[发明专利]图像处理方法、系统和装置

说明书

本申请公开了图像处理方法、系统和装置，具体实现方案为：获取用户截取的原始图像，对原始图像进行二进制数转化，生成原始图像的二进制数；获取原始图像的相关信息，对相关信息进行二进制编码，生成相关信息的二进制数，其中，相关信息用于表征与原始图像中的异常问题相关的各种信息；利用训练得到的信息写入模型将相关信息的二进制数写入原始图像的二进制数中，生成第一图像，其中，信息写入模型用于在原始图像中隐藏相关信息；将第一图像发送至服务平台。该方案实现了针对用户反馈的有问题页面的截图，进行关键信息的快速定位。

技术领域

本申请的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像处理方法、系统和装置。

背景技术

现在手机应用程序非常丰富，用户在使用过程中，或多或少都会发现一些问题，比如在用户购物过程中会发现价格不对、优惠券不对、促销信息不对或者打开商品活动页面空白等。当用户发现问题时，一般会使用截图功能将问题反馈至平台，但当平台接收到用户的反馈图像时，许多重要信息是无法获取的，比如商品详情页面等。

现有技术是利用反馈图像上的信息，进行模糊匹配查找，不能快速响应以及确定当前页面信息，对于异常活动页面的许多重要信息不能查找出具体内容，从而无法完全解决页面异常问题。

发明内容

本申请提供了一种图像处理方法、系统、装置、设备以及存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取用户截取的原始图像，对原始图像进行二进制数转化，生成原始图像的二进制数；获取原始图像的相关信息，对相关信息进行二进制编码，生成相关信息的二进制数，其中，相关信息用于表征与原始图像中的异常问题相关的各种信息；利用训练得到的信息写入模型将相关信息的二进制数写入原始图像的二进制数中，生成第一图像，其中，信息写入模型用于在原始图像中隐藏相关信息；将第一图像发送至服务平台。

在一些实施例中，信息写入模型通过如下训练方式得到：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括原始图像的二进制数、相关信息的二进制数和与原始图像的二进制数和相关信息的二进制数对应的第一图像，相关信息为全量用户反馈的与原始图像中的异常问题相关的各种信息；利用深度学习算法，将训练样本集中训练样本包括的原始图像的二进制数和相关信息的二进制数作为输入数据，将与输入的原始图像的二进制数和相关信息的二进制数对应的第一图像作为期望输出数据，训练得到信息写入模型。

在一些实施例中，利用训练得到的信息写入模型将相关信息的二进制数写入原始图像的二进制数中，生成第一图像，包括：从原始图像的二进制数中提取原始图像的各个像素点的RGB值；利用写入算法，将相关信息的二进制数写入原始图像的各个像素点的RGB值中，生成写入后的原始图像的二进制数，其中，写入算法用于在原始图像的各个像素点中隐藏相关信息；根据写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像。

在一些实施例中，利用写入算法，将相关信息的二进制数写入原始图像的各个像素点的RGB值中，生成写入后的原始图像的二进制数，包括：将原始图像每个像素点的RGB值所对应的二进数的最后1个比特置零；将相关信息的二进制数写入原始图像每个像素点的RGB值所对应的二进数的最后1个比特，生成写入后的原始图像的二进制数。

在一些实施例中，相关信息包括：用户访问页面的地址、用户访问的商品编号和用户访问的订单号中的至少一项。

根据本申请的第二方面，提供了一种图像处理系统，系统包括：客户端，其中，客户端用于执行上述图像处理方法。

在一些实施例中，系统还包括：服务平台；服务平台，用于响应于接收到客户端发送的第一图像，对第一图像进行二进制数转化，生成第一图像的二进制数；对第一图像的二进制数进行内容解析，得到相关信息。