图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像截取技术领域，尤其涉及图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]目前，用户在微信、微博等社交软件中发表图片时，经常会对图像进行预处理，图像截取就是常用的处理方法。在一张原始图片中截取出比较“好看”的部分，包含用户重点感兴趣的目标区域。
【发明内容】
[0003]本公开实施例提供图像处理方法及装置。所述技术方案如下:
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括:
[0005]获取待处理图像中包括基准目标的备选区域；
[0006]对所述备选区域提取预设特征；
[0007]根据所述预设特征计算所述备选区域的评价值；
[0008]根据所述评价值获得所述待处理图像的截图。
[0009]可选的，所述获取待处理图像中包括所述基准目标的备选区域，包括:
[0010]获取待处理图像的基准目标；
[0011]根据预设条件从所述待处理图像中提取包括所述基准目标的备选区域。
[0012]可选的，所述获取待处理图像的基准目标，包括:
[0013]对所述待处理图像进行目标检测，得到目标集合；
[0014]获取用户对所述待处理图像的点选位置；
[0015]确定所述点选位置对应的所述目标集合中的目标为所述基准目标。
[0016]可选的，所述获取待处理图像的基准目标，包括:
[0017]对所述待处理图像进行显著性检测；
[0018]确定显著性最高的目标为所述基准目标。
[0019]可选的，所述根据预设条件从所述待处理图像中提取包括所述基准目标的备选区域，包括:
[0020]从所述待处理图像中提取到的所述备选区域，符合以下至少一个预设条件:
[0021 ]当所述备选区域包括除所述基准目标外的剩余目标时，所述备选区域包括完整的剩余目标；
[0022]所述基准目标位于所述备选区域的预设位置。
[0023]可选的，所述获取待处理图像中包括基准目标的备选区域，包括:
[0024]获取用户在所述待处理图像中的选择区域，所述选择区域包括所述基准目标；
[0025]根据所述选择区域确定所述备选区域。
[0026]可选的，所述对所述备选区域提取预设特征，包括:
[0027]对所述备选区域中的基准目标及所述备选区域分别提取预设特征。
[0028]可选的，所述根据所述评价值获得所述待处理图像的截图，包括:
[0029]获取所述评价值最高的备选区域；
[0030]将所述评价值最高的备选区域确定为所述待处理图像的截图。
[0031 ]可选的，所述根据所述评价值获得所述待处理图像的截图，包括:
[0032]根据所述评价值对所述备选区域进行排序；
[0033]显示所述排序后的备选区域；
[0034]根据用户对所述备选区域的选定操作，将选定的备选区域确定为所述待处理图像的截图。
[0035]可选的，所述根据所述预设特征计算所述备选区域的评价值，包括:
[0036]根据预先获得的图像评价模型及提取的所述预设特征，计算所述备选区域的评价值，其中，所述预设图像评价模型为根据在样本图像中提取的所述预设特征及所述样本图像的评价值训练获得的所述预设特征与评价值之间的模型。
[0037]可选的，所述方法还包括:获得所述预设图像评价模型；
[0038]所述获得所述预设图像评价模型，包括:
[0039]获取样本图像；
[0040]对所述样本图像进行显著性检测，得到所述样本图像的显著性区域；
[0041]对所述显著性区域及所述样本图像的全图进行所述预设特征的提取；
[0042]获取预先给出的所述样本图像的评价值；
[0043]根据预先给出的所述样本图像的评价值及提取到的所述预设特征进行模型训练，得到所述预设图像评价模型。
[0044]可选的，所述预设特征包括以下至少一项特征:图像特征及所述图像的拍摄特征；
[0045]所述图像特征包括以下至少一个特征:颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征；
[0046]所述拍摄特征包括以下至少一个特征:所述拍摄时的光圈、快门、白平衡、感光度、焦距、拍摄时间、拍摄条件、相机品牌、型号、色彩编码、拍摄时录制的声音、拍摄地点及缩略图。
[0047]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括:
[0048]第一获取模块，用于获取待处理图像中包括基准目标的备选区域；
[0049]提取模块，用于对所述第一获取模块获取的备选区域提取预设特征；
[0050]计算模块，用于根据所述提取模块提取的预设特征计算所述备选区域的评价值；
[0051]第二获取模块，用于根据所述计算模块计算的评价值获得所述待处理图像的截图。
[0052]可选的，所述第一获取模块包括:
[0053]第一获取子模块，用于获取待处理图像的基准目标；
[0054]第一提取子模块，用于根据预设条件从所述待处理图像中提取包括所述第一获取子模块获取的基准目标的备选区域。
[0055]可选的，所述第一获取子模块，用于对所述待处理图像进行目标检测，得到目标集合;获取用户对所述待处理图像的点选位置;确定所述点选位置对应的所述目标集合中的目标为所述基准目标。
[0056]可选的，所述第一获取子模块，用于对所述待处理图像进行显著性检测;确定显著性最尚的目标为所述基准目标。
[0057]可选的，所述第一提取子模块，用于从所述待处理图像中提取到的所述备选区域，符合以下至少一个预设条件:
[0058]当所述备选区域包括除所述第一获取子模块获取的基准目标外的剩余目标时，所述备选区域包括完整的剩余目标；
[0059]所述第一获取子模块获取的基准目标位于所述备选区域的预设位置。
[0060]可选的，所述第一获取模块包括:
[0061]第二获取子模块，用于获取用户在所述待处理图像中的选择区域，所述选择区域包括所述基准目标；
[0062]第一确定子模块，用于根据所述第二获取子模块获取的选择区域确定所述备选区域。
[0063]可选的，所述提取模块，用于对所述第一获取模块获取的备选区域中的基准目标及所述备选区域分别提取预设特征。
[0064]可选的，所述第二获取模块包括:
[0065]第三获取子模块，用于获取所述计算模块计算的评价值最高的备选区域；
[0066]第二确定子模块，用于将所述第三获取子模块获取到评价值最高的备选区域确定为所述待处理图像的截图。
[0067]可选的，所述第二获取模块包括:
[0068]排序子模块，用于根据所述计算模块计算的评价值对所述备选区域进行排序；
[0069]显示子模块，用于显示所述排序子模块排序后的备选区域；
[0070]第三确定子模块，用于根据用户对所述显示子模块显示的备选区域的选定操作，将选定的备选区域确定为所述待处理图像的截图。
[0071]可选的，所述计算模块，用于根据预先获得的图像评价模型及提取的所述预设特征，计算所述备选区域的评价值，其中，所述预设图像评价模型为根据在样本图像中提取的所述预设特征及所述样本图像的评价值训练获得的所述预设特征与评价值之间的模型。
[0072]可选的，所述装置还包括:第三获取模块，用于获得所述预设图像评价模型；
[0073]所述第三获取模块包括:
[0074]第四获取子模块，用于获取样本图像；
[0075]检测子模块，用于对所述第四获取子模块获取的样本图像进行显著性检测，得到所述样本图像的显著性区域；
[0076]第二提取子模块，用于对所述检测子模块检测到的显著性区域及所述样本图像的全图进行所述预设特征的提取；
[0077]第五获取子模块，用于获取预先给出的所述样本图像的评价值；
[0078]训练子模块，用于根据所述第五获取子模块获取到的预先给出的所述样本图像的评价值及所述第二提取子模块提取到的所述预设特征进行模型训练，得到所述预设图像评价模型。
[0079]可选的，所述提取模块提取的预设特征包括以下至少一项特征:图像特征及所述图像的拍摄特征；
[0080]所述图像特征包括以下至少一个特征:颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征；
[0081]所述拍摄特征包括以下至少一个特征:所述拍摄时的光圈、快门、白平衡、感光度、焦距、拍摄时间、拍摄条件、相机品牌、型号、色彩编码、拍摄时录制的声音、拍摄地点及缩略图。
[0082]根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理装置，包括:
[0083]处理器；
[0084]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0085]其中，所述处理器被配置为:
[0086]获取待处理图像中包括基准目标的备选区域；
[0087]对所述备选区域提取预设特征；
[0088]根据所述预设特征计算所述备选区域的评价值；
[0089]根据所述评价值获得所述待处理图像的截图。
[0090]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
[0091]本实施例中，终端自动对待处理图像进行多种方式的截取，并对不同方式截取到的备选区域进行评价，已提供给用户效果最好的截图，提高截图的准确性和图片效果，减少用户手动截图操作，提高用户体验度和满意度。
[0092]在另一个实施例中，可以对待处理图像中所有目标进行检测并提供给用户选择，用户可以根据自身喜好选择出最感兴趣的目标作为基准目标。也可以通过显著性检测，找到待处理图像中用户可能最感兴趣的目标，模拟用户的点选过程，将显著性最高的目标作为基准目标。这样，可以准确地获取基准目标，找到在待处理图像中用户最感兴趣的部分，提高后续选择备选区域的准确性，使得截图更符合用户需求，用户体验度较好。
[0093]在另一个实施例中，根据预设条件从待处理图像中提取包括基准目标的备选区域，使得备选区域的画面更加平衡，画面表现力更高，图片截取效果更好。
[0094]在另一个实施例中，用户也可根据自身喜好选择所要截取的区域，操作简单，用户使用方便，之后可以对用户选择的备选区域进行评价，以确定用户选择截图的效果，这样用户体验度较好。
[0095]在另一个实施例中，通过对备选区域提取特征计算评价值，使得可以根据评价值选择效果最好的备选区域作