本申请涉及图像技术领域，尤其涉及一种图像优化方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术：
随着手机、平板电脑等智能终端的普及和发展，用户借助智能终端的摄像头可以随时记录生活中的片段。
虽然目前大多数智能终端配置有较高性能的摄像头，然而由于成本、体积等方面的原因，目前智能终端上所配备的摄像头与专业摄像机(例如单反相机)还存在一定的差距，在摄影效果上无法与单反相机媲美。为此，用户只能通过后期对智能终端拍摄的图像进行优化以改善图像的质量。
目前，当用户想要改善图像的质量时，需要在修图工具中导入要优化的图像，然后手动进行修图操作，过程较为复杂，费时费力。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种图像优化方法、电子装置及计算机可读存储介质，用于实现图像的自动优化。
本申请实施例第一方面提供一种图像优化方法，包括：对摄像头采集到的图像进行识别，以确定所述图像中的各个被拍摄对象所属的类别；
基于各个被拍摄对象所属的类别以及预设的对应关系信息，获取各个类别所对应的图像优化参数，其中，所述对应关系信息指示类别与图像优化参数之间的对应关系；
基于获取的图像优化参数，对所述图像中相应类别的被拍摄对象进行优化。
本申请实施例第二方面提供一种电子装置，包括：识别单元，用于对摄像头采集到的图像进行识别，以确定所述图像中的各个被拍摄对象所属的类别；
获取单元，用于基于各个被拍摄对象所属的类别以及预设的对应关系信息，获取各个类别所对应的图像优化参数，其中，所述对应关系信息指示类别与图像优化参数之间的对应关系；
优化单元，用于基于所述获取单元获取的图像优化参数，对所述图像中相应类别的被拍摄对象进行优化。
本申请实施例第三方面提供另一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的图像优化方法。
本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的图像优化方法。
上述各实施例，由于每种图像优化参数对应一类别，因此，通过确定摄像头采集到的图像中的各个被拍摄对象所属的类别，并基于各个被拍摄对象所属的类别获取相应的图像优化参数，之后基于获取的图像优化参数，对该图像中相应类别的被拍摄对象进行优化，即可实现图像的自动优化，使得用户无需手动进行修图操作便可获得优化后的图像。
附图说明
图1-a为本申请实施例提供的图像优化方法的实现流程示意图；
图1-b为本申请实施例提供的一图像示意图；
图1-c为本申请实施例基于图像语义分割技术对图1-b所示图像进行识别后的分割示意图；
图2为本申请一实施例提供的电子装置结构示意图；
图3为本申请另一实施例提供的电子装置硬件结构示意图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种图像优化方法，该图像优化方法应用于电子装置，该电子装置可以为智能手机、平板电脑、可穿戴设备等具备摄像功能的设备，上述电子装置的操作系统可以为ios、android、windows系统或其它操作系统，此处不作限定。
请参阅图1-a，该图像优化方法主要包括以下步骤：
101、对摄像头采集到的图像进行识别，以确定上述图像中的各个被拍摄对象所属的类别；
通常情况下，在电子装置的摄像头开启后，摄像头会开始采集图像并以预览的模式呈现在电子装置的屏幕中(即摄像头进入拍摄取景模式)，以方便用户取景，而在摄像头的快门触发后，预设格式的图像会被生成以便于存储。
在本申请实施例中，可以在摄像头的拍摄取景模式下，触发步骤101的执行，则上述对摄像头采集到的图像进行识别可表现为：在摄像头的拍摄取景模式下，对所述摄像头采集到的图像进行识别；或者，也可以在摄像头的快门触发后，针对该摄像头当前采集到的图像(也即快门触发后生成的图像)触发步骤101的执行，则上述对摄像头采集到的图像进行识别可表现为：在摄像头的快门触发后，对所述摄像头采集到的图像进行识别。
本申请实施例中，可以基于图像对象检测算法对上述摄像头采集到的图像进行识别，以确定出该述图像中的各个被拍摄对象所属的类别，例如，对于一张包含瓶子、建筑、人体、天空的图像，基于图像对象检测算法对上述摄像头采集到的图像进行识别，可以确定上述图像中的各个被拍摄对象所属的类别分别为瓶子、建筑、人体、天空。
具体的，可以基于图像语义分割技术对上述摄像头采集到的图像进行识别，以确定上述图像中的各个被拍摄对象所属的类别。图像语义分割技术为可应用在图像对象检测算法中的技术，其将像素按照图像中表达语义含义的不同进行分组和/或分割，通过图像语义分割技术可以对图像进行自动分割并识别出图像中的内容。比如图1-b给出的一个人骑摩托车的照片，在基于图像语义分割技术对该图像进行识别后，可以自动分割并识别出该图像中的人和摩托，如图1-c所示。具体的，基于图像语义分割技术对上述摄像头采集到的图像进行识别可以参照已有技术实现，此处不作限定。
需要说明的是，经步骤101的识别后，上述图像中各个被拍摄对象所在的区域也可被确定。
102、基于各个被拍摄对象所属的类别以及预设的对应关系信息，获取各个类别所对应的图像优化参数；
本申请实施例中，可以针对各个类别设置相应的一种或两种以上图像优化参数，并建立上述对应关系信息，其中，上述对应关系信息指示类别与图像优化参数之间的对应关系。例如，针对类别对人体的被拍摄对象，可以设置图像优化参数1，针对类别对蓝天的被拍摄对象，可以设置图像优化参数2，针对类别为草地的被拍摄对象，可以设置图像优化参数2。
需要说明的是，本申请实施例中，每种图像优化参数可以包含一个或两个以上优化算法，例如，对于上述图像优化参数1，其可以包括磨皮算法、美白算法等。
103、基于获取的图像优化参数，对上述图像中相应类别的被拍摄对象进行优化；
在步骤103中，基于步骤102获取到的图像优化参数，可以对该图像中相应类别的被拍摄对象进行优化。
例如，在获取到图像中被拍摄对象1、被拍摄对象2以及被拍摄对象3的图像优化参数之后，可以基于被拍摄对象1的图像优化参数对被拍摄对象1进行优化、基于被拍摄对象2的图像优化参数对被拍摄对象2进行优化、基于被拍摄对象3的图像优化参数对被拍摄对象3进行优化。
进一步，若步骤103是在摄像头的拍摄取景模式下执行，则相应的，被优化的图像会以预览的模式呈现；若步骤103是在摄像头的快门触发后执行，则相应的，被优化的图像可以被呈现并自动存储。
由上可见，由于每种图像优化参数对应一类别，因此，通过确定摄像头采集到的图像中的各个被拍摄对象所属的类别，并基于各个被拍摄对象所属的类别获取相应的图像优化参数，之后基于获取的图像优化参数，对该图像中相应类别的被拍摄对象进行优化，即可实现图像的自动优化，使得用户无需手动进行修图操作便可获得优化后的图像。
实施例二
请参阅图2，为本申请实施例提供一种电子装置。该电子装置可用于实现上述图1-a所示实施例提供的图像优化方法。如图2所示，该电子装置主要包括：
识别单元201，用于对摄像头采集到的图像进行识别，以确定所述图像中的各个被拍摄对象所属的类别；
获取单元202，用于基于各个被拍摄对象所属的类别以及预设的对应关系信息，获取各个类别所对应的图像优化参数，其中，所述对应关系信息指示类别与图像优化参数之间的对应关系；
优化单元203，用于基于获取单元202获取的图像优化参数，对所述图像中相应类别的被拍摄对象进行优化。
可选的，识别单元201在所述摄像头的拍摄取景模式下触发。
可选的，识别单元201在所述摄像头的快门触发后触发。
可选的，识别单201元具体用于：基于图像语义分割技术对所述摄像头采集到的图像进行识别，以确定所述图像中的各个被拍摄对象所属的类别。
需要说明的是，以上图2示例的电子装置的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将电子装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，在实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成。本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则，以下不再赘述。
本实施例提供的电子装置中各功能模块实现各自功能的具体过程，请参见上述图1-a所示实施例中描述的具体内容，此处不再赘述。
在本实施例提供的电子装置中，由于每种图像优化参数对应一类别，因此，通过确定摄像头采集到的图像中的各个被拍摄对象所属的类别，并基于各个被拍摄对象所属的类别获取相应的图像优化参数，之后基于获取的图像优化参数，对该图像中相应类别的被拍摄对象进行优化，即可实现图像的自动优化，使得用户无需手动进行修图操作便可获得优化后的图像。
实施例三
本申请实施例提供一种电子装置，请参阅图3，该电子装置包括：
存储器301、处理器302及存储在存储器301上并可在处理器302上运行的计算机程序，处理器302执行该计算机程序时，实现前述图1-a所示实施例中描述的图像优化方法。
进一步的，该电子装置还包括：
至少一个输入设备303以及至少一个输出设备304。
上述存储器301、处理器302、输入设备303以及输出设备304，通过总线305连接。
其中，输入设备303具体可为摄像头、触控面板、物理按键或者鼠标等等。输出设备304具体可为显示屏。
存储器301可以是高速随机存取记忆体(ram，randomaccessmemory)存储器，也可为非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器301用于存储一组可执行程序代码，处理器302与存储器301耦合。
进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的电子装置中，该计算机可读存储介质可以是前述图3所示实施例中的存储器。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述图1-a所示实施例中描述的图像优化方法。进一步的，该计算机可存储介质还可以是u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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。
所述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模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块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可读存储介质中，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所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、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，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本申请所提供的图像优化方法、电子装置及计算机可读存储介质的描述，对于本领域的技术人员，依据本申请实施例的思想，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申请的限制。