纵向距离集合中，并按照优 先级顺序，获取下一个目标显著矩形；
[0133] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值大于裁剪框高度时， 将该最大纵向距离集合中，绝对值最大的最大纵向距离确定为边界纵向距离；
[0134] 当该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值等于裁剪框高度时， 将该显著矩形与目标显著矩形之间的最大纵向距离确定为边界纵向距离。
[0135] 在本发明实施例中，根据待处理的目标图片内的像素点，从该目标图片中，获取多 个显著矩形，并基于该多个显著矩形的面积、多个显著矩形的显著均值和多个显著矩形的 中屯、距离，计算目标图片的错点坐标，基于目标图片的错点坐标，将目标图片的错点与裁剪 框的中屯、点重合，使裁剪框内显示目标图片的显著区域，减少了用户手动调整目标图片的 次数，操作简单，提高了图片裁剪处理效率。
[0136] 需要说明的是：上述实施例提供的图片处理装置在图片处理时，仅W上述各功能 模块的划分进行举例说明，实际应用中，可W根据需要而将上述功能分配由不同的功能模 块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，W完成W上描述的全部或者部分功 能。另外，上述实施例提供的图片处理装置与图片处理方法实施例属于同一构思，其具体实 现过程详见方法实施例，运里不再寶述。
[0137] 图4是本发明实施例提供的一种终端结构示意图。终端400可W包括通信单元 410、包括有一个或一个W上计算机可读存储介质的存储器420、输入单元430、显示单元 440、传感器450、音频电路460、WIFI (Wireless Fidelity,无线保真）模块470、包括有一个 或者一个W上处理核屯、的处理器480、W及电源490等部件。本领域技术人员可W理解，图 4中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可W包括比图示更多或更少的部件，或者组合 某些部件，或者不同的部件布置。其中：
[0138] 通信单元410可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，该通信单元410 可W为RF(Radio化equency，射频）电路、路由器、调制解调器、等网络通信设备。特别地， 当通信单元410为RF电路时，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个W上处理器480 处理；另外，将设及上行的数据发送给基站。通常，作为通信单元的RF电路包括但不限于天 线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块（SIM)卡、收发信机、禪合 器、LNA化OW Noise Amplifier,低噪声放大器）、双工器等。此外，通信单元410还可W通过 无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可W使用任一通信标准或协议，包括但不 限于 GSM(Global System of Mobile communication,全球移动通讯系统）、GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无线服务）、CDMA(Code Division Multiple Access,码分 多址）、WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址）、LTE(Long Term Evolution,长期演进）、电子邮件、SMS (化ort Messaging Service,短消息服务）等。存储 器420可用于存储软件程序W及模块，处理器480通过运行存储在存储器420的软件程序 W及模块，从而执行各种功能应用W及数据处理。存储器420可主要包括存储程序区和存 储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播 放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据终端400的使用所创建的数据（比如 音频数据、电话本等）等。此外，存储器420可W包括高速随机存取存储器，还可W包括非 易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应 地，存储器420还可W包括存储器控制器，W提供处理器480和输入单元430对存储器420 的访问。
[0139] 输入单元430可用于接收输入的数字或字符信息，W及产生与用户设置W及功能 控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。优选地，输入单元430可包括触 敏表面431 W及其他输入设备432。触敏表面431，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集 用户在其上或附近的触摸操作（比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏 表面431上或在触敏表面431附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。 可选的，触敏表面431可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检 测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从 触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器480,并能接收处理 器480发来的命令并加 W执行。此外，可W采用电阻式、电容式、红外线W及表面声波等多 种类型实现触敏表面431。除了触敏表面431，输入单元430还可W包括其他输入设备432。 优选地，其他输入设备432可W包括但不限于物理键盘、功能键（比如音量控制按键、开关 按键等）、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0140] 显示单元440可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息W及终端400的 各种图形用户接口，运些图形用户接口可W由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。 显示单元440可包括显示面板441，可选的，可W采用LCD化iquid化ystal Display,液晶 显示器）、〇LED (化ganic Li曲t-Emitting Diode,有机发光二极管）等形式来配置显示面 板441。进一步的，触敏表面431可覆盖显示面板441，当触敏表面431检测到在其上或附 近的触摸操作后，传送给处理器480 W确定触摸事件的类型，随后处理器480根据触摸事件 的类型在显示面板441上提供相应的视觉输出。虽然在图4中，触敏表面431与显示面板 441是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可W将触敏表面 431与显示面板441集成而实现输入和输出功能。 阳141] 终端400还可包括至少一种传感器450,比如光传感器、运动传感器W及其他传感 器。光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明 暗来调节显示面板441的亮度，接近传感器可在终端400移动到耳边时，关闭显示面板441 和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上（一般为Ξ轴） 加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用（比如横 竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准）、振动识别相关功能（比如计步器、敲击）等；至于 终端400还可配置的巧螺仪、气压计、湿度计、溫度计、红外线传感器等其他传感器，在此不 再寶述。 阳142] 音频电路460、扬声器461，传声器462可提供用户与终端400之间的音频接口。音 频电路460可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器461，由扬声器461转换 为声音信号输出；另一方面，传声器462将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路460 接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器480处理后，经通信单元410 W发送给比 如另一终端，或者将音频数据输出至存储器420 W便进一步处理。音频电路460还可能包 括耳塞插孔，W提供外设耳机与终端400的通信。 阳143] 为了实现无线通信，该终端上可W配置有无线通信单元470，该无线通信单元470 可W为WIFI模块。WIFI属于短距离无线传输技术，终端400通过无线通信单元470可W帮 助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访 问。虽然图中示出了无线通信单元470,但是可W理解的是，其并不属于终端400的必须构 成，完全可W根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
[0144] 处理器480是终端400的控制中屯、，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部 分，通过运行或执行存储在存储器420内的软件程序和/或模块，W及调用存储在存储器 420内的数据，执行终端400的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处 理器480可包括一个或多个处理核屯、；优选的，处理器480可集成应用处理器和调制解调处 理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要 处理无线通信。可W理解的是，上述调制解调处理器也可W不集成到处理器480中。
[0145] 终端400还包括给各个部件供电的电源490 (比如电池），优选的，电源可W通过电 源管理系统与处理器480逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、W及功耗 管理等功能。电源460还可W包括一个或一个W上的直流或交流电源、再充电系统、电源故 障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0146] 尽管未示出，终端400还可W包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再寶述。 阳147] 在本实施例中，终端还包括有一个或者一个W上的程序，运一个或者一个W上程 序存储于存储器中，且经配置W由一个或者一个W上处理器执行，所述一个或者一个W上 程序包含用于进行本发明实施例提供的图片处理方法的指令。
[0148] 本领域普通技术人员可W理解实现上述实施例的全部或部分步骤可W通过硬件 来完成，也可W通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可W存储于一种计算机可读 存储介质中，上述提到的存储介质可W是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0149] W上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用W限制本发明，凡在本发明的精神和 原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种图片处理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待处理的目标图片内的像素点，从所述目标图片中，获取多个显著矩形； 基于所述多个显著矩形的面积、所述多个显著矩形的显著均值和所述多个显著矩形的 中心距离，计算所述目标图片的锚点坐标，每个显著矩形的中心距离为所述显著矩形的中 心点与所述目标图片的中心点之间的距离； 基于所述目标图片的锚点坐标，对所述目标图片进行移动，使所述目标图片的锚点与 裁剪框的中心点重合； 基于所述裁剪框的位置，对所述目标图片进行裁剪处理。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理的目标图片内的像素点，从 所述目标图片中，获取多个显著矩形，包括： 根据待处理的目标图片内的像素点，对所述目标图片进行人脸识别； 如果人脸识别成功，则将所述目标图片中多个人脸所在的矩形确定为多个显著矩形； 如果人脸识别失败，则对所述目标图片进行显著区域识别，得到多个显著区域； 对所述多个显著区域进行轮廓检测，得到多个显著矩形。3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个显著矩形的面积、所述多 个显著矩形的显著均值和所述多个显著矩形的中心距离，计算所述目标图片的锚点坐标， 包括： 对于所述多个显著矩形中的每个显著矩形，基于所述显著矩形的面积、所述显著矩形 的显著均值和所述显著矩形的中心距离，计算所述显著矩形的优先级； 基于所述每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向距离； 确定所述边界横向距离对应的边界横坐标，以及所述边界纵向距离对应的边界纵坐 标； 基于所述边界横向距离、所述边界纵向距离、所述边界横坐标和所述边界纵坐标，计算 所述目标图片的锚点坐标。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个显著矩形的优先级，计算 边界横向距离和边界纵向距离，包括： 按照所述每个显著矩形的优先级，对所述多个显著矩形进行排序，得到所述多个显著 矩形的优先级顺序； 从优先级最高的显著矩形开始，按照所述优先级顺序，获取所述显著矩形的目标显著 矩形，所述目标显著矩形为优先级大于所述显著矩形优先级的显著矩形； 计算所述显著矩形的左边界横坐标与所述目标显著矩形的右边界横坐标之间的第一 差值，以及计算所述显著矩形的右边界横坐标与所述目标显著矩形的左边界横坐标之间的 第二差值； 基于所述第一差值和所述第二差值，确定边界横向距离； 计算所述显著矩形的上边界纵坐标与所述目标显著矩形的下边界纵坐标之间的第三 差值，以及计算所述显著矩形的下边界纵坐标与所述目标显著矩形的上边界纵坐标之间的 第四差值； 基于所述三差值和所述第四差值，确定边界纵向距离。5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一差值和所述第二差值，确 定边界横向距离，包括： 将所述第一差值和所述第二差值中，绝对值最大的差值确定为所述显著矩形与所述目 标显著矩形之间的最大横向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值小于裁剪框宽度 时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离添加到最大横向距离集合 中，并按照所述优先级顺序，获取下一个目标显著矩形； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值大于所述裁剪框 宽度时，将所述最大横向距离集合中，绝对值最大的最大横向距离确定为边界横向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值等于所述裁剪框 宽度时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离确定为边界横向距离。6. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述三差值和所述第四差值，确定 边界纵向距离，包括： 将所述第三差值和所述第四差值中，绝对值最大的差值确定为所述显著矩形与所述目 标显著矩形之间的最大纵向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值小于裁剪框高度 时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离添加到最大纵向距离集合 中，并按照所述优先级顺序，获取下一个目标显著矩形； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值大于所述裁剪框 高度时，将所述最大纵向距离集合中，绝对值最大的最大纵向距离确定为边界纵向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值等于所述裁剪框 高度时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离确定为边界纵向距离。7. -种图片处理装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于根据待处理的目标图片内的像素点，从所述目标图片中，获取多个显著 矩形； 计算模块，用于基于所述多个显著矩形的面积、所述多个显著矩形的显著均值和所述 多个显著矩形的中心距离，计算所述目标图片的锚点坐标，每个显著矩形的中心距离为所 述显著矩形的中心点与所述目标图片的中心点之间的距离； 移动模块，用于基于所述目标图片的锚点坐标，对所述目标图片进行移动，使所述目标 图片的锚点与裁剪框的中心点重合； 裁剪处理模块，用于基于所述裁剪框的位置，对所述目标图片进行裁剪处理。8. 如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括： 人脸识别单元，用于根据待处理的目标图片内的像素点，对所述目标图片进行人脸识 别； 第一确定单元，用于如果人脸识别成功，则将所述目标图片中多个人脸所在的矩形确 定为多个显著矩形； 显著区域识别单元，用于如果人脸识别失败，则对所述目标图片进行显著区域识别，得 到多个显著区域； 轮廓检测单元，用于对所述多个显著区域进行轮廓检测，得到多个显著矩形。9. 如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括： 第一计算单元，用于对于所述多个显著矩形中的每个显著矩形，基于所述显著矩形 的面积、所述显著矩形的显著均值和所述显著矩形的中心距离，计算所述显著矩形的优先 级； 第二计算单元，用于基于所述每个显著矩形的优先级，计算边界横向距离和边界纵向 距离； 第二确定单元，用于确定所述边界横向距离对应的边界横坐标，以及所述边界纵向距 离对应的边界纵坐标； 第三计算单元，用于基于所述边界横向距离、所述边界纵向距离、所述边界横坐标和所 述边界纵坐标，计算所述目标图片的锚点坐标。10. 如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元包括： 排序子单元，用于按照所述每个显著矩形的优先级，对所述多个显著矩形进行排序，得 到所述多个显著矩形的优先级顺序； 获取子单元，用于从优先级最高的显著矩形开始，按照所述优先级顺序，获取所述显著 矩形的目标显著矩形，所述目标显著矩形为优先级大于所述显著矩形优先级的显著矩形； 第一计算子单元，用于计算所述显著矩形的左边界横坐标与所述目标显著矩形的右边 界横坐标之间的第一差值，以及计算所述显著矩形的右边界横坐标与所述目标显著矩形的 左边界横坐标之间的第二差值； 第一确定子单元，用于基于所述第一差值和所述第二差值，确定边界横向距离； 第二计算子单元，用于计算所述显著矩形的上边界纵坐标与所述目标显著矩形的下边 界纵坐标之间的第三差值，以及计算所述显著矩形的下边界纵坐标与所述目标显著矩形的 上边界纵坐标之间的第四差值； 第二确定子单元，用于基于所述三差值和所述第四差值，确定边界纵向距离。11. 如权利要求10所述的装置，其特征在于， 所述第一确定子单元，具体用于： 将所述第一差值和所述第二差值中，绝对值最大的差值确定为所述显著矩形与所述目 标显著矩形之间的最大横向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值小于裁剪框宽度 时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离添加到最大横向距离集合 中，并按照所述优先级顺序，获取下一个目标显著矩形； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值大于所述裁剪框 宽度时，将所述最大横向距离集合中，绝对值最大的最大横向距离确定为边界横向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离的绝对值等于所述裁剪框 宽度时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大横向距离确定为边界横向距离。12. 如权利要求10所述的装置，其特征在于， 所述第二确定子单元，具体用于： 将所述第三差值和所述第四差值中，绝对值最大的差值确定为所述显著矩形与所述目 标显著矩形之间的最大纵向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值小于裁剪框高度 时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离添加到最大纵向距离集合 中，并按照所述优先级顺序，获取下一个目标显著矩形； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值大于所述裁剪框 高度时，将所述最大纵向距离集合中，绝对值最大的最大纵向距离确定为边界纵向距离； 当所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离的绝对值等于所述裁剪框 高度时，将所述显著矩形与所述目标显著矩形之间的最大纵向距离确定为边界纵向距离。
【文档编号】G06T3/00GK105989572SQ201510069655
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2015年2月10日
【发明人】沈子琦
【申请人】腾讯科技（深圳）有限公司