一种图像处理方法、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，具体涉及图像处理方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.美颜是对图像中的人脸进行处理以提升通过图像反映的人脸所属的人的颜值的图像处理技术。
3.目前的美颜是对每一个人，采用同一处理方式对图像中的人脸进行处理，同一处理方式包括廋脸、美白、磨皮。
4.然而，目前的美颜经常出现由于同一处理方式并不适合某一个人，在美颜之后，通过图像反映的该人的颜值反而下降的问题。例如，对于一个中年的男性的人，对图像中的人脸进行廋脸、美白、磨皮，美颜后的图像中的人脸通常就是具有诸如“外星人脸型”的人脸，美颜效果差。因此，如何取得较好的美颜效果成为一个亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.为克服相关技术中存在的问题，本技术提供一种图像处理方法、电子设备及存储介质。
6.本技术实施例提供一种图像处理方法，包括：
7.确定待处理图像中的至少一个人脸；
8.对于所述至少一个人脸中的每一个人脸，从多种美颜风格中确定出对应于所述人脸的推荐美颜风格；
9.对于所述每一个人脸，以对应于所述人脸的推荐美颜风格，对所述人脸进行美颜处理，得到美颜图像，展示所述美颜图像。
10.本技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，该处理器执行该计算机程序以实现上述图像处理方法。
11.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述图像处理方法。
12.本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述图像处理方法。
13.本技术实施例提供的图像处理方法，对于待处理图像中的至少一个人脸中的每一个人脸，从多种美颜风格中确定出对应于人脸的推荐美颜风格，对于每一个人脸，以对应于该人脸的推荐美颜风格，对该人脸进行美颜处理，得到美颜图像，展示美颜图像。对于确定出的每一个人脸，对应于该人脸的推荐美颜风格为较为适合该人脸的美颜风格，以对应于该人脸的推荐美颜风格，对该人脸进行处理，取得的美颜效果均较好，从而，得到的美颜图像的美颜效果较好。
附图说明
14.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
15.图1示出了本技术实施例提供的图像处理方法的流程图；
16.图2示出了本技术实施例提供的图像处理装置的结构框图。
具体实施方式
17.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
18.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术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技术。
19.近年来，基于人工智能的计算机视觉、深度学习、机器学习、图像处理、图像识别等技术研究取得了重要进展。人工智能(artificial intelligence，ai)是研究、开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术。人工智能学科是一门综合性学科，涉及芯片、大数据、云计算、物联网、分布式存储、深度学习、机器学习、神经网络等诸多技术种类。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，具体是让机器识别世界，计算机视觉技术通常包括人脸识别、活体检测、指纹识别与防伪验证、生物特征识别、人脸检测、行人检测、目标检测、行人识别、图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、文字识别、视频处理、视频内容识别、行为识别、三维重建、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建(slam)、计算摄影、机器人导航与定位等技术。随着人工智能技术的研究和进步，该项技术在众多领域展开了应用，例如安防、城市管理、交通管理、楼宇管理、园区管理、人脸通行、人脸考勤、物流管理、仓储管理、机器人、智能营销、计算摄影、手机影像、云服务、智能家居、穿戴设备、无人驾驶、自动驾驶、智能医疗、人脸支付、人脸解锁、指纹解锁、人证核验、智慧屏、智能电视、摄像机、移动互联网、网络直播、美颜、美妆、医疗美容、智能测温等领域。
20.图1示出了本技术实施例提供的图像处理方法的流程图，该方法包括：
21.步骤101，确定待处理图像中的至少一个人脸。
22.可以利用已有的用于人脸检测的神经网络对检测待处理图像进行人脸检测，以确定待处理图像中的至少一个人脸。
23.步骤102，对于至少一个人脸中的每一个人脸，从多种美颜风格中确定出对应于该人脸的推荐美颜风格。
24.多种美颜风格预先由工程师设置，例如，多种美颜风格包括甜美可爱美颜风格、御姐美颜风格、知性淑女美颜风格、阳光帅哥美颜风格、酷炫男孩美颜风格、成熟大叔美颜风格等。
25.在本技术中，可以预先对于每一种美颜风格，设置对应于该种美颜风格的特征集合，对应于该种美颜风格的特征集合包括：适用于该种美颜风格的人脸所属的人的性别、适用于该种美颜风格的人脸所属的人的年龄段、适用于该种美颜风格的人脸的表情。
26.对于确定出的每一个人脸，该人脸的特征可以包括：该人脸所属的人的性别、该人脸所属的人的年龄段、该人脸的表情。例如，当从多种美颜风格中确定出对应于人脸的推荐
美颜风格时，分别将该人脸的特征与每一种美颜风格的特征集合进行匹配，对于该人脸的特征中的一项和一种美颜风格，若该项与该种美颜风格的特征集合中的一项匹配，则该项为该人脸的特征在该种美颜风格上的匹配项。确定匹配项最多美颜风格，该人脸的特征在目标美颜风格上的匹配项最多，将匹配项最多美颜风格确定为对应于该人脸的推荐美颜风格。
27.步骤103，对于至少一个人脸中的每一个人脸，以对应于该人脸的推荐美颜风格，对该人脸进行美颜处理，得到美颜图像，展示美颜图像。
28.对于至少一个人脸中的每一个人脸，以对应于该人脸的推荐美颜风格，对该人脸进行美颜处理，例如，利用像素值调整方式，对该人脸的至少部分像素值进行调整，可以得到对应于该人脸的推荐美颜风格的美颜后的人脸，对应于该人脸的推荐美颜风格的美颜后的人脸与该人脸属于同一个人。
29.通过对于至少一个人脸中的每一个人脸，以对应于该人脸的推荐美颜风格，对该人脸进行美颜处理，可以得到美颜图像，对于至少一个人脸中的每一个人脸，美颜图像包括：对应于该人脸的推荐美颜风格的美颜后的人脸。
30.在一些实施例中，对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，从多种美颜风格中确定出对应于该人脸的推荐美颜风格包括:对于该至少一个人脸中的每一个人脸，利用美颜风格推荐模型从多种美颜风格中确定出对应于该人脸的推荐美颜风格。
31.在本技术中，对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，当利用美颜风格推荐模型从多种美颜风格中确定出对应于该人脸的推荐美颜风格，可以利用美颜风格推荐模型基于该人脸的特征，从多种美颜风格中确定出对应于该人脸的推荐美颜风格。
32.对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，该人脸的特征可以包括：该人脸所属的人的性别、该人脸所属的人的年龄段、该人脸的表情。
33.对于确定的至少一个人脸中的每一个人脸，用于人脸检测的神经网络生成该人脸的检测框，该人脸位于该的检测框中。
34.在本技术中，对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，该人脸的子图像为待处理图像中的被该人脸的检测框包围的部分。
35.对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，可以将该人脸的子图像输入到用于基于人脸图像确定人脸图像所属的人的性别的神经网络中，由用于基于人脸图像确定人脸图像所属的人的性别的神经网络输出表示该人脸图像所属的人的性别的结果。
36.对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，可以将该人脸的子图像输入到用于基于人脸图像确定人脸图像所属的人的年龄段的神经网络中，由用于基于人脸图像确定人脸图像所属的人的年龄段的神经网络输出表示该人脸图像所属的人的年龄段的结果。
37.对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，可以将该人脸的子图像输入到用于基于人脸图像确定人脸的表情的神经网络中，由用于基于人脸图像确定人脸的姿态的神经网络输出表示在采集到待处理图像的时刻该人脸的表情的结果。
38.在本技术中，美颜风格推荐模型的类型可以为可以用于分类的神经网络，例如，美颜风格推荐模型的类型可以为用于分类的卷积神经网络例如vgg、resnet。
39.在执行步骤101之前，预先利用美颜风格推荐模型的训练集、美颜风格推荐模型的训练集中的每一个用于训练的人脸图像的标签训练美颜风格推荐模型。用于训练的人脸图
像可以来自已经公开的人脸图像集。对于每一个用于训练的人脸图像，该用于训练的人脸图像中的人脸的数量为一个。每一个用于训练的人脸图像的标签均由工程师预先设置，用于训练的人脸图像的标签为多种美颜风格中的最适合用于训练的人脸图像中的人脸的美颜风格。
40.在每一次训练美颜风格推荐模型的过程中，获取该用于训练的人脸图像中的人脸的特征。从待处理图像中确定出的人脸的特征包括哪些类型的项，该用于训练的人脸图像中的人脸的特征同样包括哪些类型的项。将该用于训练的人脸图像中的人脸的特征输入到美颜风格推荐模型中，美颜风格推荐模型输出每一种美颜风格在该人脸上的概率，对于每一种美颜风格，该种美颜风格在该人脸上的概率为：该种美颜风格为多种美颜风格中的最适合该人脸的美颜风格的概率，将在该人脸上的概率最大的美颜风格确定为预测出的最优美颜风格，若预测出的最优美颜风格与该用于训练的人脸图像的标签不一致，计算指示预测出的最优美颜风格与用于训练的人脸图像的标签之间的差异程度的损失，该损失用于更新美颜风格推荐模型的参数的参数值。
41.在本技术中，对于确定出的至少一个人脸中的每一个人脸，可以将该人脸的特征输入到美颜风格推荐模型中，美颜风格推荐模型输出多种美颜风格中的每一种美颜风格在该人脸上的概率，对于多种美颜风格中的每一种美颜风格，该种美颜风格在该人脸上的概率为：该种美颜风格为多种美颜风格中的最适合该人脸的美颜风格的概率，可以将多种美颜风格中的在该人脸上的概率最大的美颜风格确定为对应于该人脸的推荐美颜风格。
42.在本技术中，一种美颜风格在该人脸上的概率越大，则该种美颜风格越适合该人脸。通过美颜风格推荐模型，可以将多种美颜风格中的在该人脸上的概率最大的美颜风格确定为该人脸的推荐美颜风格，将最适合人脸的美颜风格确定为对应于该人脸的推荐美颜风格，可以取得较好的美颜效果。
43.在一些实施例中，还包括：当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在当前美颜图像中的展示区域中展示对应于该目标人脸的当前美颜风格的名称和当前美颜风格在该目标人脸上的评分，其中，相应的美颜风格在该目标人脸上的评分指示相应的美颜风格适合该目标人脸的程度；当检测到用户的切换美颜风格操作时，以切换后的美颜风格，对该目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示新的美颜图像，其中，切换后的美颜风格为多种美颜风格中的不同于对应于该目标人脸的当前美颜风格的美颜风格。
44.当前美颜图像为当前展示的美颜图像，即当前用户看到的美颜图像。对于当前美颜图像中的任意一个人脸，将该人脸的美颜风格称之为对应于该人脸的当前美颜风格。
45.在本技术中，对于一个人脸的特征中的一项和一种美颜风格，若该项与该种美颜风格的特征集合中的一项匹配，则该项为该人脸的特征在该种美颜风格上的匹配项。对于当前美颜图像中的任意一个人脸，可以将该人脸的特征在对应于该人脸的当前美颜风格上的匹配项的数量除以当前美颜风格的特征集合中的特征的数量，得到当前美颜风格在该目标人脸上的评分。
46.在本技术中，也可以将当前美颜风格在该人脸上的概率作为当前美颜风格在该目标人脸上的评分，该种美颜风格为多种美颜风格中的最适合该人脸的美颜风格的概率。
47.在本技术中，用户对当前美颜图像中的目标人脸的展示指示操作可以为：将鼠标
的光标移动到目标人脸上，或相应的功能按钮。当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在当前美颜图像中的展示区域中展示对应于该目标人脸的当前美颜风格的名称和当前美颜风格在该目标人脸上的评分。
48.在本技术中，用户对当前美颜图像中的目标人脸的切换美颜风格操作可以包括：用户点击该目标人脸；或点击切换美颜风格的功能按钮。当检测到用户的切换美颜风格操作时，以切换后的美颜风格，对该目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示新的美颜图像。
49.切换后的美颜风格为多种美颜风格中的不同于该目标人脸的当前美颜风格的美颜风格。可以从多种美颜风格中的其他美颜风格中随机选择一个美颜风格，将随机选择的美颜风格作为切换后的美颜风格。
50.以切换后的美颜风格，对该目标人脸进行美颜处理，例如，利用像素值调整方式，对该目标人脸的所有像素中的至少部分像素的像素值进行调整，以得到切换后的美颜风格的人脸。
51.在本技术中，当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在当前美颜图像中的展示区域中展示对应于该目标人脸的当前美颜风格的名称和当前美颜风格在该目标人脸上的评分。从而，可以使得用户了解对应于该目标人脸的当前美颜风格的名称和当前美颜风格适合目标人脸的程度。当检测到用户的切换美颜风格操作时，以切换后的美颜风格，对该目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示新的美颜图像，使得用户可以通过切换美颜风格操作，看到以任意一种美颜风格进行处理而得到的相应的美颜图像。
52.在一些实施例中，对应于目标人脸的推荐美颜风格在该目标人脸上的评分为多种美颜风格中的每一种美颜风格在该目标人脸上的评分中的最高评分，切换后的美颜风格为对应于目标人脸的当前美颜风格的下一种美颜风格，当前美颜风格的下一种美颜风格由对应于该目标人脸的评分次序定义，对应于该目标人脸的评分次序定义是通过按照美颜风格在该目标人脸上的评分从高至低，对多种美颜风格进行排序确定的。
53.用户可以通过切换美颜风格操作，看到以任意一种美颜风格进行处理而得到的相应的美颜图像。美颜风格在目标人脸上的评分越高，通过美颜风格对该目标人脸进行处理得到的美颜图像的展示时间越早，使得用户尽早地看到满意的美颜图像。
54.在一些实施例中，还包括：当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在当前美颜图像中的展示区域中展示多种美颜风格中的每一种美颜风格的信息，美颜风格的信息包括以下一项或多项：该美颜风格的名称、该美颜风格在该目标人脸上的评分、对应于该美颜风格的美颜图像的缩小图，其中，缩小图通过以该美颜风格对该目标人脸进行美颜处理而得到；当检测到用户选择多种美颜风格中的其他美颜风格时，以用户选择的其他美颜风格，对该目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示新的美颜图像，其中，其他美颜风格不同于对应于该目标人脸的当前美颜风格。
55.对于多种美颜风格中的每一种美颜风格，该美颜风格的信息包括以下一项或多项：该美颜风格的名称、该美颜风格在该目标人脸上的评分、对应于该美颜风格的美颜图像的缩小图。可以从当前美颜图像中提取出仅包括该目标人脸的子图像。对于任意一个美颜风格，以该美颜风格对该子图像进行美颜处理，得到美颜后的图像，缩小美颜后的图像的尺
寸，得到对应于该美颜风格的美颜图像的缩小图。。
56.其他美颜风格不同于对应于该目标人脸的当前美颜风格用户可以点击其他美颜风格的任意一项来选择其他美颜风格。当检测到用户选择多种美颜风格中的其他美颜风格时，以用户选择的其他美颜风格，对目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示所述新的美颜图像。
57.在本技术中，当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在当前美颜图像中的展示区域中展示所述多种美颜风格中的每一种美颜风格的信息，可以使得用户通过展示指示操作，可以了解美颜风格的名称、美颜风格适合目标人脸的程度、以美颜风格进行处理的美颜效果中的至少一个。当检测到用户选择多种美颜风格中的其他美颜风格时，以用户选择的其他美颜风格，对目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示新的美颜图像，用户查看通过其他美颜风格对目标人脸进行处理得到的美颜图像。
58.在一些实施例中，对应于目标人脸的推荐美颜风格在该目标人脸上的评分为多种美颜风格中的每一种美颜风格在该目标人脸上的评分中的最高评分，在展示每一种美颜风格的信息时美颜风格的信息的次序是通过按照美颜风格在该目标人脸上的评分从高至低，对多种美颜风格进行排序确定的。
59.在展示每一种美颜风格的信息时美颜风格的信息的次序是通过按照美颜风格在该目标人脸上的评分从高至低，对多种美颜风格进行排序确定的，使得用户可以直观地了解到每一种美颜风格适合目标人脸的程度。
60.在一些实施例中，还包括：对于采集到的过程图像中每一个人脸，以与该人脸的标识对应的美颜风格，对该人脸进行美颜处理，以得到该过程图像对应的美颜图像，其中，该人脸的标识与美颜风格的对应关系是预先通过用户的美颜风格绑定操作来确定的；展示过程图像对应的美颜图像。
61.在本技术中，对于一个人脸的标识和一个美颜风格，美颜风格绑定操作可以包括：用户点击包括多个人脸的标识的配置界面中的该人脸的标识；用户点击该配置界面中的多个美颜风格中的该美颜风格；用户点击该配置界面中的指示该人脸的标识对应该美颜风格的按钮。
62.在本技术中，在一个需要美颜的过程中，用户的终端持续采集图像，采集到的图像称之为过程图像。过程图像可以在以下需要美颜的过程中的一个中采集到：需要美颜的拍照过程、需要美颜的视频录制过程、需要美颜的直播过程。
63.对于采集到的过程图像中每一个人脸，以与该人脸的标识对应的美颜风格，对该人脸进行美颜处理，以得到过程图像对应的美颜图像。
64.在本技术中，对于采集到的过程图像中每一个人脸，与该人脸的标识对应的美颜风格为用户满意的对应于该人脸的美颜风格，可以对于采集到的过程图像中的每一个人脸，自动以用户满意的对应于该人脸的美颜风对该人脸进行处理，取得较好的美颜效果，从而，得到该过程图像对应的美颜图像的较好的美颜效果。
65.在一些实施例中，还包括：当过程图像对应的美颜图像中的每个人脸对应的美颜风格评分大于或等于评分阈值时，保存过程图像对应的美颜图像。
66.在本技术中，对于采集到的过程图像中每一个人脸，该人脸对应的美颜风格即为该人脸的标识对应的美颜风格，该人脸对应的美颜风格评分为该人脸对应的美颜风格在该
人脸上的评分。
67.对于采集到的过程图像中每一个人脸，该人脸对应的美颜风格评分大于或等于评分阈值，则说明该人脸对应的美颜风格较为适合该人脸。
68.过程图像对应的美颜图像中的每个人脸对应的美颜风格评分大于或等于评分阈值，则说明采集到的过程图像中的每一个人脸均被以较为适合人脸的美颜风格进行处理，得到的过程图像对应的美颜图像的美颜效果较好，可以自动保存美颜效果较好的过程图像对应的美颜图像。
69.请参考图2，其示出了本技术实施例提供的图像处理装置的结构框图。图像处理装置包括：第一确定单元201，第二确定单元202，处理单元203。
70.第一确定单元201被配置为确定待处理图像中的至少一个人脸；
71.第二确定单元202被配置为对于所述至少一个人脸中的每一个人脸，从多种美颜风格中确定出对应于所述人脸的推荐美颜风格；
72.处理单元203被配置为对于所述每一个人脸，以对应于所述人脸的推荐美颜风格，对所述人脸进行美颜处理，得到美颜图像，展示所述美颜图像。
73.在一些实施例中，处理单元203进一步被配置为对于所述至少一个人脸中的每一个人脸，利用美颜风格推荐模型从所述多种美颜风格中确定出对应于所述人脸的推荐美颜风格。
74.在一些实施例中，图像处理装置还包括：
75.第一响应单元，被配置为当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在所述当前美颜图像中的展示区域中展示对应于所述目标人脸的当前美颜风格的名称和所述当前美颜风格在所述目标人脸上的评分，其中，相应的美颜风格在所述目标人脸上的评分指示相应的美颜风格适合所述目标人脸的程度；当检测到用户的切换美颜风格操作时，以切换后的美颜风格，对所述目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示所述新的美颜图像，其中，切换后的美颜风格为所述多种美颜风格中的不同于对应于所述目标人脸的当前美颜风格的美颜风格。
76.在一些实施例中，对应于所述目标人脸的推荐美颜风格在所述目标人脸上的评分为所述多种美颜风格中的每一种美颜风格在所述目标人脸上的评分中的最高评分，所述切换后的美颜风格为对应于所述目标人脸的当前美颜风格的下一种美颜风格，所述下一种美颜风格由对应于所述目标人脸的评分次序定义，所述评分次序是通过按照美颜风格在所述目标人脸上的评分从高至低，对所述多种美颜风格进行排序确定的。
77.在一些实施例中，图像处理装置还包括：
78.第二响应单元，被配置为当检测到用户对当前美颜图像中的目标人脸进行展示指示操作时，在所述当前美颜图像中的展示区域中展示所述多种美颜风格中的每一种美颜风格的信息，美颜风格的信息包括以下一项或多项：所述美颜风格的名称、所述美颜风格在所述目标人脸上的评分、对应于所述美颜风格的美颜图像的缩小图，其中，所述缩小图通过以所述美颜风格对所述目标人脸进行美颜处理而得到；当检测到用户选择所述多种美颜风格中的其他美颜风格时，以所述用户选择的其他美颜风格，对所述目标人脸进行美颜处理，得到新的美颜图像，展示所述新的美颜图像，其中，其他美颜风格不同于对应于所述目标人脸的当前美颜风格。
79.在一些实施例中，对应于所述目标人脸的推荐美颜风格在所述目标人脸上的评分为所述多种美颜风格中的每一种美颜风格在所述目标人脸上的评分中的最高评分，在展示每一种美颜风格的信息时美颜风格的信息的次序是通过按照美颜风格在所述目标人脸上的评分从高至低，对所述多种美颜风格进行排序确定的。
80.在一些实施例中，图像处理装置还包括：
81.自动美颜单元，被配置为对于采集到的过程图像中每一个人脸，以与所述人脸的标识对应的美颜风格，对所述人脸进行美颜处理，以得到所述过程图像对应的美颜图像，其中，所述人脸的标识与美颜风格的对应关系是预先通过用户的美颜风格绑定操作来确定的；展示所述过程图像对应的美颜图像。
82.在一些实施例中，图像处理装置还包括：
83.自动保存单元，被配置为当所述过程图像对应的美颜图像中的每个人脸对应的美颜风格评分大于或等于评分阈值时，保存所述过程图像对应的美颜图像。
84.本技术实施例的图像处理装置中的各功能模块或单元用于执行上述上述图像处理方法的步骤，具体可以参考上述图像处理方法的相关内容。
85.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述图像处理方法。
86.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述图像处理方法。
87.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
88.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。