一种封面选取方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种封面选取方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

由于封面对应的图片的质量高低是吸引用户关注的重要因素，因此，各平台推荐信息流以及各大互联网公司线上广告业务都在关注展示什么样的封面才能吸引更多的点击。一些传统的封面图选取逻辑就是简单的选择正文内前三张图片或者只是单一的通过图像的某一种特征进行图片质量优劣判断。

当传统的封面图选取方法应用在实际业务场景中就会发现，假设仅通过颜色分布统计这一维度来判断图像好坏来选取封面图，一方面，这就有可能会导致一些“不合法”的图片流出，另一方面，用户对图片质量优劣的判断主观性很强，难以形成统一的评价标准。

技术实现要素：

鉴于此，本发明的目的在于提供一种封面选取方法、装置、电子设备及存储介质，以有效地改善上述问题。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种封面选取方法，包括：获取待选取封面主体所包含的所有原始图片；从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片；利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果；根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

结合第一方面提供的一种可选的实施方式，所述根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，包括：根据所述排序结果筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片；从所述筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片中去除相似图片，得到去重后的图片；将所述去重后的图片作为所述候选图片提供给用户。

结合第一方面提供的又一种可选的实施方式，所述将所述去重后的图片作为所述候选图片提供给用户，包括：对所述去重后的图片进行裁剪保留具备图像显著性的区域，得到裁剪后的图片；将所述裁剪后的图片作为所述候选图片提供给用户。

结合第一方面提供的又一种可选的实施方式，所述从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，包括：从所述所有原始图片中剔除色情图片和/或广告图片。

结合第一方面提供的又一种可选的实施方式，所述从所述所有原始图片中剔除色情图片和/或广告图片之前，所述方法包括：基于事先训练好的模型从所述所有原始图片中筛选出所述色情图片以及所述广告图片。

第二方面，本发明实施例还提供了一种封面选取装置，包括：获取模块、剔除模块、排序模块、筛选模块；获取模块，用于获取待选取封面主体所包含的所有原始图片；剔除模块，用于从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片；排序模块，用于利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果；筛选模块，用于根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

结合第二方面提供的一种可选的实施方式，所述筛选模块，还用于根据所述排序结果筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片；以及还用于从所述筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片中去除相似图片，得到去重后的图片；以及还用于将所述去重后的图片作为所述候选图片提供给用户。

结合第二方面提供的又一种可选的实施方式，所述筛选模块，还用于对所述去重后的图片进行裁剪保留具备图像显著性的区域，得到裁剪后的图片；以及还用于将所述裁剪后的图片作为所述候选图片提供给用户。

结合第二方面提供的又一种可选的实施方式，所述剔除模块，还用于从所述所有原始图片中剔除色情图片和/或广告图片。

结合第二方面提供的又一种可选的实施方式，所述剔除模块，还用于基于事先训练好的模型从所述所有原始图片中筛选出所述色情图片以及所述广告图片。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于调用存储于所述存储器中的程序以执行第一方面和/或结合第一方面的一种可选的实施方式提供的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行第一方面和/或结合第一方面的一种可选的实施方式提供的方法。

本发明实施例提供的封面选取方法，包括：获取待选取封面主体所包含的所有原始图片；从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片；利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果；根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。本实施例中，通过获取待选取封面主体所包含的所有原始图片，然后从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片，然后利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果，然后根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。由于剔除了不满足预设规则的图片，从而可以避免现有封面选取时将不适合进行封面展示的图片作为封面的问题，同时利用事先训练好的分类模型进行打分排序，根据排序的结果进行封面选取，克服了主观判断时难以形成统一的评价标准的缺陷。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。通过附图所示，本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。

图1示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

图2示出了本发明实施例提供的一种封面选取方法的流程图。

图3示出了本发明实施例提供的一种图2中的步骤s104的流程图。

图4示出了本发明实施例提供的一种封面选取装置的模块示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。再者，本申请中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。

第一实施例

如图1所示，图1示出了本发明实施例提供的一种电子设备100的结构框图。所述电子设备100包括：封面选取装置110、存储器120、存储控制器130和处理器140。

所述存储器120、存储控制器130、处理器140各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述封面选取装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备100的操作系统(operatingsystem，os)中的软件功能模块。所述处理器140用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如所述封面选取装置110包括的软件功能模块或计算机程序。

其中，存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread－onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread－onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread－onlymemory，eeprom)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器140在接收到执行指令后，执行所述程序，后述本发明实施例任一实施例揭示的流程定义的电子设备100所执行的方法可以应用于处理器140中，或者由处理器140实现。

处理器140可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

第二实施例

请参阅图2，为本发明实施例提供的一种应用于上述电子设备100的封面选取方法，下面将结合图2对其所包含的步骤进行说明。

步骤s101：获取待选取封面主体所包含的所有原始图片。

获取待选取封面主体所包含的所有原始图片，当待选取封面主体为文章时，则获取该文章中所包含的所有原始图片，若待选取封面主体为视频时，则获取该视频中的包含的所有原始图片。此外，该待选取封面主体还可以是书籍、相册等主体。

步骤s102：从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片。

在得到所有原始图片后，从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片。可选地，该过程包括从所述所有原始图片中剔除色情图片和/或广告图片。进一步地，基于事先训练好的模型从所述所有原始图片中筛选出所述色情图片以及所述广告图片，然后剔除色情图片和/或广告图片。

其中，在对色情图片进行识别时，作为一种可选的实施方式，可以是基于事先训练好的inception－v3模型从所述所有原始图片中筛选出所述色情图片。

其中，在对广告图片进行识别时，作为一种可选的实施方式，可以是利用事先训练好的rnn(recurrentneuralnetwork)的文本分类模型从所述所有原始图片中筛选出所述广告图片。

此外，该过程还可以包括从所述所有原始图片中剔除一些不适合在封面图进行展示的图片(例如，表格、财经类的折线图、柱状图、曲线图等)。

步骤s103：利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果。

从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片后，利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果。

作为一种可选的实施方式，该分类模型可以是cnn(convolutionalneuralnetworks)模型。其中，排序时可以是按照从低到高的顺序，也可以从高到低的顺序进行排列。

步骤s104：根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

得到排序结果后，根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

作为一种可选的实施方式，该过程可以包括图3所示的步骤，下面将结合图3所示的步骤进行说明。

步骤s201：根据所述排序结果筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片。

根据所述排序结果筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片，例如，筛选出前10张图片，可以理解的是，排序的方式不同，第一预设阈值的取值也不同，同时，第一预设阈值的数值也取决于剩余图片的数量，例如，以得分从高到低的方式排序时，剩余图片数量越多，第一预设阈值的数值可以相应的增加。

步骤s202：从所述筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片中去除相似图片，得到去重后的图片。

在筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片后，可以直接将筛选出排名不小于第一预设阈值对应的图片作为候选图片，当然也可以是从中去除相似图片，再将去重后的图片作为候选图片。

其中，去除相似图片也可以看作是图片去重，即相同的图片只保留一张，这样可以得到不重复图像的集。其中，两者图片仅仅在于尺寸和/或亮度不同时，则即为相似图片。

步骤s203：将所述去重后的图片作为所述候选图片提供给用户。

得到去重后的图片后，将所述去重后的图片作为所述候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

作为一种可选的实施方式，在得到去重后的图片后，还可以对所述去重后的图片进行裁剪保留具备图像显著性的区域，得到裁剪后的图片；然后再将所述裁剪后的图片作为所述候选图片提供给用户。该实施方式与上一实施例相比，相当于多增加了对图像进行裁剪的过程。

其中，裁剪时，去除不具备图像显著性的区域，保留具备图像显著性的区域。作为一种可选的实施方式，可以是基于机器学习模型对去重后的图片进行物体检测，例如，使用卷积神经网络cnn模型，其中，使用训练好的模型检测图片中的物体，其可保证裁剪图像尽可能的完整。

第三实施例

本申请实施例还提供了一种封面选取装置110，如图4所示。该封面选取装置110包括：获取模块111、剔除模块112、排序模块113以及筛选模块114。

获取模块111，用于获取待选取封面主体所包含的所有原始图片。

剔除模块112，用于从所述所有原始图片中剔除不满足预设规则的图片，得到剩余图片。

排序模块113，用于利用事先训练好的分类模型对所述剩余图片进行打分排序，得到排序结果。

筛选模块114，用于根据所述排序结果将排名不小于第一预设阈值对应的图片作为所述待选取封面的候选图片提供给用户，以便用户从所述候选图片中进行封面选择。

第四实施例

本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例所述的方法的步骤。具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本发明实施例所提供的封面选取装置110，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，笔记本电脑，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read－onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。