图像处理方法、系统和装置与流程

[0001]
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：

[0002]
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。
[0003]
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。


技术实现要素：

[0004]
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。
[0005]
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。
[0006]
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。
[0007]
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。
[0008]
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。
[0009]
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。
[0010]
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。
[0011]
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。
[0012]
在一些实施例中，对第一图像的二进制数进行内容解析，得到相关信息，包括：从第一图像的二进制数中提取第一图像的各个像素点的rgb值；利用提取算法，对第一图像的各个像素点的rgb值进行提取，生成提取的字符串，其中，提取算法与写入算法相匹配；根据提取的字符串，生成相关信息。
[0013]
在一些实施例中，服务平台还用于对相关信息进行分析，得到原始图像的异常问题；根据异常问题，确定异常问题的解决方案。
[0014]
根据本申请第三方面，提供了一种图像处理装置，装置包括：第一获取单元，被配置成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；第二获取单元，被配置成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；信息写入单元，被配置成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；图像发送单元，被配置成将第一图像发送至服务平台。
[0015]
在一些实施例中，信息写入单元中的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。
[0016]
在一些实施例中，信息写入单元，包括：提取模块，被配置成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；写入模块，被配置成利用写入算法，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；生成模块，被配置成根据写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像。
[0017]
在一些实施例中，写入模块，包括：初始化子模块，被配置成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；写入子模块，被配置成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。
[0018]
在一些实施例中，第二获取单元中的相关信息包括：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。
[0019]
根据本申请的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至
少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0020]
根据本申请的第五方面，本申请提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0021]
根据本申请的技术采用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，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，解决了现有技术中与原始图像相关的重要信息无法获取的问题，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。
[0022]
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。
[0024]
图1是根据本申请的图像处理方法的第一实施例的示意图；
[0025]
图2是可以实现本申请实施例的图像处理方法的场景图；
[0026]
图3是根据本申请的图像处理方法的第二实施例的示意图；
[0027]
图4是根据本申请的图像处理系统的一个实施例的结构示意图；
[0028]
图5是根据本申请的图像处理装置的一个实施例的结构示意图；
[0029]
图6是用来实现本申请实施例的图像处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0031]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0032]
图1示出了根据本申请的图像处理方法的第一实施例的示意图100。该图像处理方法，包括以下步骤：
[0033]
步骤101，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。
[0034]
在本实施例中，当用户进入应用的页面，执行主体(例如手机客户端)可以通过系统提供的api接口，利用监听系统截屏事件通知获取用户截取的原始图像(比如手机截屏)，然后对原始图像进行二进制数转化，生成原始图像的二进制数。
[0035]
步骤102，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。
[0036]
在本实施例中，执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从其他电子设备或者本地获取原始图像的相关信息，然后对相关信息进行二进制编码，生成相关信息的二进制数。相关信息可以用于表征与原始图像中的异常问题相关的各种信息，例如：页面信息和用户信息。上述无线连接方式可以包括但不限于3g、4g、5g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
[0037]
在本实施例的一些可选的实现方式中，相关信息可以包括：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。通过将上述信息写入图片，以便服务平台及时发现与上述信息相关的各种问题。
[0038]
步骤103，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。
[0039]
在本实施例中，执行主体可以根据步骤101中得到的原始图像的二进制数和根据步骤102中得到的相关信息的二进制数，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，生成与原始图像对应的第一图像。信息写入模型用于在原始图像中隐藏相关信息，使原始图像的视觉效果不改变。第一图像可以与原始图像近似。
[0040]
在本实施例的一些可选的实现方式中，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。模型训练中通过对用户反馈的信息与原始图像进行问题点分析，并结合页面的实时性、用户信息、页面数据链接或者参数请求等因素进行训练，确定问题解决的关键信息，组合成信息写入模型。需要说明的是，技术人员可以根据实际需求，自行设定信息写入模型的模型结构，本公开的实施例对此不做限定。基于深度学习技术，提升了整体系统的精度，扩大了应用范围。
[0041]
步骤104，将第一图像发送至服务平台。
[0042]
在本实施例中，执行主体可以将生成的第一图像发送至服务平台，以供服务平台所用。
[0043]
需要说明的是，上述二进制数转化和编码是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
[0044]
继续参见图2，本实施例的图像处理方法200运行于手机终端201中。当手机终端201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202，手机终端201首先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203，然后手机终端201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204，最后手机终端201将第一图像发送至服务平台205。
[0045]
本申请的上述实施例提供的图像处理方法采用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，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，解决了现有技术中与原始图像相关的重要信息无法获取的问题，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。
[0046]
进一步参考图3，其示出了图像处理方法的第二实施例的示意图300。该方法的流程包括以下步骤：
[0047]
步骤301，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。
[0048]
步骤302，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。
[0049]
步骤303，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。
[0050]
在本实施例中，执行主体可以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。
[0051]
步骤304，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。
[0052]
在本实施例中，执行主体可以利用写入算法，在不影响图像真实效果的情况下，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。写入算法用于在原始图像的各个像素点中隐藏相关信息。
[0053]
在本实施例的一些可选的实现方式中，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。利用最低有效位lsb算法，将页面的相关信息写入图片中，实现简便快速的定位页面信息，发现异常问题。
[0054]
具体说明如下，图片中的图像像素一般由rgb三原色(红绿蓝)组成，每一种颜色占用8位，取值范围为0x00～0xff，即有256种颜色，组合后一共包含了256的3次方种颜色，即16777216种颜色。而人类的眼睛可以区分约1000万种不同的颜色，这就意味着人类的眼睛无法区分余下的颜色大约有6777216种。lsb算法的核心为：首先，对原始图像的最后1bit(也就是最低位)置零，不会改变图像的视觉效果，然后，将用1bit表示的页面的相关信息，赋值给原始图像的最后1bit，实现信息写入，写入以后依旧不会改变原始图像，观察者也根本看不见页面信息的存在。
[0055]
步骤305，根据写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像。
[0056]
在本实施例中，执行主体可以根据步骤304生成的写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像。
[0057]
步骤306，将第一图像发送至服务平台。
[0058]
在本实施例中，步骤301、302和306的具体操作与图1所示的实施例中的步骤101、102和104的操作基本相同，在此不再赘述。
[0059]
从图3中可以看出，与图1对应的实施例相比，本实施例中的图像处理方法的示意图300采用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，根据写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像，基于图像的rgb值，使实现更加简便而广泛，实现了另一种针对用户反馈的有问题页面的截图，进行关键信息的简便快速定位。
[0060]
进一步参考图4，本申请提供了一种图像处理系统，如图4所示，该系统包括：客户端401和服务平台402，其中，客户端用于执行上述图像处理方法。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。
[0061]
在系统中，对第一图像的二进制数进行内容解析，得到相关信息，包括：从第一图像的二进制数中提取第一图像的各个像素点的rgb值；利用提取算法，对第一图像的各个像素点的rgb值进行提取，生成提取的字符串，其中，提取算法与写入算法相匹配；根据提取的字符串，生成相关信息。
[0062]
在系统中，服务平台还用于对相关信息进行分析，得到原始图像的异常问题；根据异常问题，确定异常问题的解决方案。
[0063]
该系统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，及时追踪异常问题并进行解决，减少了给公司带来的负面影响，为公司挽回了损失。
[0064]
进一步参考图5，作为对上述图1～3所示方法的实现，本申请提供了一种图像处理装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0065]
如图5所示，本实施例的图像处理装置500包括：第一获取单元501、第二获取单元502、信息写入单元503和图像发送单元504，其中，第一获取单元，被配置成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；第二获取单元，被配置成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；信息写入单元，被配置成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，信息写入模型用于在原始图像中隐藏相关信息；图像发送单元，被配置成将第一图像发送至服务平台。
[0066]
在本实施例中，图像处理装置500的第一获取单元501、第二获取单元502、信息写入单元503和图像发送单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应的实施例中的步骤101到步骤104的相关说明，在此不再赘述。
[0067]
在本实施例的一些可选的实现方式中，信息写入单元中的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。
[0068]
在本实施例的一些可选的实现方式中，信息写入单元，包括：提取模块，被配置成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；写入模块，被配置成利用写入算法，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；生成模块，被配置成根据写入后的原始图像的二进制数，生成第一图像。
[0069]
在本实施例的一些可选的实现方式中，写入模块，包括：初始化子模块，被配置成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；写入子模块，被配置成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。
[0070]
在本实施例的一些可选的实现方式中，第二获取单元中的相关信息包括：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。
[0071]
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
[0072]
如图6所示，是根据本申请实施例的图像处理方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
[0073]
如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
[0074]
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的图像处理方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的图像处理方法。
[0075]
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的图像处理方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的第一获取单元501、第二获取单元502、信息写入单元503和图像发送单元504)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的图像处理方法。
[0076]
存储器602可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据图像处理电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存
储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至图像处理电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0077]
图像处理方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
[0078]
输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与图像处理电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
[0079]
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0080]
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0081]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0082]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0083]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
[0084]
根据本申请实施例的技术方案采用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，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，解决了现有技术中与原始图像相关的重要信息无法获取的问题，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。
[0085]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0086]
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。