基于人工智能的图像处理方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始待处理图像；在原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，将原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像；调整待处理图像的图像参数，得到调整后图像；将调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。采用本申请实施例的方法，通过预设的数据量阈值对原始待处理图像进行处理，能够使得处理后图像满足预设的数据量阈值，确保处理后图像的质量，提高图像的处理效率，并更好的满足于具体业务场景的需求。业务场景的需求。业务场景的需求。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的图像处理方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种基于人工智能的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着通信技术的不断发展，智能终端可实现的功能也呈现多样化。当用户通过智能终端在线办理业务时，例如，购买保险、证券或基金等业务，一般会进行用户识别认证，此时则需要上传图像。
[0003]由于原始图像一般数据量较大，因此需要先将图像进行压缩，再上传压缩后的图像。目前，主要是将图像进行简单的裁剪，以达到压缩的目的。然而，在具体的业务场景中，对于图像的质量有一定要求，使得传统的图像压缩方法不能适用，从而导致图像的处理效率不高。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像的处理效率的基于人工智能的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种基于人工智能的图像处理方法，所述方法包括：
[0006]获取原始待处理图像；
[0007]在所述原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，将所述原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像；
[0008]调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像；
[0009]将所述调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。
[0010]在其中一个实施例中，所述将所述原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像，包括：
[0011]将所述原始待处理图像转换为可读格式，获得所述可读格式的待处理图像；
[0012]将所述可读格式的待处理图像转换为所述预设格式，得到预设格式的待处理图像。
[0013]在其中一个实施例中，所述待处理图像的图像参数包括：清晰度参数和尺寸参数中的至少一种；
[0014]所述调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像，包括：
[0015]根据所述数据量阈值，确定所述数据量阈值对应的清晰度阈值；
[0016]基于所述原始待处理图像的数据量以及所述清晰度阈值，计算所述待处理图像对应的压缩比例；
[0017]根据所述压缩比例和所述清晰度阈值，调整所述待处理图像的清晰度参数和尺寸参数，得到调整后图像。
[0018]在其中一个实施例中，在所述原始待处理图像为iOS图像时，所述待处理图像的图
像参数还包括：旋转参数，所述iOS图像为iOS操作系统的终端拍摄的图像；
[0019]所述调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像，还包括：
[0020]解析所述原始待处理图像的图像元数据；
[0021]根据所述图像元数据，确定所述原始待处理图像对应的旋转信息；
[0022]基于所述旋转信息，调整所述待处理图像的旋转参数，得到调整后图像。
[0023]在其中一个实施例中，所述旋转信息包括：旋转角度和旋转方向；
[0024]所述基于所述旋转信息，调整所述待处理图像的旋转参数，得到调整后图像，包括：
[0025]按照所述旋转方向的反方向，将所述待处理图像旋转所述旋转角度，得到调整后图像。
[0026]在其中一个实施例中，在所述将所述调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像之后，还包括：
[0027]比较所述处理后图像的数据量与预设的所述数据量阈值；
[0028]当所述处理后图像的数据量大于所述数据量阈值时，则将所述处理后图像作为新的所述原始待处理图像，并返回所述将所述原始待处理图像转换为预设格式的步骤，直至最后得到的处理后图像的数据量不大于所述数据量阈值。
[0029]在其中一个实施例中，在所述将所述调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像之后，还包括：
[0030]上传所述目标格式的所述处理后图像。
[0031]一种基于人工智能的图像处理装置，所述装置包括：
[0032]图像获取模块，用于获取原始待处理图像；
[0033]图像转换模块，用于在所述原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，将所述原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像；
[0034]图像调整模块，用于调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像；
[0035]图像获得模块，用于将所述调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。
[0036]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于人工智能的图像处理方法的步骤。
[0037]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于人工智能的图像处理方法的步骤。
[0038]上述基于人工智能的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取原始待处理图像；在原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，将原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像；调整待处理图像的图像参数，得到调整后图像；将调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。采用上述实施例的方法，通过预设的数据量阈值对原始待处理图像进行处理，能够使得处理后图像满足预设的数据量阈值，确保处理后图像的质量，提高图像的处理效率，并更好的满足于具体业务场景的需求。
附图说明
[0039]图1为一个实施例中基于人工智能的图像处理方法的应用环境图；
[0040]图2为一个实施例中基于人工智能的图像处理方法的流程示意图；
[0041]图3为一个具体实施例中基于人工智能的图像处理方法的示意图；
[0042]图4为一个实施例中基于人工智能的图像处理装置的结构框图；
[0043]图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
[0044]图6为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0045]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0046]在其中一个实施例中，本申请提供的基于人工智能的图像处理方法，应用场景可以同时涉及终端102和服务器104，如图1所示。其中，终端102通过网络或协议等方式与服务器104进行通信。具体地，服务器104通过终端102获取终端102拍摄的原始待处理图像；在原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，在服务器104中将原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像，调整待处理图像的图像参数，得到调整后图像，将调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。
[0047]在其中一个实施例中，本申请提供的基于人工智能的图像处理方法，应用场景可以只涉及终端102或服务器104。具体地，终端102直接拍摄或服务器104直接获取原始待处理图像；在原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，在终端102本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的图像处理方法，所述方法包括：获取原始待处理图像；在所述原始待处理图像的数据量大于预设的数据量阈值时，将所述原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像；调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像；将所述调整后图像转换为目标格式，获得目标格式的处理后图像。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，所述将所述原始待处理图像转换为预设格式，得到预设格式的待处理图像，包括：将所述原始待处理图像转换为可读格式，获得所述可读格式的待处理图像；将所述可读格式的待处理图像转换为所述预设格式，得到预设格式的待处理图像。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，所述待处理图像的图像参数包括：清晰度参数和尺寸参数中的至少一种；所述调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像，包括：根据所述数据量阈值，确定所述数据量阈值对应的清晰度阈值；基于所述原始待处理图像的数据量以及所述清晰度阈值，计算所述待处理图像对应的压缩比例；根据所述压缩比例和所述清晰度阈值，调整所述待处理图像的清晰度参数和尺寸参数，得到调整后图像。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，在所述原始待处理图像为iOS图像时，所述待处理图像的图像参数还包括：旋转参数，所述iOS图像为iOS操作系统的终端拍摄的图像；所述调整所述待处理图像的图像参数，得到调整后图像，还包括：解析所述原始待处理图像的图像元数据；根据所述图像元数据，确定所述原始待处理图像对应的旋转信息；基于所述旋转信息，调整所述待处理图像的旋转参数，得到调整后图像。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，所述旋转信息包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈松浩，周涛，
申请(专利权)人：平安养老保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：