本發明專利技術提供了一種照片的處理裝置,包括:分類模塊,用于根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;評分模塊,用于根據預設的攝像評分基準,對分類集內的照片進行評分;顯示模塊,用于將評分結果以預設的方式顯示;微處理器,用于判斷用戶是否同意評分結果;若是,則處理模塊保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;若否,則保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間。本發明專利技術還提供了一種照片的處理方法及計算機可讀存儲介質,與現有技術相比,本發明專利技術能夠實現優化同類型重復照片的刪除過程,讓用戶更快地篩選出合心意的照片的目的。
【技術實現步驟摘要】
照片的處理方法及裝置、計算機可讀存儲介質
本專利技術涉及照片處理的
,尤其涉及一種照片的處理方法及裝置、計算機可讀存儲介質。
技術介紹
隨著智能手機等照片處理的裝置的普及,越來越多人可以通過手機拍攝照片的方式捕抓生活的美好瞬間。很多時候,用戶對于同一畫面會進行多次拍攝,獲得多張類似的照片,從而在多張類似的照片中尋找最滿意的一張,另外的照片則進行刪除。但在照片的比對過程中,用戶需要反反復復進行來回比對,浪費時間且有時并不能獲取到最合適的照片?,F有技術中,對于照片的處理方法包括:對人像照片進行深度處理,增加了人像照片的信息表達度,一定程度上消除了移動互聯網背景下通過人像照片進行信息傳遞的技術障礙;或對照片進行標定處理,標定其主題或拍攝時間,然后對一類型的照片進行更好的分類;又或者對照片里的人物親密度進行分析計算,從而實現更好的分類方法。上述的現有技術中的技術方案均針對拍攝后的照片進行分類的處理,但是并無針對重復的照片進行優化的刪除處理方面進行研究。
技術實現思路
為了解決上述問題,本專利技術提供了一種照片的處理方法、裝置及計算機可讀存儲介質,實現優化同類型重復照片的刪除過程,讓用戶能夠篩選更合心意的照片。為了達到上述目的,本專利技術提出一種照片的處理方法,包括以下步驟:S110:根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;S120:根據預設的攝像評分基準,對所述分類集內的照片進行評分;S130:將所述評分結果以預設的方式顯示;S140:判斷用戶是否同意所述評分結果;若是,則轉入步驟S150;若否,則轉入步驟S160;S150:保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;S160:保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間。優選的,所述相似度是綜合各照片之間的拍攝主體、拍攝背景、拍攝風格、拍攝角度、以及亮度進行評判。優選的,預設的方式顯示包括:以九宮格的方式顯示。優選的,所述步驟S150或S160之后還包括:S170:在預設時間內判斷緩存空間內的某一張照片或多張照片是否接收到恢復指令;若是,則轉入步驟S190;若否,則轉入步驟S190;S180:將所述某一張照片或多張照片從緩存空間移出;S190:將所述緩存空間內的照片進行刪除。優選的,所述照片的處理方法包括以下步驟:S191:實時/定時獲取所述照片的處理裝置的電量,判斷所述電量是否低于預設的電量閾值;S192:若是,則生成并顯示相應的低電量提醒信息。為了達到上述目的,本專利技術還提供了一種照片的處理裝置,包括:分類模塊,用于根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;評分模塊,用于根據預設的攝像評分基準,對所述分類集內的照片進行評分;顯示模塊,用于將所述評分模塊的所述評分結果以預設的方式顯示;微處理器,用于判斷用戶是否同意所述評分結果;處理模塊,用于當所述微處理器判斷用戶同意所述評分結果,則保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;當所述微處理器判斷用戶不同意所述評分結果,則保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間。優選的,所述相似度是綜合各照片之間的拍攝主體、拍攝背景、拍攝風格、拍攝角度、以及亮度進行評判。優選的,預設的方式顯示包括:以九宮格的方式顯示。優選的,所述照片處理的裝置還包括:移除模塊;所述微處理器,還用于在預設時間內判斷緩存空間內的某一張照片或多張照片是否接收到恢復指令;所述移除模塊,用于當所述微處理器在預設時間內判斷緩存空間內的某一張照片或多張照片接收到恢復指令,則將所述某一張照片或多張照片從緩存空間移出;當所述微處理器在預設時間內判斷緩存空間內的某一張照片或多張照片沒有接收到恢復指令,則將所述緩存空間內的照片進行刪除。優選的,所述照片處理的裝置還包括:電量獲取模塊、提醒模塊;所述電量提醒模塊,用于實時/定時獲取所述照片的處理裝置的電量,判斷所述電量是否低于預設的電量閾值;所述提醒模塊,用于當所述電量提醒模塊判斷所述電量低于預設的電量閾值,則生成并顯示相應的低電量提醒信息。為了達到上述目的,本專利技術另提供了一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現上述的照片的處理方法。為了達到上述目的,本專利技術所提供的一種照片的處理裝置,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有可在處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述計算機程序時實現上述照片的處理方法中的步驟。與現有技術相比,本專利技術的有益效果在于:通過分類模塊根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;評分模塊根據預設的攝像評分基準,對所述分類集內的照片進行評分;顯示模塊將所述評分模塊的所述評分結果以預設的方式顯示;微處理器判斷用戶是否同意所述評分結果;處理模塊當所述微處理器判斷用戶同意所述評分結果,則保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;當所述微處理器判斷用戶不同意所述評分結果,則保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間的方式,本專利技術能夠實現優化同類型重復照片的刪除過程,讓用戶更快地篩選出合心意的照片的目的。附圖說明圖1為本專利技術的照片的處理方法實施例一的流程示意圖;圖2為本專利技術的照片的處理方法實施例二的流程示意圖;圖3為本專利技術的照片的處理方法實施例三的流程示意圖;圖4為本專利技術的照片的處理裝置實施例一的程序模塊示意圖;圖5為本專利技術的照片的處理裝置實施例二的程序模塊示意圖;圖6為本專利技術的照片的處理裝置實施例三的程序模塊示意圖。具體實施方式下面將結合本專利技術實施例中的附圖,對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。應當理解,此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本專利技術,并不用于限定本專利技術。本專利技術提供了一種照片的處理方法。所述照片的處理方法的實現是基于一照片的處理裝置;其中,所述照片的處理裝置可以為:手機、相機、單反等可以拍攝照片的裝置,也可以為電腦(當用戶通過無線/有線的方式將拍攝的照片傳輸至電腦進行處理時,所述照片的處理裝置即為電腦)。參見圖1,圖1為本專利技術的照片的處理方法實施例一的流程示意圖。在實施例一中,所述照片的處理方法,包括以下步驟:S110:根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集。本實施例中,所述照片處理的裝置外部設置有一功能按鍵,當用戶按壓所述功能按鍵后,所述功能按鍵根據自身接收到的按壓壓力,隨即生成分類啟動指令。本實施例中,所述相似度是指照片與照片之間的相似程度,是綜合各照片之間的拍攝主體、拍攝背景、拍攝風格本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種照片的處理方法,其特征在于,包括以下步驟:/nS110:根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;/nS120:根據預設的攝像評分基準,對所述分類集內的照片進行評分;/nS130:將所述評分結果以預設的方式顯示;/nS140:判斷用戶是否同意所述評分結果;若是,則轉入步驟S150;若否,則轉入步驟S160;/nS150:保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;/nS160:保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間。/n
【技術特征摘要】
1.一種照片的處理方法,其特征在于,包括以下步驟:
S110:根據接收到的分類啟動指令,對相似度高于預設相似度閾值的照片進行分類,并形成至少一個分類集;
S120:根據預設的攝像評分基準,對所述分類集內的照片進行評分;
S130:將所述評分結果以預設的方式顯示;
S140:判斷用戶是否同意所述評分結果;若是,則轉入步驟S150;若否,則轉入步驟S160;
S150:保留評分最高、或評分高于預設分數的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間;
S160:保留用戶選擇的照片,將剩余的照片移送到一緩存空間。
2.根據權利要求1所述照片的處理方法,其特征在于,所述相似度是綜合各照片之間的拍攝主體、拍攝背景、拍攝風格、拍攝角度、以及亮度進行評判。
3.根據權利要求1所述照片的處理方法,其特征在于,預設的方式顯示包括:以九宮格的方式顯示。
4.根據權利要求1-3任意一項所述的照片的處理方法,其特征在于,所述步驟S150或S160之后還包括:
S170:在預設時間內判斷緩存空間內的某一張照片或多張照片是否接收到恢復指令;若是,則轉入步驟S190;若否,則轉入步驟S190;
S180:將所述某一張照片或多張照片從緩存空間移出;
S190:將所述緩存空間內的照片進行刪除。
5.根據權利要求4所述的照片的處理方法,其特征在于,所述照片的處理方法包括以下步驟:
S191:實時/定時獲取所述照片的處理裝置的電量,...
【專利技術屬性】
技術研發人員:羅輝,鐘志威,朱鵬惠,蘇明珠,李雯雯,李光煌,覃國秘,
申請(專利權)人:深圳市賽億科技開發有限公司,
類型:發明
國別省市:廣東;44
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