图片属性管理方法、装置、图片服务端和业务处理端与流程

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图片属性管理方法、装置、图片服务端和业务处理端。

背景技术：

随着互联网的发展，资讯阅读变成了人们生活中必不可缺的部分，内容生态也变成了互联网企业的现金牛。资讯阅读中简单的文字已经不能满足人们的需求，图片、短视频的丰富形式，在互联网中更具传播效应。而且随着手机等智能设备的普及，每个人都是图片的生产者、使用者，每天都有海量的图片被生成和传播。

在相关技术中，内容发布者通常对应的内容发布平台发布自己的图片，内容发布平台接收到内容发布者发布的图片后，通过内容管理平台中的各个业务处理端平对图片进行相关处理，例如，通过裁剪系统对图片进行裁剪，以将图片的尺寸调整为预设尺寸，并通过各个维度的图片审核系统对图片进行审核，以确定图片是否满足发布要求。

然而，在实现本申请的过程中申请人发现相关技术中的内容管理平台至少存在以下问题：每个业务处理端在对图片进行处理时，所使用的图片属性均是由每个业务处理端将图片下载下来，并对图图片进行属性分析得到，并且，每个业务处理端的图片属性仅由业务处理端自己单独使用。这种对图片属性进行管理的方式，存在大量的属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

技术实现要素：

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种图片属性管理方法，该方法提高了搜索引擎中引入网站的结构化数据的引入效率，并且提高了搜索引擎中收录网站的更新内容的效率，进而在后续用户通过搜索引擎进行搜索时，可提高搜索结果的准确性以及时效性。

本申请的第二个目的在于提出一种图片属性管理方法。

本申请的第三个目的在于提出一种图片属性管理装置。

本申请的第四个目的在于提出一种图片属性管理装置。

本申请的第五个目的在于提出一种电子设备。

本申请的第六个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本申请的第七个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了图片属性管理方法，所述图片属性管理方法由图片服务端执行，所述图片服务端配置于内容管理平台中，所述内容管理平台还包括业务处理端，所述方法包括：获取待处理的图片；根据预存的图片属性分析策略，对所述图片进行属性分析，以得到所述图片的属性数据，所述属性数据包括属性参数以及所述属性参数的参数值；将所述图片的属性数据保存到图片属性库；接收业务处理端针对所述图片发送的属性查询请求；从所述图片属性库中，获取与所述属性查询请求对应的目标属性数据，所述目标属性数据为所述属性数据的一部分或者全部；将所述目标属性数据发送给所述业务处理端，以使所述业务处理端根据所述目标属性数据中对应属性参数的参数值对所述图片执行相应地处理。

本申请实施例的图片属性管理方法，通过图片服务端对待处理的图片进行统一属性分析，并将图片的属性值保存到图片属性库中，其他需要该图片的属性信息的业务处理端，可从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，在内容管理平台中只需要进行一个属性分析即可，使得内容管理平台中的业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种图片属性管理方法，包括：所述图片属性管理方法由业务处理端执行，所述业务处理端配置于内容管理平台中，所述内容管理平台还包括图片服务端，所述方法包括：获取待处理的图片；向所述图片服务端发送针对所述图片的属性查询请求，所述属性查询请求用于指示所述图片服务器从图片属性库中获取所述图片对应的目标属性数据；接收所述图片服务端返回的所述目标属性数据；根据所述目标属性数据，对所述图片执行对应地处理。

本申请实施例的图片属性管理方法，业务处理端通过从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，避免了业务处理端自身下载图片并计算图片属性的麻烦，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种图片属性管理装置，所述图片属性管理装置应用在图片服务端中，所述图片服务端位于内容管理平台中，所述内容管理平台还包括业务处理端，所述装置包括：第一获取模块，用于获取待处理的图片；属性分析模块，用于根据预存的图片属性分析策略，对所述图片进行属性分析，以得到所述图片的属性数据，所述属性数据包括属性参数以及所述属性参数的参数值；保存模块，用于将所述图片的属性数据保存到图片属性库；第一接收模块，用于接收业务处理端针对所述图片发送的属性查询请求；第二获取模块，用于从所述图片属性库中，获取与所述属性查询请求对应的目标属性数据，所述目标属性数据为所述属性数据的一部分或者全部；第一发送模块，用于将所述目标属性数据发送给所述业务处理端，以使所述业务处理端根据所述目标属性数据中对应属性参数的参数值对所述图片执行相应地处理。

本申请实施例的图片属性管理装置，通过图片服务端对待处理的图片进行统一属性分析，并将图片的属性值保存到图片属性库中，其他需要该图片的属性信息的业务处理端，可从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，在内容管理平台中只需要进行一个属性分析即可，使得内容管理平台中的业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种图片属性管理装置，所述图片属性管理装置位于业务处理端中，所述业务处理端配置于内容管理平台中，所述内容管理平台还包括图片服务端，所述装置包括：第四获取模块，用于获取待处理的图片；第二发送模块，用于向所述图片服务端发送针对所述图片的属性查询请求，所述属性查询请求用于指示所述图片服务器从图片属性库中获取所述图片对应的目标属性数据；接收模块，用于接收所述图片服务端返回的所述目标属性数据；处理模块，用于根据所述目标属性数据，对所述图片执行对应地处理。

本申请实施例的图片属性管理装置，业务处理端通过从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，避免了业务处理端自身下载图片并计算图片属性的麻烦，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为达上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如上述实施例描述的图片属性管理方法。

为了实现上述目的，本申请第六方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现如上述实施例描述的图片属性管理方法。

为了实现上述目的，本申请第七方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如上述实施例描述的图片属性管理方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本申请一个实施例的图片属性管理方法的流程图；

图2是本申请实施例的图片服务框架的示意图；

图3是根据本申请另一个实施例的图片属性管理方法的流程图；

图4是根据本申请一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图；

图5是根据本申请另一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图；

图6是根据本申请又一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图；

图7是根据本申请再一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图；

图8是根据本申请一个实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的图片属性管理方法、装置及搜索引擎。

图1是根据本申请一个实施例的图片属性管理方法的流程图。

其中，需要说明的是，本申请实施例的图片属性管理方法由图片服务端执行，图片服务端配置于内容管理平台中，内容管理平台还包括业务处理端。

如图1所示，该方法可以包括：

步骤101，获取待处理的图片。

作为一种示例性的实施方式，接收内容发布者提交的待发布内容，在确定待发布内容包含图片时，可待发布内容中的图片作为待处理的图片。

作为另一种示例性的实施方式，将抓取系统所抓取的图片作为待处理图片。

具体而言，为了避免恶意图片在互联网中传播，可控制抓取系统使用图片抓取接口抓取网络上的图片，并将所抓取的图片发送给图片服务端，以使图片服务端对图片的属性进行统一管理。

作为另一种示例的实施方式，图片服务端可从本地中读取待处理的图片。

其中，需要说明的是，为了使得业务处理端可从图片服务端获取图片，作为一种示例性的实施方式，图片服务端可通过文件的形式对待处理的图片进行保存。

其中，为了可读取待处理图片，在图片服务端还可以保存该图片的图片标识和图片保存地址之间的对应关系，以方便后续可根据该对应关系从对应图片保存地址中获取对应的图片。

其中，需要理解的是，由于每天都会产生海量的图片，可将每天所获取到的图片保存到分布式存储系统中，以方便后续可扩展系统。

步骤102，根据预存的图片属性分析策略，对图片进行属性分析，以得到图片的属性数据。

其中，属性数据包括属性参数以及属性参数的属性值。

其中，图片属性分析策略可以包括确定图片的各个属性参数所需要的属性分析策略。

其中，图片的属性参数可以包括图片的基本属性参数和高级属性参数。

其中，基本属性参数可以包括但不限于高度、宽度、清晰度、亮度、饱和度和所占存储空间的大小等。

其中，需要说明的是，确定图片的基本属性参数所需要的属性分析策略，可通过现有技术实现，该实施例对此不再赘述。

其中，高级属性参数可以包括是否低俗图片、是否是二维码图片、是否含有广告信息、是否有敏感词等。

作为一种示例性的实施方式，为了确定图片中是否是二维码图片、是否含有广告、是否有敏感词等属性，在获取待处理的图片后，可对图片进行ocr(opticalcharacterrecognition，光学字符识别)，根据光学字符识别结果确定图片中的文字信息，然后，通过文字信息判断图片是否含有广告信息，是否含有水印信息，是否有敏感词。

作为一种示例性的实施方式，在获取待处理的图片后，为了确定图片是否为低俗图片，可通过识别低俗图片的神经网络模型，确定图片是正常图片还是低俗图片。

其中，需要说明的是，在待处理的图片为低俗图片时，可通过低俗图片对应的属性标签标记该图片的属性。

另外，为了内容发布者可方便地获知之前所使用的图片情况，进而方便内容发布者再次使用之前使用过的图片，作为一种示例性的实施方式，在待处理的图片为内容发布者所发布的图片时，还可以对图片的内容发布者的属性进行标记，以将图片的内容发布者也作为一个属性保存到图片属性库中，以方便后续内容发布者可从图片属性库查询之前自己之前使用过的图片使用情况。

步骤103，将图片的属性数据保存到图片属性库。

为了提高数据读写速度，作为一种示例性的实施方式，可通过非关系型的数据库保存图片的属性数据。

具体而言，在获取图片的属性数据后，可通过与图片属性库对应的api接口将所得到的图片的属性数据写入到图片属性库。

步骤104，接收业务处理端针对图片发送的属性查询请求。

其中，属性查询请求可以包括该图片的图片标识和该业务处理端所需要的属性参数。

例如，业务处理端为智能选择封面图业务端，假设业务处理端需要使用图片的清晰度、宽、高、大小等属性信息，在封面图业务端对图片集合选择封面图时，封面图业务端可从图片属性库中获取图片集合中每张图片的清晰度、宽、高、大小等属性参数的参数值。

步骤105，从图片属性库中，获取与属性查询请求对应的目标属性数据，目标属性数据为属性数据的一部分或者全部。

举例而言，假设图片数据库保存了图片a的高度、宽度、大小和是否包含广告信息等属性参数的参数值，在业务处理端为审核图片是否包含广告的审核处理端时，在接收到审核处理端发送针对图片a的属性查询请求时，可从图片属性库中获取图片a的属性参数名称为“是否包含广告信息”所对应的参数值，并将图片a对应的是否包含广告信息所对应的参数值发送给审核处理端。对应地，审核终端可根据所获取的参数值，对图片a进行地处理，如果根据参数值确定，图片a中包含广告信息，则禁止该图片a发布到互联网中。

又例如，在业务处理端为选封面图片的业务端b，假设图片数据库保存了多种图片的高度、宽度、清晰度、图片质量、大小和是否包含广告信息等属性参数的参数值时，在图片服务端接收到业务端b发送的针对的属性查询请求时，可确定业务端b所需要的属性信息包括图片的清晰度和图片质量，可从图片属性库中获取与图片标识和属性查询条件对应的参数值，然后，将查询到的图片的清晰度和图片质量反馈给业务端b，业务端b可根据图片的清晰度和图片质量，从多张图片中确定出封面图片，并为用户发布的图片集合添加封面图片。由此，可减少用户手动选择封面图片的麻烦。另外，对于业务端b而言，业务端b还可以从图片服务端中查询该封面图片的大小，然后，判断封面图片的大小是否满足封面图片的大小要求，在确定所选择的封面大小不满足封面图片的大小要求时，可对图片进行图片主体识别，并根据主体识别结果，自动裁剪出符合要求的封面图片。由此，可进一步减少内容发布者手动操作，减少了内容发布者的工作量。

其中，需要理解的是，在内容管理平台中通常会有多个业务处理端，每个业务处理端对图片所进行的处理不同。并且，对于每个业务处理端而言，各个业务处理端对处理图片时所需要的属性是不同的。

对于每个业务处理端而言，在业务处理端需要对应图片的属性信息时，对应业务处理端可向图片服务端发送属性查询请求，其中，属性查询请求中包括对应图片的图片标识和对应业务处理端所需要的属性参数。

步骤106，将目标属性数据发送给业务处理端，以使业务处理端根据目标属性数据中的属性值对图片执行相应地处理。

本申请实施的图片属性管理方法，通过图片服务端对待处理的图片进行统一属性分析，并将图片的属性值保存到图片属性库中，其他需要该图片的属性信息的业务处理端，可从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，在内容管理平台中只需要进行一个属性分析即可，使得内容管理平台中的业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

基于上述实施例的基础上，为了可准确获取图片的属性数据，以方便后续业务处理端根据图片的对应属性数据进行相关处理，作为一种示例性的实施方式，在根据预存的图片属性分析策略，对图片进行属性分析之前，还可以根据业务处理端所需要的属性参数，确定图片属性分析策略。

另外，需要理解的是，为了使得新增业务处理端也可以使用图片属性库中的属性数据，因此，该实施例的图片属性管理方法，还可以结合新增加业务处理端所需要的属性参数对图片属性分析策略进行调整。

其中，结合新增加业务处理端所需要的属性参数对图片属性分析策略进行调整的具体过程为：在检测到内容管理平台增加新业务处理端时，获取新业务处理端所需要的属性；根据新业务处理端所需要的属性，调整图片属性分析策略。

其中，需要说明的是，可能图片属性库中的已有属性参数可以满足新增业务处理端的需求，因此，作为一种示例性的实施方式，在根据新业务处理端所需要的属性参数，调整图片属性分析策略之前，还可以判断图片属性库中已有的属性参数是否满足新业务处理端的属性要求；如果不满足，则根据新业务处理端所需要的属性，调整图片属性分析策略。

其中，需要说明的是，如果图片属性库中已有的属性参数已满足新业务处理端的属性要求，此时，可无需对图片属性分析策略进行调整。

其中，本申请实施例的图片服务框架的示意图，如图2所示。

通过图2可以看出，图片服务包括四层，分别为应用层、接口层、逻辑层和存储层。

其中，存储层，图片原图使用大文件存储图片的二进制内容；图片的属性信息使用nosql进行存储，图片属性的表离线化成hadoop表方便进行图片使用情况的统计分析。

逻辑层是图片的下载、转存、抓取、图片的上传、剪裁、压缩和水印，以及图片属性的管理增删改查等。图片服务的功能以api的形式提供出去，主要分为三类接口，图片抓取下载接口、图片的在线处理接口、图片属性管理接口。业务处理端可以使用这些接口对图片进行存储访问，以及对图片的属性进行管理和使用。例如，抓取系统使用图片抓取接口抓取网络上的图片，用户使用上传接口保存图片，深度学习系统分析出图片的属性通过图片属性添加接口保存到图片属性的库中，审核系统通过读取图片属性，进行相应的审核，统计系统会根据hadoop离线统计分析出使用情况。

图3是根据本申请另一个实施例的图片属性管理方法的流程图。

其中，需要说明的是，本申请实施例的图片属性管理方法由业务处理端执行，业务处理端配置于内容管理平台中，内容管理平台还包括图片服务端。

如图3所示，该方法可以包括：

步骤301，获取待处理的图片。

步骤302，向图片服务端发送针对图片的属性查询请求，属性查询请求用于指示图片服务器从图片属性库中获取图片对应的目标属性数据。

具体地，在内容管理平台中对应业务处理端对待处理的图片进行处理时，此时，业务处理端可将图片服务端发送针对该图片的属性查询请求。

其中，属性查询请求可以包括该图片的图片标识和该业务处理端所需要的属性参数。

对应地，图片服务端在接收到属性查询请求后，可从服务器中获取与图片标识和该业务处理端所需要的属性参数对应的目标属性数据。

其中，图片属性库包括该图片的属性数据。

其中，目标属性数据了可以属性数据的一部分或者全部。

步骤303，接收图片服务端返回的目标属性数据。

步骤304，根据目标属性数据，对图片执行对应地处理。

其中，目标属性数据可以包括属性参数以及属性参数对应的参数值。

具体而言，业务处理端可根据对应属性参数的参数值，确定对图片所执行的目标操作。

例如，假设敏感信息属性参数对应的参数值为0表示图片中有敏感信息，敏感信息属性参数对应的参数值为1表示图片中没有敏感信息。在业务处理端需要审核图片a是否包含敏感信息时，此时，业务处理端可通过向图片服务端发送属性查询请求，并根据属性查询响应结果中广告属性参数对应的参数值，确定图片a是否包含敏感信息。如果属性查询响应结果中广告属性参数对应的参数值为1，则确定该图片a中包含敏感信息，此时，可确定该图片a不适合在互联网中传播，可将该图片a删除。

作为一种示例性的实施方式，业务处理端针对待处理的图片，可向图片服务端发送属性查询请求，并接收图片服务端针对属性查询请求所返回的响应消息，如果图片服务端返回的响应消息为未查询到该图片对应的属性信息，此时，业务处理端还可以根据自身中所设置的图片属性策略对图片进行属性分析，以获得对应图片的属性信息，并将该图片的属性信息上传至图片属性库，以使得后续需要该图片的属性信息的其他业务处理端可直接从图片服务端中获取该图片的属性信息，避免了其他业务处理端重复计算图片属性的麻烦，减少了资源浪费。

本申请实施的图片属性管理方法，业务处理端通过从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，避免了业务处理端自身下载图片并计算图片属性的麻烦，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种图片属性管理装置。

图4是根据本申请一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图。

其中，需要说明的是，该图片属性管理装置应用在图片服务端中，图片服务端位于内容管理平台中，内容管理平台还包括业务处理端。

如图4所示，该图片属性管理装置可以包括第一获取模块110、属性分析模块120、保存模块130、第一接收模块140、第二获取模块150和第一发送模块160，其中：

第一获取模块110，用于获取待处理的图片。

属性分析模块120，用于根据预存的图片属性分析策略，对图片进行属性分析，以得到图片的属性数据，属性数据包括属性参数以及属性参数的参数值。

保存模块130，用于将图片的属性数据保存到图片属性库。

第一接收模块140，用于接收业务处理端针对图片发送的属性查询请求。

第二获取模块150，用于从图片属性库中，获取与属性查询请求对应的目标属性数据，目标属性数据为属性数据的一部分或者全部。

第一发送模块160，用于将目标属性数据发送给业务处理端，以使业务处理端根据目标属性数据中对应属性参数的参数值对图片执行相应地处理。

在本申请的一个实施例中，在图4所示的实施例的基础上，如图5所示，该装置还可以包括：

确定模块170，用于根据业务处理端所需要的属性参数，确定图片属性分析策略。

在本申请的一个实施例中，在图4所示的实施例的基础上，如图6所示，该装置还可以包括：

第三获取模块180，用于在检测到内容管理平台增加新业务处理端时，获取新业务处理端所需要的属性参数。

调整模块190，用于根据新业务处理端所需要的属性参数，调整图片属性分析策略。

在本申请的一个实施例中，如图6所示，该装置还可以包括：

判断模块200，用于判断图片属性库中已有的属性参数是否满足新业务处理端的属性要求。

其中，调整模块190，用于在获知图片属性库中已有的属性参数不满足新业务处理端的属性要求时，根据新业务处理端所需要的属性参数，调整图片属性分析。

其中，需要说明的是，前述图6所示的装置实施例中的第三获取模块180、调整模块190和判断模块200的结构也可以包含在前述图5所示的装置实施例中，该实施例对此不作限定。

其中，需要说明的是，前述对图片属性管理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的图片属性管理装置，此处不再赘述。

本申请实施的图片属性管理装置，通过图片服务端对待处理的图片进行统一属性分析，并将图片的属性值保存到图片属性库中，其他需要该图片的属性信息的业务处理端，可从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，在内容管理平台中只需要进行一个属性分析即可，使得内容管理平台中的业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种图片属性管理装置。

图7是根据本申请再一个实施例的图片属性管理装置的结构示意图。

其中，需要说明的是，图片属性管理装置位于业务处理端中，业务处理端配置于内容管理平台中，内容管理平台还包括图片服务端。

如图7所示，该装置可以包括：

第四获取模块210，用于获取待处理的图片。

第二发送模块220，用于向图片服务端发送针对图片的属性查询请求，属性查询请求用于指示图片服务器从图片属性库中获取图片对应的目标属性数据。

其中，属性查询请求可以包括该图片的图片标识和该业务处理端所需要的属性参数。

接收模块230，用于接收图片服务端返回的目标属性数据。

处理模块240，用于根据目标属性数据，对图片执行对应地处理。

其中，需要说明的是，前述对图片属性管理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的图片属性管理装置，此处不再赘述。

本申请实施的图片属性管理装置，业务处理端通过从图片服务端的图片属性库中获取该业务处理端处理该图片所需要的属性数据，并根据从图片属性库中获取的属性数据对该图片进行相关处理。由此，业务处理端通过查询图片属性库即可获取对应图片的属性数据，避免了业务处理端自身下载图片并计算图片属性的麻烦，减少了属性重复计算，重复存储，资源利用率较低。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种电子设备。

图8是根据本申请一个实施例的电子设备的结构示意图。

如图8所示，该电子设备100可以包括：存储器1010、处理器1020及存储在存储器1010上并可在处理器1020上运行的计算机程序1030，处理器1020执行程序1030时，实现本申请上述任一个实施例的图片属性管理方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现本申请上述任一个实施例的图片属性管理。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行上述实施例示出的图片属性管理方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。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。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，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。