[发明专利]图像处理的方法及相关设备

说明书

本申请实施例提供图像处理的方法和相关设备，其中，所述方法包括：确定第一用户当前正在制作的第一图像；对所述第一图像进行特征提取确定所述第一图像对应的图像要素，所述图像要素为用于判定至少两个图像之间的相似程度的要素；根据所述图像要素在图像关联数据库中查找适用于所述第一图像的第一配图字符；将所述第一配图字符推荐给所述第一用户。采用本申请的方案，可以将合适的文字推荐给正在制作文字表情图片的用户，提高制作效率。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及图像处理的方法及相关设备。

背景技术

随着网络社交的普及，制作并使用文字表情图片成为一种流行的网络文化，文字表情图片融合了文字、图像等多种元素，用于表达一种感情或情绪。文字表情图片可通过视觉上具体的表情模仿和直观的动作模拟，压缩了表述同一意象所需的信息内容，减少受众接收文字信号后进行解码和想象的时间，符合新媒体环境用户的阅读习惯。

目前，用户可通过各种平台或者软件制作自己想要的文字表情图片，在制作文字表情图片的过程中，当用户选择了要制作的图片后，可能会出现一时想不到适合于该图片的文字的情况，即不知道该给当前要制作的图片配上什么文字，导致图文配置过程中效率较低的问题。

发明内容

本申请提供图像处理的方法和相关设备，可以将合适的文字推荐给正在制作文字表情图片的用户，提高制作效率。

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理的方法，可适用于制作文字表情图片的设备，包括：

确定第一用户当前正在制作的第一图像；

对所述第一图像进行特征提取确定所述第一图像对应的图像要素，所述图像要素为用于判定至少两个图像之间的相似程度的要素；

根据所述图像要素在图像关联数据库中查找适用于所述第一图像的第一配图字符；

将所述第一配图字符推荐给所述第一用户。

在一种可能的设计中，所述对所述第一图像进行特征提取确定所述第一图像对应的图像要素包括：通过卷积神经网络模型对所述第一图像进行特征提取确定所述第一图像对应的图像要素。

所述确定第一用户当前正在制作的第一图像之前还包括：获取样本图像以及所述样本图像携带的图像要素，所述图像要素包括图像类别、图像位置、图像背景或图像姿态；将所述样本图像以及所述样本图像携带的图像要素作为训练样本，对初始卷积神经网络模型进行训练得到所述卷积神经网络模型。

在一种可能的设计中，该方法还包括：根据第二用户制作的第二图像确定所述第二用户在所述第二图像添加的第二配图字符；对所述第二图像进行特征提取确定所述第二图像对应的图像要素；将所述第二图像对应的图像要素以及所述第二配图字符关联保存在所述图像关联数据库中。

在一种可能的设计中，所述根据所述图像要素在图像关联数据库中查找适用于所述第一图像的第一配图字符包括：根据所述图像要素在图像关联数据库中查找至少一个所述图像要素的第一数据记录；对所述第一数据记录中的各个图像要素进行加权计算得到所述第一数据记录对应的权重值；根据所述权重值将符合第一权重条件的第二数据记录中的配图字符确定为适用于所述第一图像的第一配图字符。

在一种可能的设计中，所述第一权重条件为：权重值按从大到小排列处于前N位，N为大于或等于1的正整数；或者权重值大于第一权重值；或者权重值按从大到小排列处于前M位且大于第二权重值，M为大于或等于1的正整数。

在一种可能的设计中，所述将所述第一配图字符推荐给所述第一用户包括：根据第二数据记录对应的权重值确定所述第一配图字符的推荐顺序，所述第二数据记录为包含所述第一配图字符的数据记录，所述权重值为对所述第二数据记录中的各个图像要素进行加权计算得到的；根据所述推荐顺序将所述第一配图字符推荐给所述第一用户。