图片识别方法和装置与流程

1.本技术涉及图像处理领域，特别涉及一种图片识别方法和装置。


背景技术：

2.目前，随着智能终端设备的普及和发展，通常采用智能终端设备进行图片拍摄。但是，现有的终端设备进行图片拍摄的过程中无法做到只捕获特定的景或者物或者人脸，拍摄的照片质量差或者人脸识别成功率低，用户体验感较差。
3.应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本技术的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本技术的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。


技术实现要素：

4.目前，终端设备进行图片拍摄的过程中，终端设备无法自动识别物体并生成质量较高的图片。
5.为了解决上述问题中的至少一个，本技术实施例提供一种图片识别方法以及装置。通过进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，对包含该有效部分的该构图进行连拍得到至少两个图像，以及通过人工智能(ai)技术对至少两个图像进行处理，保留至少两个图像中的有效部分和背景部分以及删除其他部分，进而合并处理后的至少两个图像并且生成图片，由此，能够在较短时间内得到高质量的图片并且可以提高人脸识别的准确性及效率。
6.根据本技术实施例的一方面，提供了一种图片识别方法，所述方法包括：
7.进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，
8.对包含所述有效部分的所述构图进行连拍得到至少两个图像，
9.通过人工智能(ai)技术对所述至少两个图像进行处理，保留所述至少两个图像中的所述有效部分和背景部分以及删除所述有效部分和背景部分之外的其他部分，
10.合并处理后的所述至少两个图像并且生成图片。
11.在一些实施方式中，其中，通过人工智能(ai)技术对所述至少两个图像进行处理，包括：通过所述人工智能(ai)对所述至少两个图像中的每个图像识别出所述有效部分的三维立体图，对所述三维立体图进行分割得到至少两个图块。
12.在一些实施方式中，其中，合并处理后的所述至少两个图像并且生成图片，包括：根据每个图像的所述至少两个图块对所述至少两个图像进行合并，重构所述有效部分，并且生成所示图片。
13.在一些实施方式中，其中，重构所述有效部分包括：所述至少两个图块包含所述有效部分的位置信息，根据所述位置信息重构所述有效部分。
14.在一些实施方式中，其中，所示方法还包括，通过所述人工智能(ai)技术对所述至少两个图像中的所述有效部分进行动态识别。
15.在一些实施方式中，其中，通过所述人工智能(ai)技术对所述至少两个图像中的所述有效部分进行动态识别包括：根据如下信息的至少一种识别出所述有效部分包含移动的物体或者静止的物体：角度信息；高度信息；或者经纬度信息。
16.在一些实施方式中，其中，所述有效部分包括景物或者人像。
17.根据本技术实施例的一方面，提供了一种图片识别装置，所述装置包括：
18.选择单元，其进行对焦以从实时取景屏中选择获取构图中的有效部分，
19.拍摄单元，其对包含所述有效部分的所述构图进行连拍得到至少两个图像，
20.处理单元，其通过人工智能(ai)技术对所述至少两个图像进行处理，保留所述至少两个图像中的所述有效部分和背景部分以及删除所述有效部分和背景部分之外的其他部分，
21.合并单元，其合并处理后的所述至少两个图像并且生成图片。
22.根据本技术实施例的一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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前述图片识别方法。
23.根据本技术实施例的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行前述图片识别方法。
24.根据本技术实施例的一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述图片识别方法。
25.本技术实施例的有益效果之一在于：能够在较短时间内得到高质量的图片并且可以提高人脸识别的准确性及效率。
26.参照后文的说明和附图，详细公开了本技术的特定实施方式，指明了本技术的原理可以被采用的方式。应该理解，本技术的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。
27.针对一种实施方式描述以及示出的特征信息可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征信息相组合，或替代其它实施方式中的特征信息。
28.应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征信息、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征信息、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
29.参照以下的附图可以更好地理解本技术的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本技术的原理。为了便于示出和描述本技术的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本技术的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征信息可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征信息相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
30.在附图中：
31.图1是本技术实施例的图片识别装置的一构成图；
32.图2a是本技术实施例选择构图中的有效部分的一示意图；
33.图2b是本技术实施例生成图片的一示意图；
34.图3a是本技术实施例选择构图中的有效部分的另一示意图；
35.图3b是本技术实施例生成图片的另一示意图
36.图4是本技术实施例的图片识别方法的一示意图；
37.图5是本技术实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
38.参照附图，通过下面的说明书，本技术的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本技术的特定实施方式，其表明了其中可以采用本技术的原则的部分实施方式，应了解的是，本技术不限于所描述的实施方式，相反，本技术包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
39.在本技术实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
40.在本技术实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据
……”
，术语“基于”应理解为“至少部分基于
……”
，除非上下文另外明确指出。
41.针对上述问题，下面结合附图对本技术实施例的各种实施方式进行说明。这些实施方式只是示例性的，不是对本技术的限制。
42.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本技术实施例做进一步详细说明。在此，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，但并不作为对本技术的限定。
43.本技术实施例提供一种图片识别装置。
44.图1是本技术实施例的图片识别装置的一构成图。如图1所示，图片识别装置100包括：
45.选择单元110，其进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，
46.拍摄单元120，其对包含该有效部分的所述构图进行连拍得到至少两个图像，
47.处理单元130，其通过人工智能(ai)技术对该至少两个图像进行处理，保留该至少两个图像中的该有效部分和背景部分以及删除该有效部分和背景部分之外的其他部分，
48.合并单元140，其合并处理后的该至少两个图像并且生成图片。
49.由此，能够在较短时间内得到高质量的图片并且可以提高人脸识别的准确性及效率。
50.在一些实施方式中，该有效部分包括景物或者人像。
51.图2a是本技术实施例选择构图中的有效部分的一示意图；图3a是本技术实施例选择构图中的有效部分的另一示意图。
52.例如，选择单元110进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分包括：如图
2a所示，在该有效部分包括景物为例，其中，框图部分表示可以选取的构图中的至少一个景物；如图3a所示，在该有效部分包括人像为例，其中，框图部分表示可以选取的构图中的至少一个人像。
53.在一些实施方式中，拍摄单元120对包含该有效部分的构图进行连拍得到至少两个图像。例如，以图2a为例，在选择了构图中的有效部分后，进行连拍得到至少两个图像(图2a未示出)。例如，终端设备快速连拍，得到图像中景物或者人像的多个点位图，进而根据选择的图像中景物或者人像，对图片进行ai加工处理。
54.在一些实施方式中，处理单元130通过人工智能(ai)技术对至少两个图像中的每个图像识别出有效部分的三维立体图，对该三维立体图进行分割得到至少两个图块；在一些实施方式中，处理单元130根据每个图像的该至少两个图块对该至少两个图像进行合并，重构有效部分，并且生成图片；在一些实施方式中，该至少两个图块包含该有效部分的位置信息，处理单元130根据该位置信息重构有效部分。
55.例如，通过人工智能(ai)技术识别到景物或者人像的三维立体图，将三维立体图切分为多个不同形状的图块，该图块的切分可以从左到右，或者从上到下等多个维度切分并记录景物或者人像的位置信息进行保存；进而将不同图像的图块重新组合到一起，得到多个新的图像，通过将多个图像进行对比，选取并保存一张效果最好的图像，进行输出。
56.例如，将该三维立体图切分为n个面，进而基于至少两个图像的n个面进行重新组合，例如，将第一个图像的第一个面包含一个景物的左半部分，第二个图像的第n个面包含该景物的右半部分，对上述两个面进行重新组合得到一个新的有效部分，进而将该有效部分和背景部分进行结合，重新生成图片，依此类推得到多个图片，进而选取效果最好的图片保存输出。例如，人工智能(ai)技术可以采用现有的技术，本技术对此不进行限制。
57.由此，能够根据景物或者人像的位置信息更加准确的得到有效部分的图片，从而提高图片的拍摄质量。
58.在一些实施方式中，处理单元130还通过人工智能(ai)技术对至少两个图像中的有效部分进行动态识别。在一些实施方式中，根据如下信息的至少一种识别出该有效部分包含移动的物体或者静止的物体：角度信息；高度信息；或者经纬度信息。
59.例如，对于移动的景物或者人像，可以根据角度信息；高度信息；或者经纬度信息等信息基于连拍的至少两个图像识别出来移动的景物或者人像和静止的景物或者人像，进而可以保存静止的景物或者人像以及选中的移动的景物或者人像(有效部分)以及背景部分，并且删除其他的移动的景物或者人像(有效部分和背景部分之外的其他部分)。
60.图2b是本技术实施例生成图片的一示意图；图3b是本技术实施例生成图片的另一示意图。例如，对于图2a所示的原始构图，其中可以保存框住的静止的景物或者人像以及选中的移动的景物或者人像(有效部分)，以及保存实时取景屏中天空、白云、草坪等自然景物(背景部分)，并且删除其他的移动的景物或者人像(有效部分和背景部分之外的其他部分)并且通过本技术上述图片识别方法生成如图2b所示的图片；例如，对于图3a所示的原始构图，可以保存特定的人像(框住的人像)以及删除其他人像，并且通过本技术上述图片识别方法生成如图3b所示的图片。
61.以下以有效部分包括景物为例对本技术的图像识别过程进行说明：
62.首先，进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，例如，选中终端设备的
实时取景屏中的景物的一部分，此部分为最终想要显示的部分(例如图2a所示)，此部分为最终想要识别的景物，其余部分均不会被识别。
63.进而，对选中的景物进行快速连拍获取到包含该景物的至少两个图像，以及，其通过人工智能(ai)技术对该至少两个图像进行处理，保留该至少两个图像中的有效部分和背景部分以及删除其他部分；例如，对该至少两个图像所有的景物进行动态识别，比如可根据角度、高度、经纬度等信息识别出来移动的物体和静止物体，对静止物体保存，移动物体除选中的物体外都删除；此外，保存预览图中天空、白云、草坪等自然景物。
64.最后，将ai处理后的图像进行合并，并且生成图片输出到图库。
65.以下以有效部分包括人像为例对本技术的图像识别过程进行说明：
66.首先，进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，例如，选中终端设备的实时取景屏中的一个人像(如图3a所示)，此部分为最终想要识别的人脸部分，其余人像和其他部分都不会被识别；
67.进而，对选中的人像进行快速连拍获取到包含该人像的至少两个图像，以及，通过人工智能(ai)技术对该至少两个图像进行处理，例如，通过ai技术识别到人像的三维立体图，将该三维立体图切分为多个不同形状的图块，图块的切分可以从左到右，或者从上到下等多个维度切分并记录整个人像的位置信息以及进行保存；将不同图片得到的图块重新组合到一起，得到多个新的图片，通过将多个图片进行对比，选取保存一张效果最好的图片保存输出到图库；
68.最后，将人脸识别的结果进行返回。
69.需要说明的是，以上示例中的硬件结构还可以包括图中未示出的器件，具体可以参考现有技术，本技术实施例并不以此作为限制，或者，该硬件结构也不并不是必须要包括图中所示的所有部件，此处不再一一示例。
70.为了简单起见，图中仅示例性示出了各个部件或模块之间的连接关系或信号走向，但是本领域技术人员应该清楚的是，该连接可以采用电连接等各种相关技术。本技术实施例并不对此进行限制。
71.以上各个实施例仅对本技术实施例进行了示例性说明，但本技术不限于此，还可以在以上各个实施例的基础上进行适当的变型。例如，可以单独使用上述各个实施例，也可以将以上各个实施例中的一种或多种结合起来。
72.本技术通过进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，对包含该有效部分的该构图进行连拍得到至少两个图像，以及通过人工智能(ai)技术对至少两个图像进行处理，保留至少两个图像中的有效部分和背景部分以及删除其他部分，进而合并处理后的至少两个图像并且生成图片，由此，能够在较短时间内得到高质量的图片并且可以提高人脸识别的准确性及效率。
73.本技术实施例还提供一种图片识别方法。
74.该方法对应于前述实施例的图片识别装置。该方法的实施例可以参照前述实施例中的记载，重复的内容不再具体说明。
75.图4是本技术实施例的图片识别方法的一示意图；如图4所示，该方法包括：
76.步骤401：进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，
77.步骤402：对包含该有效部分的该构图进行连拍得到至少两个图像，
78.步骤403：通过人工智能(ai)技术对该至少两个图像进行处理，保留该至少两个图像中的该有效部分和背景部分以及删除该有效部分和背景部分之外的其他部分，
79.步骤404：合并处理后的该至少两个图像并且生成图片。
80.上述各个步骤的执行及其具体内容可以参考前述实施例中对于各个相关部件的功能及其结构的描述，此处不再重复说明。
81.通过进行对焦以从实时取景屏中选择构图中的有效部分，对包含该有效部分的该构图进行连拍得到至少两个图像，以及通过人工智能(ai)技术对至少两个图像进行处理，保留至少两个图像中的有效部分和背景部分以及删除其他部分，进而合并处理后的至少两个图像并且生成图片，由此，能够在较短时间内得到高质量的图片并且可以提高人脸识别的准确性及效率。
82.本技术的实施例还提供一种计算机设备，图5是本技术实施例中计算机设备500的示意图，计算机设备500能够实现上述实施例中的程序扩展方法中全部步骤，计算机设备500具体包括如下内容：
83.处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(communications interface)503和通信总线504；
84.其中，所述处理器501、存储器502、通信接口503通过所述通信总线504完成相互间的通信；所述通信接口503用于实现服务器端设备、检测设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输；
85.所述处理器501用于调用所述存储器502中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的图片识别方法中的全部步骤。
86.本技术的实施例还提供一种计算机可读存储介质，能够实现上述实施例中的恶意程序分类中全部步骤，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的图片识别方法的全部步骤。
87.本技术的实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的图片识别方法。
88.需要说明的是，本技术中技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
89.本技术实施例中的用户信息均是通过合法合规途径获得，并且对用户信息的获取、存储、使用、处理等经过用户授权同意的。
90.虽然本发明提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
91.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
92.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
93.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
94.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
95.以上结合具体的实施方式对本技术进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本技术保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本技术的精神和原理对本技术做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本技术的范围内。