一种信息处理方法及电子设备的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及电子技术，尤其涉及一种信息处理方法及电子设备。
【背景技术】
[0002]目前媒体库中的图片如照片的分组方法有很多，例如图片可以按照文件夹、或时间、或大小、或类别、或文件名称等进行分类；这些分类方法在某些情况下是比较方便的，但是在接下来的情况下，上面所提到的分类方法是难以满足用户需求的，用户可能将一年中所拍摄的500张照片都放在同一文件夹下面，在这500张照片中，同一个场景的通常会有很多的照片，例如有25张照片是在一年中的每个月份拍摄的天安门门楼，那么用户如何能从这些浩瀚的照片中找出这25张照片呢，现有的照片分类方法是不能够实现的。
【发明内容】
[0003]有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中存在的问题而提供一种信息处理方法及电子设备，能够按照图片的相似性进行分类，从而提升用户体验。
[0004]本发明实施例的技术方案是这样实现的:
[0005]一种信息处理方法，应用于电子设备，所述方法包括:
[0006]获取M张图片，针对每一所述图片，提取所述图片的图像特征；
[0007]获取第一图片的图像特征，逐一判断所述第一图片的图像特征是否与第一图像特征匹配，得到第一结果，其中，所述第一图片为所述M张图片的任意一张图片，所述第一图像特征为图像特征库中任意一张图片中的图像特征；
[0008]当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征匹配时，将所述第一图片和与所述第一图像特征对应的图片分为同一类；
[0009]当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征不匹配时，将所述第一图片的图像特征加入到所述图像特征库；
[0010]依次类推，完成剩余的图片的分类。
[0011]一种电子设备，所述电子设备包括第一获取模块、判断模块、第一处理模块、第二处理模块和类推模块，其中:
[0012]所述第一获取模块，用于获取M张图片，针对每一所述图片，提取所述图片的图像特征；
[0013]所述判断模块，用于获取第一图片的图像特征，逐一判断所述第一图片的图像特征是否与第一图像特征匹配，得到第一结果，其中，所述第一图片为所述M张图片的任意一张图片，所述第一图像特征为图像特征库中任意一张图片中的图像特征；
[0014]所述第一处理模块，用于当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征匹配时，将所述第一图片和与所述第一图像特征对应的图片分为同一类；
[0015]所述第二处理模块，用于当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征不匹配时，将所述第一图片的图像特征加入到所述图像特征库；
[0016]所述类推模块，用于依次类推，完成剩余的图片的分类。
[0017]本发明实施例中，获取M张图片，针对每一所述图片，提取所述图片的图像特征；获取第一图片的图像特征，逐一判断所述第一图片的图像特征是否与第一图像特征匹配，得到第一结果；当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征匹配时，将所述第一图片和与所述第一图像特征对应的图片分为同一类；当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征不匹配时，将所述第一图片的图像特征加入到所述图像特征库；依次类推，完成剩余的图片的分类；如此，能够按照图片的相似性进行分类，从而提升用户体验。
【附图说明】
[0018]图1-1为本发明实施例一信息处理方法的实现流程示意图；
[0019]图1-2至1-7为本发明实施例根据步骤102至104对9张图像进行分类的处理流程不意图；
[0020]图2为本发明实施例二信息处理方法的实现流程示意图；
[0021]图3为本发明实施例三信息处理方法的实现流程示意图；
[0022]图4为本发明实施例四信息处理方法的实现流程示意图；
[0023]图5为本发明实施例五信息处理方法的实现流程示意图；
[0024]图6为本发明实施例六电子设备的组成结构示意图；
[0025]图7为本发明实施例七电子设备的组成结构示意图；
[0026]图8为本发明实施例八电子设备的组成结构示意图；
[0027]图9为本发明实施例九电子设备的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0028]下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
[0029]实施例一
[0030]本发明实施例提供的一种信息处理方法，应用于电子设备，图1-1为本发明实施例一信息处理方法的实现流程示意图，如图1-1所示，所述方法包括:
[0031]步骤101，获取M张图片，针对每一所述图片，提取所述图片的图像特征；
[0032]这里，所述图像特征包括颜色特征、和/或纹理特征，本领域的技术人员可以根据各种现有技术对图像特征进行适当的定义，如图像特征还可以包括饱和度特征等，这里不再赘述；
[0033]对于步骤101，举例来说，如图1-2所示，获取到9张图片，分别为图片11至19，对这9张图片分别提取它们的图像特征。
[0034]步骤102，获取第一图片的图像特征，逐一判断所述第一图片的图像特征是否与第一图像特征匹配，得到第一结果；
[0035]这里，所述第一图片为所述M张图片的任意一张图片，所述第一图像特征为图像特征库中任意一张图片中的图像特征；
[0036]这里，图像特征库中的图像特征可以由电子设备随机地选取若干张图片，然后将随机选取的图片的图像特征加入到图像特征库中，当然，图像特征库中的图像特征也可以由用户进行指定若干张，然后将用户指定的若干张图片的图像特征加入到图像特征库中。
[0037]在本步骤102中，以电子设备随机选取图片为例，假设电子设备随机选取图片14，将图片14的图像特征加入到图像特征库中。为了描述起来方便，假设电子设备是按照图片的顺序进行读取的，假设获取的第一图片的图像特征为图片11的图像特征，判断图片11的图像特征与图片14的图像特征是否匹配，得到第一判断结果；所述图片14的图像特征即为所述图像特征库中的图像特征，只不过图像特征库中的图像特征只有一张图片的图像特征而已。
[0038]步骤103，当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征匹配时，将所述第一图片和与所述第一图像特征对应的图片分为同一类；
[0039]这里，继续承接步骤102中的例子，假设第一结果表明图片11的图像特征与图片14的图像特征不匹配，则不能将图片11和图片14归为一类；
[0040]步骤104，当所述第一结果表明所述第一图片的图像特征与所述第一图像特征不匹配时，将所述第一图片的图像特征加入到所述图像特征库；
[0041]这里，继续承接步骤102中的例子，假设第一结果表明图片11的图像特征与图片14的图像特征不匹配，则不能将图片11和图片14归为一类，然后将图片11的图像特征加入到图像特征库中；
[0042]步骤105，依次类推，完成剩余的图片的分类。
[0043]这里，经过上述步骤102至104中的例子，如图1_3所示，将图片14分为第一类图片，将图片11分为第二类图片；而剩余的待分类的图片如图1-4所示，还剩下图片12、13、15至19 ;按照上述步骤102至104，可以图1_4中的剩余图片进行分类，现以图片12为例:
[0044]获取图片12的图像特征，这时图像特征库中的图像特征包括图片14的图像特征、和图片11的图像特征；先判断图片12的图像特征与图片14的图像特征是否匹配，得到第一判断结果，第一判断结果表明图片12的图像特征与图片14的图像特征不匹配，即图片12和图片14不属于同一类；接着判断图片12的图像特征与图片11的图像特征是否匹配，得到第一判断结果，第一判断结果表明图片12的图像特征与图片11的图像特征不匹配，即图片12和图片11也不属于同一类；这时，将图片12的图像特征也加入到图像特征库中；此时图像特征库中的图像特征包括图片14的图像特征、图片11的图像特征和图片12的图像特征；
[0045]经过上述的处理过