本申请涉及电子设备领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术：
：随着终端技术的发展，终端已经开始从以前简单地提供通话设备渐渐变成一个通用软件运行的平台。该平台不再以提供通话管理为主要目的，而是提供一个包括通话管理、游戏娱乐、办公记事、移动支付等各类应用软件在内的运行环境，随着大量的普及，已经深入至人们的生活、工作的方方面面。终端设备的功能日趋丰富，最近，最令用户狂热的是通过终端设备拍摄贴纸照片。贴纸照片是在用户自拍或者他人拍摄的以头部图像为主的照片的基础上，增加各种样式的贴纸，以产生不同的效果。然而，现在附带贴纸的拍照功能的应用程序越来越多，贴纸的样式也日趋增加，导致用户很难选择一个适合自己的贴纸。而且在用户选择贴纸后，一旦不适合自己，反而会弄巧成拙。技术实现要素：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备，可以快速高效的对比出不同算法库的优劣。第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：获取包含人脸的原始图像；提取所述原始图像中的人脸图像，并根据所述人脸图像预测所述用户的年龄信息；根据所述年龄信息生成增强现实虚拟模型；根据所述虚拟模型对所述原始图像进行处理。第二方面，本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括：获取模块、预测模块、生成模块以及处理模块；所述获取模块，用于获取包含人脸的原始图像；所述预测模块，用于提取所述原始图像中的人脸图像，并根据所述人脸图像预测所述用户的年龄信息；所述生成模块，用于根据所述年龄信息生成增强现实虚拟模型；所述处理模块，用于根据所述虚拟模型对所述原始图像进行处理。第三方面，本申请实施例还提供一种存储介质，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图像处理方法的步骤。第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述图像处理方法的步骤。本申请实施例提供的图像处理方法首先获取包含人脸的原始图像，获取原始图像中的人脸图像，并根据人脸图像预测用户的年龄信息，根据年龄信息生成增强现实虚拟模型，根据虚拟模型对原始图像进行处理。本申请实施例可以在用户拍照时，自动识别当前用户的年龄信息，并根据表情信息生成与该年龄相关的增强现实虚拟模型，避免用户花费大量的时间进行挑选，提高了挑选效率并且提升增强现实贴纸的推荐质量。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图。图2为本申请实施例提供的图像处理方法的另一种流程示意图。图3为本申请实施例提供的图像处理方法的一种场景示意图。图4为本申请实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图。图5为本申请实施例提供的图像处理装置的另一种结构示意图。图6为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。图7为本申请实施例提供的电子设备的另一种结构示意图。具体实施方式请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。本申请的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。所熟知的适合用于本申请的运算系统、环境与组态的范例可包括(但不限于)手持电话、个人计算机、服务器、多处理器系统、微电脑为主的系统、主架构型计算机、及分布式运算环境，其中包括了任何的上述系统或装置。以下将分别进行详细说明。本实施例将从图像处理装置的角度进行描述，该装置具体可以集成在电子设备中，该电子设备可以为移动互连接网络设备(如智能手机、平板电脑)等具备图像处理功能的电子设备。首先参考图1，图1为本申请实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图，包括以下步骤：步骤s101，获取包含人脸的原始图像。其中，选取上述原始图像的具体实现方式，可以是获取具有数字图像格式(例如bmp、jpg等)的人物照片，比如由数码相机或手机即时拍照生成人物照片。本领域技术人员易于想到的是，还可以通过视频截图、照片扫描等方式获取人物图像，本发明实施例对此不加以限定。可选地，图像为包含人脸的图像，电子设备还可以从本机和/或其它设备中的多用户家庭共享相册中获取图像，还可为其它设备中所共享的图像，该共享的图像为电子设备具有访问权限的多用户家庭共享相册中的图像，识别并获取该图像中的人脸。电子设备可接收图像获取指令，该获取指令可开启电子设备的摄像装置并对当前的场景进行获取。针对获取的图像，可进一步判断该图像中是否存在人脸，若存在，则继续执行步骤s102，若不存在，则可以结束当前流程。在一实施例中，电子设备可以通过内置的摄像头进行拍摄以得到原始图像，具体可以包括：电子设备接收对内置摄像头的启动指令，响应该指令并启动该内置摄像头，在摄像头处于开启状态过程中，通过预览区域预览电子设备的外部环境，以获得预览到的场景的图像。在一实施例中，上述内置摄像头可以为单摄像头也可以为双摄像头，比如，双摄像头可以包括广角摄像头和长焦摄像头，其中，可以将广角摄像头作为电子设备的主摄像头，长焦摄像头作为副摄像头。当需要拍摄电子设备当前所在场景的图像时，该电子设备可以只通过其广角摄像模组来进行拍摄，也可以通过其广角摄像头与长焦摄像头共同拍摄。在其他实施例中还可以为三摄像头等等，本发明对此不作进一步限定。步骤s102，提取原始图像中的人脸图像，并根据人脸图像预测用户的年龄信息。考虑到若当前画面中存在多个人物，还可以进一步确定上述多个人物中的目标人物，比如用户点击选取目标人物，进而选取该目标人物的人脸图像。具体可以通过人脸识别技术来进行选取，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别或面部识别等等。另外，上述人脸识别技术可以采用基于haar特征的adaboost(adaptiveboosting，自适应增强)算法对原始图像中的人脸进行检测，或者采用其他算法对原始图像中的人脸进行检测，本实施例对此不做限定。在电子设备获取原始图像中的人脸图像后，进一步预测所述用户的年龄信息，比如可以根据上述人脸图像获取人脸特征，然后根据该人脸特征确定用户的年龄信息，其中，该年龄信息可以为年龄区间也可以为年龄值，其中，人脸的特征信息可以为人脸的sift(scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征变换)特征信息。具体的，因为图像采集可能受到外界的限制和干扰，会对图像造成一定的影响，因此在提取所述人脸特征数据前，需要对所述用户的人脸图像信息进行预处理。比如，首先对所述用户的人脸图像信息进行灰度化、平滑、去噪等处理以排除光照对所述人脸图像信息的影响；另外，由于拍摄距离、人脸倾斜等因素造成的所述人脸图像信息显示的不同，还可以对所述人脸图像信息进行归一化处理，因为人脸中两眼的距离是相对变化最小的，因此双眼的位置和距离可以作为归一化处理的依据；最后再对归一化处理之后的所述人脸图像信息剪裁和图像增强。完成预处理的步骤之后，提取所述人脸图像信息中的人脸特征，然后根据该人脸特征确定用户的年龄信息。步骤s103，根据年龄信息生成增强现实虚拟模型。在确定所述用户的年龄信息，从数据库中选取与该年龄信息相对应的增强现实虚拟模型，并显示至电子设备的屏幕当中供用户选择添加。具体的，在获取原始图像之前，电子设备当中可以预存增强现实虚拟模型数据库，包含多个增强现实虚拟模型，并按照年龄信息进行分类，在确定原始图像当中用户的年龄信息后，在该数据库当中查找匹配的分类，并将对应的增强现实虚拟模型显示至屏幕当中。可选的，还可以在确定用户的年龄信息后，还可以从网络侧下载与该年龄信息对应的增强现实虚拟模型，也即上述增强现实虚拟模型可以从网络上下载获取也可以从本地存储文件中读取获得。以上述增强现实虚拟模型为ar(augmentedreality，增强现实)贴纸为例，附带贴纸的拍照功能可以是某美颜相机。其中，在打开某美颜相机后，往往会把贴纸按照类型进行汇总，根据用户的选择，将每个贴纸组中的贴纸呈献给用户，在这个过程中，用户往往需要浏览大量的贴纸图片，而且很难找到适合自己的贴纸图片。本申请实施例可以在打开某美颜相机或者打开相机的ar贴纸功能之后，获取预览图像中的人脸图像，其中，可以在用户打开照相功能后，通过识别预测预览图像中的人物的年龄信息，根据年龄信息输出推荐贴纸。其中，电子设备可以是通过检测该相机的进程被创建时确定该拍照功能被打开，还可以是接收到该拍照功能被打开的广播消息时得以确定。上述输出的推荐贴纸可以为一个也可以为多个，贴纸的样式可以是动态贴纸，也可以是静态贴纸，当贴纸为动态贴纸时，可以在录制短视频或者制作动态图片中使用。步骤s104，根据虚拟模型对原始图像进行处理。具体的，继续以虚拟模型为ar贴纸为例，用户可以在输出的推荐贴纸当中选取目标贴纸，比如通过点击的方式，电子设备自动将该贴纸添加至原始图像当中。在本申请实施例中，若用户在选取一个贴纸并添加至原始图像当中后，再次点击选取其他的贴纸，则电子设备可以自动消除上一次添加至原始图像当中的贴纸，并将用户重新选中的贴纸添加至原始图像当中。在一实施例中，还可以在将该贴纸添加至原始图像当中后，检测用户针对贴纸的触控操作，根据触控操作局部调整目标贴纸的大小位置等信息。由于直接将贴纸添加至原始图像当中，存在精度不高，细节部分不完全匹配的情况，因此允许用户在察看了处理效果图之后，还可以手动地对叠加在原始图像之上的贴纸进行局部调整。在一实施例中，可以通过检测用户针对贴纸的双击操作或者拖动操作，对贴纸进行放大、缩小、旋转或者拖动等操作，还通过检测用户对贴纸的指定位置的放大缩小操作来对该部分进行局部的大小调整，具体实现可以依照多点触控的各种操作方法，在此不再赘述。在一实施例中，根据虚拟模型对所述原始图像进行处理后，还可以对处理后的图像进行后续的图像处理，该后续处理可以包括图像增强、平滑处理等等。比如，在得到处理图像之后，可以对图像中的信息有选择地加强和抑制，以改善图像的视觉效果，或将图像转变为更适合于机器处理的形式，以便于数据抽取或识别。例如一个图像增强系统可以通过高通滤波器来突出图像的轮廓线，从而使机器能够测量轮廓线的形状和周长。图像增强技术有多种方法，反差展宽、对数变换、密度分层和直方图均衡等都可用于改变图像灰调和突出细节。本发明实施例中，上述电子设备可以是任何具备图像处理功能的电子设备，例如：手机、平板电脑(tabletpersonalcomputer)、膝上型电脑(laptopcomputer)、个人数字助理(personaldigitalassistant，简称pda)、移动上网装置(mobileinternetdevice，mid)或可穿戴式设备(wearabledevice)等。由上可知，本申请实施例可以获取包含人脸的原始图像，获取原始图像中的人脸图像，并根据人脸图像预测用户的年龄信息，根据年龄信息生成增强现实虚拟模型，根据虚拟模型对原始图像进行处理。本申请实施例可以在用户拍照时，自动识别当前用户的年龄信息，并根据表情信息生成与该年龄相关的增强现实虚拟模型，避免用户花费大量的时间进行挑选，提高了挑选效率并且提升增强现实贴纸的推荐质量。根据上一实施例的描述，以下将进一步地来说明本申请的图像处理方法。请参阅图2，图2为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，该图像处理的流程可以包括：步骤s201，获取多张包含人脸的原始图像。电子设备可接收图像获取指令，该获取指令可开启电子设备的摄像装置并对当前的场景进行获取。针对获取的图像，可进一步判断该图像中是否存在人脸，若存在，则继续执行步骤s202，若不存在，则可以结束当前流程。其中，电子设备在拍摄图像时，可以在预览图像当中获取多帧图像，比如，在进入相机的预览界面后，电子设备可以根据当前的环境参数，每隔30毫秒至60毫秒采集一帧图像，并将采集到的图像保存到缓存队列。该缓存队列可以为定长队列，例如该缓存队列可以保存电子设备最新采集到的15帧图像。当接收到用户的拍照指令后，从缓存队列中获取与拍照时刻最接近的多帧图像。步骤s202，提取多张原始图像中的人脸图像。如图3所示，图3为本申请实施例提供的图像处理方法的一种场景示意图。获取电子设备当前所在场景的影像中包含树木、云彩、人物等多种元素，可以首先确定该影像中的人物，然后可以通过人脸识别进一步的获取该人物的人脸图像。考虑到若当前画面中存在多个人物，还可以进一步确定上述多个人物中的目标人物，比如用户点击选取目标人物，进而选取该目标人物的人脸图像。具体可以通过人脸识别技术来进行选取。步骤s203，将多张人脸图像分别输入到预设的神经网络预测模型当中，以得到用户的多个预测年龄值。其中，上述神经网络模型(neuralnetwork，nn)是一种模拟人类实际神经网络的数据模型，它是由大量的、简单的处理单元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，也可以理解为一个高度复杂的非线性动力学习系统，具有自学习功能的优越性。例如，实现图像识别时，只在先把许多不同的图片和对应的识别的特征(识别结果)输入模型中，模型就会通过自学习功能，得出的一系列用于预测输出变量的新特征。在一实施例中，在预测年龄值之前，还可以对上述神经网络模型进行训练，比如将多组人脸图像作为样本集输入训练模型进行学习以得到训练后的预测模型的优化参数并生成预测模型，其中上述用做样本集的人脸图像还可以携带年龄信息，然后将上述多张人脸图像分别输入到预测模型当中，以得到用户的多个预测年龄值。步骤s204，根据多个预测年龄值计算目标年龄值。通过预测用户的多张人脸图像并分别输出多个预测年龄值，然后计算平均值即为目标年龄值，可以进一步提升年龄值预测的准确性。在一实施例中，本申请还可以根据上述人脸图像获取人脸特征，然后根据该人脸特征确定用户的年龄值，比如，电子设备当中可以预存人脸特征数据库，该数据库当中包括多个人脸特征与年龄值之间的映射关系，当获取到人脸特征后，在上述映射关系中查找与该人脸特征对应的年龄值。也即提取所述原始图像中的人脸图像，并根据所述人脸图像预测所述用户的年龄信息，具体包括：提取所述原始图像中的人脸图像并获取所述人脸图像中的脸部特征信息；在脸部特征数据库当中查找与所述脸部特征信息匹配的年龄值。在一实施例中，为提升匹配效率，还可以进一步根据人脸特征先确定用户的性别，然后在数据库当中只需查找该性别对应的人脸特征样本即可。也即在脸部特征数据库当中查找与所述脸部特征信息匹配的年龄值，包括：根据所述脸部特征信息确定用户的性别；根据所述性别在所述脸部特征数据库当中查找与所述脸部特征信息匹配的年龄值。步骤s205，根据目标年龄值生成增强现实虚拟模型。在确定所述用户的年龄信息，从数据库中选取与该年龄信息相对应的增强现实虚拟模型，并显示至电子设备的屏幕当中供用户选择添加。具体的，在获取原始图像之前，电子设备当中可以预存增强现实虚拟模型数据库，包含多个增强现实虚拟模型，并按照年龄信息进行分类，在确定原始图像当中用户的年龄信息后，在该数据库当中查找匹配的分类，并将对应的增强现实虚拟模型显示至屏幕当中。步骤s206，获取人脸图像在原始图像当中的位置信息。在一实施例当中，可以从上述多张原始图影像当中选取一张作为目标原始图像，具体可以选取一张清晰度较高的作为目标原始图像，在其他实施例当中，还可以根据其他的参数进行选取，比如亮度，图像的锐度等等，还可以由用户手动进行选取，本申请对此不作进一步限定。步骤s207，获取虚拟模型的属性信息。其中，上述虚拟模型的属性信息可以包括虚拟模型的特征点，以ar贴纸为例，该特征点可以为ar贴纸所对应人脸的位置，比如有的ar贴纸需放置在用户的脸上，有些ar贴纸需放置在用户的下吧，而有些ar贴纸则需放置在用户的头上等等。步骤s208，根据位置信息以及虚拟模型的属性信息将虚拟模型与原始图像进行合成。比如，用户可以通过点击的方式，电子设备自动将选中的ar贴纸添加至原始图像当中的相应位置。在本申请实施例中，若用户在选取一个贴纸并添加至原始图像当中后，再次点击选取其他的贴纸，则电子设备可以自动消除上一次添加至原始图像当中的贴纸，并将用户重新选中的贴纸添加至原始图像当中。在一实施例中，还可以在将该贴纸添加至原始图像当中后，检测用户针对贴纸的触控操作，根据触控操作局部调整目标贴纸的大小位置等信息。由于直接将贴纸添加至原始图像当中，存在精度不高，细节部分不完全匹配的情况，因此允许用户在察看了处理效果图之后，还可以手动地对叠加在原始图像之上的贴纸进行局部调整本发明实施例中，上述电子设备可以是任何具备图像处理功能的电子设备，例如：手机、平板电脑(tabletpersonalcomputer)、膝上型电脑(laptopcomputer)、个人数字助理(personaldigitalassistant，简称pda)、移动上网装置(mobileinternetdevice，mid)或可穿戴式设备(wearabledevice)等。由上可知，本申请实施例提供的图像处理方法可以获取多张包含人脸的原始图像，提取多张原始图像中的人脸图像，将多张人脸图像分别输入到预设的神经网络预测模型当中，以得到用户的多个预测年龄值，根据多个预测年龄值计算目标年龄值，根据目标年龄值生成增强现实虚拟模型，获取人脸图像在原始图像当中的位置信息，获取虚拟模型的属性信息，根据位置信息以及虚拟模型的属性信息将虚拟模型与原始图像进行合成。本申请实施例可以在用户拍照时，自动识别当前用户的年龄信息，并根据表情信息生成与该年龄相关的增强现实虚拟模型，避免用户花费大量的时间进行挑选，提高了挑选效率并且提升增强现实贴纸的推荐质量。为了便于更好的实施本申请实施例提供的图像处理方法，本申请实施例还提供了一种基于上述图像处理方法的装置。其中名词的含义与上述图像处理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，该图像处理装置30包括：获取模块301、预测模块302、生成模块303以及处理模块304；所述获取模块301，用于获取包含人脸的原始图像；所述预测模块302，用于提取所述原始图像中的人脸图像，并根据所述人脸图像预测所述用户的年龄信息；所述生成模块303，用于根据所述年龄信息生成增强现实虚拟模型；所述处理模块304，用于根据所述虚拟模型对所述原始图像进行处理。在一实施例中，如图5所示，所述预测模块302，可以包括：提取子模块3021和预测子模块3022；所述提取子模块3021，用于提取所述原始图像中的人脸图像；所述预测子模块3022，用于将所述人脸图像输入到预设的神经网络预测模型当中，以得到所述用户的预测年龄值。在一实施例中，上述处理模块304，可以包括：位置获取子模块3041、属性获取子模块3042以及合成子模块3043；所述位置获取子模块3041，用于获取所述人脸图像在所述原始图像当中的位置信息；所述属性获取子模块3042，用于获取所述虚拟模型的属性信息；所述合成子模块3043，用于根据所述位置信息以及所述虚拟模型的属性信息将所述虚拟模型与所述原始图像进行合成。由上可知，本申请实施例提供的图像处理装置30可以获取包含人脸的原始图像，获取原始图像中的人脸图像，并根据人脸图像预测用户的年龄信息，根据年龄信息生成增强现实虚拟模型，根据虚拟模型对原始图像进行处理。本申请实施例可以在用户拍照时，自动识别当前用户的年龄信息，并根据表情信息生成与该年龄相关的增强现实虚拟模型，避免用户花费大量的时间进行挑选，提高了挑选效率并且提升增强现实贴纸的推荐质量。本申请还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现方法实施例提供的图像处理方法。本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现方法实施例提供的图像处理方法。在本申请又一实施例中还提供一种电子设备，该电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。如图6所示，电子设备400包括处理器401、存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。处理器401是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。在本实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能：获取包含人脸的原始图像；提取所述原始图像中的人脸图像，并根据所述人脸图像预测所述用户的年龄信息；根据所述年龄信息生成增强现实虚拟模型；根据所述虚拟模型对所述原始图像进行处理。请参阅图7，图7为本申请实施例提供的电子设备结构示意图。该电子设备500可以包括射频(rf，radiofrequency)电路501、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器502、输入单元503、显示单元504、传感器504、音频电路506、无线保真(wifi，wirelessfidelity)模块507、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器508、以及电源509等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。射频电路501可用于收发信息，或通话过程中信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器508处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，射频电路501包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(sim，subscriberidentitymodule)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lna，lownoiseamplifier)、双工器等。此外，射频电路501还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。该无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通信系统(gsm，globalsystemofmobilecommunication)、通用分组无线服务(gprs，generalpacketradioservice)、码分多址(cdma，codedivisionmultipleaccess)、宽带码分多址(wcdma，widebandcodedivisionmultipleaccess)、长期演进(lte，longtermevolution)、电子邮件、短消息服务(sms，shortmessagingservice)等。存储器502可用于存储应用程序和数据。存储器502存储的应用程序中包含有可执行代码。应用程序可以组成各种功能模块。处理器508通过运行存储在存储器502的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括存储器控制器，以提供处理器508和输入单元503对存储器502的访问。输入单元503可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(比如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元503可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器508，并能接收处理器508发来的命令并加以执行。显示单元504可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元504可包括显示面板。可选的，可以采用液晶显示器(lcd，liquidcrystaldisplay)、有机发光二极管(oled，organiclight-emittingdiode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器508以确定触摸事件的类型，随后处理器508根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。电子设备还可包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等。音频电路506可通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路506可将接收到的音频数据转换成电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路506接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器508处理后，经射频电路501以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器502以便进一步处理。音频电路506还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与电子设备的通信。无线保真(wifi)属于短距离无线传输技术，电子设备通过无线保真模块507可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图7示出了无线保真模块507，但是可以理解的是，其并不属于电子设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。处理器508是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的应用程序，以及调用存储在存储器502内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器508可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器508可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器508中。电子设备还包括给各个部件供电的电源509(比如电池)。优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器508逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源509还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。尽管图7中未示出，电子设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，如存储在终端的存储器中，并被该终端内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如图像处理方法的实施例的流程。其中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取记忆体(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。以上对本申请实施例提供的一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备进行了详细介绍，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。当前第1页12当前第1页12