图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了电梯客流检测技术，该技术为便于检测候梯厅区域的客流情况，一般基于服务器数据使用人工对该数据进行统计。在统计数据前，需要在服务器的大量数据中，人工标注出入口、检测范围等信息。

传统技术中，目前是通过输入坐标，以确定计算区域；或在服务器数据上上，添加计算区域。如果数据量比较多、而且出入口多，手动处理输坐标或画线的工作量较大，导致工作效率差，工作准确率低下。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种图像处理方法。所述方法包括：获取目标空间对应的虚拟建筑模型，所述虚拟建筑模型为用于模拟所述目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，所述虚拟相机的位姿信息与目标相机在所述目标空间中的位姿信息相同；获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面，所述目标画面用于对所述目标空间中的对象进行标注。

在其中一个实施例中，所述获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，包括：基于所述虚拟建筑模型中包含的各结构元素所对应的属性信息，确定所述对象标注区域对应的检测功能；根据所述对象标注区域对应的检测功能对所述对象标注区域进行划分，得到第一对象标注框以及第二对象标注框；基于所述第一对象标注框以及所述第二对象标注框，得到所述对象标注框。

在其中一个实施例中，所述基于所述第一对象标注框以及所述第二对象标注框进行合成，得到所述对象标注框之后，还包括：根据所述第一对象标注框对应的属性以及形状，统计在所述目标画面中，经过所述第一对象标注框进出所述目标电梯的对象数量；基于所述对象数量，计算所述目标电梯的客流量以及内部对象数量；根据所述第二对象标注框对应的属性以及形状，统计在所述目标画面中，处于所述第二对象标注框中的候梯对象的数量、相邻两个所述候梯对象之间的平均距离；基于所述候梯对象的数量和所述平均距离，得到所述目标电梯的预计负载。

在其中一个实施例中，所述获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面之后，还包括：根据所述目标画面中所述候梯对象的实时变化情况，并根据所述实时变化情况判断所述目标画面中的所述候梯对象是否超出所述对象标注框；若所述目标画面中所述候梯对象超出所述对象标注框对应的边界，则根据所述候梯对象超出的幅度，调整所述对象标注框的尺寸。

在其中一个实施例中，所述根据所述候梯对象超出的幅度，调整所述目标画面的尺寸，包括：根据所述真实画面中的各所述候梯对象对应的高度，确定所述对象标注框边界对应的变化量；基于所述对象标注框边界对应的变化量对所述对象标注框的边界进行调整，得到调整后目标对象标注框，所述调整后目标对象标注框使得各所述候梯对象都位于所述调整后目标对象标注框里面。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述目标空间对应的虚拟建筑信息，所述虚拟建筑信息为所述目标空间对应的虚拟模型中的各结构元素所包含的属性信息；将所述目标空间对应的虚拟建筑信息输入至虚拟建筑构建软件，得到所述目标空间对应的虚拟建筑模型。

第二方面，本申请还提供了一种图像处理装置。所述装置包括：虚拟建筑模型获取模块，用于获取目标空间对应的虚拟建筑模型，所述虚拟建筑模型为用于模拟所述目标空间的虚拟模型；对象标注框得到模块，用于获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，所述虚拟相机的位姿信息与目标相机在所述目标空间中的位姿信息相同；目标画面得到模块，用于获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面，所述目标画面用于对所述目标空间中的对象进行标注。

在一个实施例中，对象标注框得到模块，用于基于所述虚拟建筑模型中包含的各结构元素所对应的属性信息，确定所述对象标注区域对应的检测功能；根据所述对象标注区域对应的检测功能对所述对象标注区域进行划分，得到第一对象标注框以及第二对象标注框；基于所述第一对象标注框以及所述第二对象标注框，得到所述对象标注框。

在一个实施例中，对象标注框功能模块，用于根据所述第一对象标注框对应的属性以及形状，统计在所述目标画面中，经过所述第一对象标注框进出所述目标电梯的对象数量；基于所述对象数量，计算所述目标电梯的客流量以及内部对象数量；根据所述第二对象标注框对应的属性以及形状，统计在所述目标画面中，处于所述第二对象标注框中的候梯对象的数量、相邻两个所述候梯对象之间的平均距离；基于所述候梯对象的数量和所述平均距离，得到所述目标电梯的预计负载。

在一个实施例中，对象标注框调整模块，用于根据所述目标画面中所述候梯对象的实时变化情况，并根据所述实时变化情况判断所述目标画面中的所述候梯对象是否超出所述对象标注框；若所述目标画面中所述候梯对象超出所述对象标注框对应的边界，则根据所述候梯对象超出的幅度，调整所述对象标注框的尺寸。

在一个实施例中，对象标注框调整模块，用于根据所述真实画面中的各所述候梯对象对应的高度，确定所述对象标注框边界对应的变化量；基于所述对象标注框边界对应的变化量对所述对象标注框的边界进行调整，得到调整后目标对象标注框，所述调整后目标对象标注框使得各所述候梯对象都位于所述调整后目标对象标注框里面。

在一个实施例中，虚拟建筑模型得到模块，用于获取所述目标空间对应的虚拟建筑信息，所述虚拟建筑信息为所述目标空间对应的虚拟模型中的各结构元素所包含的属性信息；将所述目标空间对应的虚拟建筑信息输入至虚拟建筑构建软件，得到所述目标空间对应的虚拟建筑模型。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取目标空间对应的虚拟建筑模型，所述虚拟建筑模型为用于模拟所述目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，所述虚拟相机的位姿信息与目标相机在所述目标空间中的位姿信息相同；获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面，所述目标画面用于对所述目标空间中的对象进行标注。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，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以下步骤：获取目标空间对应的虚拟建筑模型，所述虚拟建筑模型为用于模拟所述目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，所述虚拟相机的位姿信息与目标相机在所述目标空间中的位姿信息相同；获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面，所述目标画面用于对所述目标空间中的对象进行标注。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取目标空间对应的虚拟建筑模型，所述虚拟建筑模型为用于模拟所述目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测所述虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定所述虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，所述虚拟相机的位姿信息与目标相机在所述目标空间中的位姿信息相同；获取通过所述目标相机拍摄所述目标空间得到的真实画面，将所述真实画面和所述对象标注框进行合成，得到目标画面，所述目标画面用于对所述目标空间中的对象进行标注。

上述图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取目标空间对应的虚拟建筑模型，虚拟建筑模型为用于模拟目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同；获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注。

通过获取目标空间对应的虚拟建筑模型，其中，虚拟建筑模型是根据目标空间进行建立理想化模型，能够通过目标空间对应的虚拟建筑模型快速地获取目标空间的信息，也能够通过虚拟建筑模型获得对目标空间进行施工的模拟效果。通过获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，其中，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同，能够使得计算机根据目标空间的具体情况，自动生成需要标注的区域，进一步生成对象标注框，并且两者可随时调整。通过获取目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，其中，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注，能够结合真实画面对需要标注的区域落实到实际场景，并根据实际情况使用计算机进行实时标注和调整。

通过使用虚拟建筑模型得到虚拟画面，然后通过虚拟画面得到用于计算的对象标注框，结合真实画面和对象标注框，生成用于标注对象的目标画面，能够自动设置计算区域，减少人工干预的工作量和提高工作效率，同时充分利用虚拟建筑模型的功能特点，提高该系统的利用率。

附图说明

图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中图像处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中图像处理步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中功能实现方法的流程示意图；

图5为一个实施例中对象标注框调整方法的流程示意图；

图6为另一个实施例中对象标注框调整方法的流程示意图；

图7为一个实施例中虚拟建筑模型获得方法的流程示意图；

图8为一个实施例中视频检测区域示意图；

图9为一个实施例中计算区域A和B示意图；

图10为一个实施例中计算区域B融合示意图；

图11为一个实施例中计算区域B扩大示意图；

图12为一个实施例中图像处理装置的结构框图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的图像处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。终端102获取数据，服务器104响应终端102的指令接收终端102的数据，并且对获取得到的数据进行计算，服务器104将数据的计算结果传输回终端102，并且由终端102进行显示。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104从终端102处获取目标空间对应的虚拟建筑模型，虚拟建筑模型为用于模拟目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同；获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种图像处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，获取目标空间对应的虚拟建筑模型。

其中，目标空间可以是根据建筑物的具体参数以及建筑物里面需要标注的对象所构成的空间，由于构成该空间的建筑物的具体参数是固定的，因此目标空间的改变一般受到建筑物里面需要标注的对象以及获得该空间的参数所处的位置和姿态所决定。

其中，虚拟建筑模型可以是根据目标空间使用虚拟建筑构建软件建立起来的模型，由于生成虚拟建筑构建模型需要提供该模型中的各元素的具体参数，因此虚拟建筑模型中包含各结构元素所对应的属性信息，其中可以使用虚拟建筑模型中对应的虚拟相机对其进行多角度观察，并且可以根据不同的观察角度得到不同的虚拟画面。

具体地，服务器响应终端的指令，从终端处获取已经调好参数的目标空间对应的虚拟建筑模型，因为不同实体建筑中包含的元素是不一样，因此虚拟建筑模型与实体建筑是一一对应，对于目标空间中对应的虚拟建筑模型，包含了该建筑中各个结构元素所对应的属性信息，能够明确各个区域的位置和尺寸，如每个电梯门的坐标位置、每个电梯门的长宽高尺寸、每个出入口的位置、每个候梯厅的尺寸、装饰风格、摄像机安装位置、危险区域的位置和长度等。对于每一个虚拟建筑模型，是根据建筑中各个结构元素输入至虚拟建筑构建软件而得到的，而虚拟建筑构建软件可以是建筑信息模型(Building InformationModeling，BIM)，通过虚拟建筑构建模型得到的虚拟建筑模型可以通过任意一个位置以及姿态的虚拟相机对其进行观察，得到不同角度所对应的画面。

举例来说，服务器响应终端的指令，从终端处获取已经调好参数的目标空间A对应的虚拟建筑模型a，该模型中包含了目标空间A对应的所有结构元素，并记录了所有结构元素对应的属性，例如目标空间A中每个电梯门的坐标位置、每个电梯门的长宽高尺寸、每个出入口的位置、每个候梯厅的尺寸、装饰风格、摄像机安装位置、危险区域的位置和长度等。虚拟建筑模型a采用建筑信息模型进行构建，构建后的虚拟建筑模型选取了俯视图、仰视图、左视图、右视图、剖面图等不同方向的虚拟相机进行观察。

步骤204，获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框。

其中，虚拟相机可以是虚拟建筑模型中用于观察的里面具体情况而虚拟出来的相机，该虚拟相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态对虚拟建筑模型进行观察。因为虚拟相机可以随意调节，因此对于任何位置的目标相机，都可以找到与此对应的虚拟相机，因为虚拟相机与目标相机的位姿对应起来，所以对于两者所拍摄到的画面也能够通过合成的办法结合起来。

其中，目标相机可以是目标空间中用于观察的里面具体情况而安装的真实的相机，该目标相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态进行安装，并对目标空间中的情况进行观察。因为虚拟相机可以随意调节，因此对于任何位置的目标相机，都可以找到与此对应的虚拟相机，因为虚拟相机与目标相机的位姿对应起来，所以对于两者所拍摄到的画面也能够通过合成的办法结合起来。

其中，虚拟画面可以是通过虚拟相机对虚拟建筑模型进行拍摄而得到的画面。由于虚拟相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态对虚拟建筑模型进行观察，因此虚拟相机每一个位姿都有一个对应的虚拟画面。对于虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同的情况，所得到的虚拟画面以及真实画面，可以通过合成的办法叠加起来。

其中，对象标注区域可以是虚拟画面中需要用来对对象进行标注的区域，由于虚拟画面是根据目标空间的尺寸通过虚拟建筑模型得到的，因此虚拟画面中的对象标注区域只能小于或者等于虚拟画面。根据虚拟建筑模型中个结构元素所对应的属性信息，能够准确地确定需要进行标注的对象标注区域，并且可以读取出对象标注区域中的属性数据，例如长度和宽度等。

其中，对象标注框可以是根据对象标注区域的属性数据或者检测功能而划定的一个用以标注的框。对象标注区域中具有至少一个对象标注框，对于每一个对象标注框，可以赋予不同的功能，当不同功能的对象标注框出现重叠的情况，则出现重叠的地方分别实现不同的功能，例如对象标注框A是用来统计进出人数，而对象标注框B是用来标注人员的，那么对象标注框A和对象标注框B重合的地方分别执行各自的任务，互不干扰；当相同功能的对象标注框出现重叠的情况，则把两个对象标注框合并起来，增加对象标注框的范围。

具体地，设定目标空间中的虚拟相机的位置和姿态的信息与真实的目标相机的位置和姿态相同，同时需要保证除了位姿信息相同，虚拟相机和目标相机所拍摄的区域范围必须能覆盖对象标注框，因此虚拟相机拍摄到虚拟建筑模型的虚拟画面与真实的目标相机所拍摄到的真实画面是可以叠加起来。通过确定好的位置和姿态的信息，使用虚拟相机对虚拟建筑模型中的场景进行拍摄，拍摄后得到该位置和姿态信息中虚拟建筑模型对应的虚拟画面，并根据得到的虚拟画面中的各建筑元素的属性提取出需要进行标注的区域，得到对象标注区域，由于需要从对象标注区域添加对象标注框，以实现对进入特定区域的目标对象进行标注，因此从对象标注区域中根据检测功能或者属性添加至少一个对象标注框。不同的对象标注框可以实现不同的功能，也可以实现相同的功能，当对象标注框有重叠的时候，需要根据实现功能对重叠部分进行调整，同时对象标注框并不是固定的，会根据画面中的目标对象进行适当的调整，但不超出对象标注区域。

举例来说，根据目标空间中的目标相机的位置A和姿态B信息确定虚拟相机对应的位置a和姿态信息b，且虚拟相机和目标相机所拍摄到的区域范围覆盖了对象标注框。基于固定的位置a以及姿态信息b的虚拟相机对虚拟建筑模型进行虚拟拍摄，拍摄后对虚拟画面的各建筑构建元素进行边界提取，根据业务需求进行调整得到对应的虚拟画面p，由于虚拟画面p是确定的且唯一的，因此根据虚拟画面p中确定的对象标注区域q也是确定的。基于确定的对象标注区域q，对其进行检测功能以及属性的划分，得到两个对象标注框，分别为对象标注框1以及对象标注框2，其中，对象标注框1的功能为统计进出人数，而对象标注框2的功能为统计该区域的人数、相邻两人之间的平均距离等。

步骤206，获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面。

其中，真实画面可以是通过目标相机对目标空间进行拍摄而得到的画面。由于目标相机相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态进行设置，因此对目标空间进行观察也可以从各个位置，各个角度，各个姿态实现，因此每一处的目标相机都有一个对应的真实画面。对于虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同的情况，所得到的虚拟画面以及真实画面，可以通过合成的办法叠加起来。

其中，进行合成可以是将目标相机在目标空间中固定的位置和姿态而拍摄到的真实画面和位于虚拟建筑模型中对应的位置和姿态的虚拟相机所拍摄到的虚拟画面所对应的对象标注框通过计算机中图像处理的手段合成到一起，对于本技术方案，一般采用叠加的方式进行合成，也就是真实画面为底层，而对象标注框为上层的叠加方式。

其中，目标画面可以是通过虚拟相机对虚拟建筑模型进行拍摄而得到的画面所得到的对象标注框以及目标相机对目标空间进行拍摄而得到的真实画面进行合成后所得到的画面。由于目标相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态进行安装，得到不同的真实画面，同样虚拟相机可以从各个位置，各个角度，各个姿态对虚拟建筑模型进行观察，所以虚拟相机每一个位姿都有一个对应的虚拟画面，基于上述的情况，对于目标画面，也具备从各个位置，各个角度，各个姿态的条件，取决于目标相机以及虚拟相机的位置和姿态信息。

其中，进行标注可以是将目标空间中的对象进行标注，标注后的各个对象对应有唯一的标识，同时也根据目标空间中的坐标系，给出每一个被标注的对象一个位置坐标，以方便后续各个对象发生移动时确定各个对象移动后的位置。

具体地，使用目标空间中的真实的目标相机对目标空间进行拍摄，由于目标相机是固定的，因此真实画面也是固定的。将位置信息以及姿态信息相同的目标相机拍摄到的真实画面，以及虚拟相机拍摄到的虚拟画面所得到的的对象标注框进行叠加，叠加方式为真实画面为底层，而对象标注框为上层，叠加后得到可以使用的目标画面。目标画面是用作对目标空间中的各个对象进行标注，标注的方式是对每一个对象建立一一对相应的标识，同时根据预设在目标空间的坐标系，对每一个对象给予坐标，由于每一个对象的位置都是实时变化的，因此对于每一个对象的坐标，都是适时调整的，获取得到的坐标点也是动态的，也可以根据坐标点的变动，画出每一个对象的轨迹，得到每一个对象的位移、速度等信息。

举例来说，使用目标相机对目标空间中的情况进行拍摄，得到了真实画面q，将虚拟画面p所对应的对象标注框1以及对象标注框2进行合成，该合成采用叠加的方式，也就是真实画面为底层，对象标注框1以及对象标注框2为上层的叠加方式，叠加后得到了目标画面。对于目标画面，是用来对目标空间中的对象进行标注，例如对于对象1-20，分别赋予标识1-20，同时也赋予坐标点1-20，由于对象1-20的位置实时变动，因此坐标点1-20的坐标数据也实时变动，可以工具坐标数据的变动得到对象1-20的轨迹、位移、速度等参数。

上述图像处理方法中，通过获取目标空间对应的虚拟建筑模型，虚拟建筑模型为用于模拟目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同；获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注。

通过获取目标空间对应的虚拟建筑模型，虚拟建筑模型为用于模拟目标空间的虚拟模型；获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同；获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注。

通过获取目标空间对应的虚拟建筑模型，其中，虚拟建筑模型是根据目标空间进行建立理想化模型，能够通过目标空间对应的虚拟建筑模型快速地获取目标空间的信息，也能够通过虚拟建筑模型获得对目标空间进行施工的模拟效果。通过获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，其中，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同，能够使得计算机根据目标空间的具体情况，自动生成需要标注的区域，进一步生成对象标注框，并且两者可随时调整。通过获取目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，其中，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注，能够结合真实画面对需要标注的区域落实到实际场景，并根据实际情况使用计算机进行实时标注和调整。

通过使用虚拟建筑模型得到虚拟画面，然后通过虚拟画面得到用于计算的对象标注框，结合真实画面和对象标注框，生成用于标注对象的目标画面，能够自动设置计算区域，减少人工干预的工作量和提高工作效率，同时充分利用虚拟建筑模型的功能特点，提高该系统的利用率。

在一个实施例中，如图3所示，获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，包括：

步骤302，基于虚拟建筑模型中包含的各结构元素所对应的属性信息，确定对象标注区域对应的检测功能。

其中，结构元素可以是虚拟建筑模型中所包含的与组成模型相关的元素，例如虚拟建筑空间中的电梯、窗户以及横梁等，该元素与虚拟建筑模型对应的目标空间的元素相同，例如虚拟建筑模型中有门，对应地，目标空间中也有门，虚拟建筑模型中具有的装修风格，对应目标空间也是有一样的装修风格。

其中，属性信息可以是目标空间以及虚拟建筑模型中的各个结构元素所包含的固有信息，这些信息包括结构元素的种类、性能以及原料等，例如每个电梯门的坐标位置、每个电梯门的长宽高尺寸、每个出入口的位置、每个候梯厅的尺寸、装饰风格、摄像机安装位置、危险区域的位置和长度等，这些属性信息有利于了解虚拟建筑模型或者目标空间的情况。

其中，检测功能可以是对于虚拟建筑模型以及目标空间的不同区域所需要检测的内容，这些区域的检测功能是根据实际情况决定的，而且对于不同的区域，检测功能可以是相同的，也可以是不同的，同时这些区域的形状是根据检测功能而决定，是任意的。

具体地，使用虚拟建筑构建软件对目标空间的情况进行模拟，得到虚拟建筑模型，基于虚拟建筑模型中所包含的与目标空间一样的各个结构元素所对应的属性信息，确定虚拟建筑模型中对应的对象标注区域所需要实现的检测功能，也就是确定目标空间所需要实现的检测功能。

举例来说，使用虚拟建筑软件构建了虚拟建筑模型a，对应的是目标空间A，基于虚拟建筑模型a中各个机构元素所对应的属性信息，确定了虚拟建筑模型a中的对象标注区域B中的检测功能1-10，也就是说同时确定了目标空间对应的对象标注区域的检测功能也为检测功能1-10。

步骤304，根据对象标注区域对应的检测功能对对象标注区域进行划分，得到第一对象标注框以及第二对象标注框。

其中，划分可以是意为把整体分成若干部分，例如把候梯厅区域根据检测功能划分成对象候梯区域以及人员流动检测区域等。

其中，第一对象标注框可以是根据检测功能将对象标注区域进行划分后而划定的第一对象标注区域对应的用以标注的框。对于第一对象标注框具有对应且唯一的检测功能，如果检测功能发生改变，则要对对象标注区域进行重新划分，而第一对象标注框的尺寸以及检测内容将发生相应的变化。

其中，第二对象标注框可以是根据检测功能将对象标注区域进行划分后而划定的第二对象标注区域对应的用以标注的框。对于第二对象标注框具有对应且唯一的检测功能，如果检测功能发生改变，则要对对象标注区域进行重新划分，而第二对象标注框的尺寸以及检测内容将发生相应的变化。

具体地，按照对象标注区域所需要实现的检测功能对对象标注区域进行划分，划分后得到了第一对象标注区域对应的第一对象标注框以及第二对象标注区域对应的第二对象标注框。由于是按照检测功能进行划分，因此第一对象标注框所包括的范围有可能与第二对象标注框所对应的范围重叠，若发生这种情况，则重叠区域同时实现两种检测功能。将对象标注区域进行划分而得到的对象标注框可以是不连续的，因此对于相同功能的对象标注框也会出现重叠的情况，若发生这种情况，则对两个相同的检测功能的对象标注框进行合并，形成一个连续对象标注框。

举例来说，目前的候梯厅区域为对象标注区域，需要根据检测功能对该区域进行划分，划分后得到了第一对象标注区域对应的第一对象标注框(客流量计算区域)以及第二对象标注区域对应的第二对象标注框(候梯对象统计区域)，并且对划分后的对象标注框重叠部分进行整理。

步骤306，基于第一对象标注框以及第二对象标注框，得到对象标注框。

具体地，基于使用检测功能的需要而划定的所有的第一对象标注框以及第二对象标注框进行合并，合并后对重叠部分进行处理，得到了合并后所有的子对象标注框所形成的对象标注框。

举例来说，根据电梯的候梯厅区域的功能划分得到了客流量计算标注框以及候梯对象统计标注框，对这两个功能对应的子对象标注框进行合并，合并后形成了由各个子对象标注框形成的集合，对于该集合中重叠部分进行处理，得到了电梯的候梯厅区域所对应的对象标注框。

本实施例中，通过根据对象标注区域所需要承载的检测功能对目标对象区域进行划分，得到不同功能的子对象标注区域，能够增加目标对象区域对应的功能，使得多个不同的检测功能能够并行运行，提高目标对象区域的计算能力和效率，并且可以充分地利用计算机资源；也能够对实时的状态进行了解，及时作出相应的调整。

在一个实施例中，如图4所示，基于第一对象标注框以及第二对象标注框进行合成，得到对象标注框之后，还包括：

步骤402，根据第一对象标注框对应的属性以及形状，统计在目标画面中经过第一对象标注框进出目标电梯的对象数量。

其中，对象数量可以是使用目标电梯的对象的数量，使用目标电梯可以是从目标电梯中出来候梯厅区域以及从候梯厅区域进入目标电梯，对象可以是人，也可以是动物以及物品，一般情况下，只对人或者动物进行统计，而物品将按照实际情况进行选取，例如手机则不属于对象，轮椅则属于对象。

具体地，由于根据检测功能确定的第一对象标注框具有对应且唯一的属性以及形状，因此对于进入第一对象标注框中的对象，会对其进行标注，标注后对于每一个对象会获得对应的标识。通过该标识对第一对象标注框中进出目标电梯的对象进行统计，例如从电梯中下来一个人则作出减1的操作，从候梯厅上去电梯一个人则作出加1的操作，统计后得到了所有经过第一对象标注框进出目标电梯的对象的数量。

举例来说，候梯厅区域中位于电梯门口的客流量计算标注框(第一对象标注框)为长方形，同时检测功能为统计进出电梯的人数，对于进出电梯且经过该标注框的人都会获得一个标识，并且根据标识进行统计，统计后得到了候梯厅区域进入目标电梯以及从目标电梯出来候梯厅区域的人数，则得到了进出电梯的人数。

步骤404，基于对象数量，计算目标电梯的客流量以及内部对象数量。

其中，目标电梯的客流量可以是目标电梯中运行一次或者一段时间所具有具有乘梯对象的数量，对于该客流量，可以统计一次的为单次客流量，也可以统计一段时间的为时间段客流量，例如一个小时的客流量就是单个小时客流量。

其中，内部对象数量可以是目标电梯运行的时候电梯轿厢中所具有乘梯对象的数量，因为统计的是电梯轿厢的乘梯对象的数量，因此统计的目标为同一次运行，也就是说电梯轿厢关门后到下一次开门前位于电梯轿厢里面的对象数量。

具体地，根据统计出来进出电梯的对象数量，通过预设好针对该电梯类型的计算算法进行计算，推算出目标电梯位于单位时间段的乘梯对象数量(客流量)以及电梯轿厢内部对应的对象数量。

举例来说，根据第一对象标注框c进行统计，得到了进出目标电梯的对象数量为n，通过该数值输入至与电梯类型对应的计算算法中进行计算，推算出目标电梯对应的客流量m以及电梯轿厢内部对象数量N。

步骤406，根据第二对象标注框对应的属性以及形状，统计在目标画面中，处于第二对象标注框中的候梯对象的数量。

其中，平均距离可以是位于第二对象标注框中所有的相邻候梯对象之间的距离进行求和，然后再求平均所得到的值，例如相邻候梯对象1-10对应的实际距离1-10，通过对实际距离1-10进行求和，然后求平均，得到的距离则为平均距离。

具体地，根据检测功能所得到的第二对象标注框中带有的属性以及形状，对于出现在目标画面中且同时出现在第二对象标注框中的候梯对象进行标注，对于每一个对象都会得到一个标识，根据该标识对候梯对象的数量进行统计，同时也获取各个相邻对象之间的距离，并根据该距离进行求和后进行求平均，得到相邻两个候梯对象之间的平均距离。

举例来说，候梯厅中的第二对象标注框的检测功能为候梯对象统计，因此对于第二对象标注框具有固定的属性以及形状。对于同时出现在目标画面以及第二对象标注框中的候梯对象1-20进行标注，并赋予标识1-20，基于标识对候梯对象的数量进行统计，得到统计数据；统计的同时对于对象1-20相邻之间两两相邻的距离进行求和，对于求和的值按照候梯对象的个数进行求平均，得到相邻两个候梯对象之间的平均距离X。

步骤408，基于候梯对象的数量和内部对象数量，得到目标电梯的预计负载。

其中，预计负载可以是目标电梯每一次或者一段时间中推算出来所服务候梯对象的数量，对于推算的计算式，每一个类型的电梯都有对应的推算计算式，就算之前需要根据电梯的类型进行选取。

具体地，将第二对象标注框中统计出来的候梯对象的数量以及第一对象标注框所计算出来的内部对象数量输入至推算计算式中进行目标电梯的预计负载计算，得到了推算出来的对应该电梯型号的预计负载。由于预计负载是一个推算值，因此存在误差，对于误差小于预设阈值的情况，可以使用该推算值，对于误差大于预设阈值的情况，则要调整第二对象标注框的参数以及推算计算式的参数，使得误差落入预设阈值的范围之内，同时这个预计负荷不能大于电梯最大的负荷，因为候梯对象的数量有可能会大于电梯最大的负荷。

举例来说，根据侯梯厅区域中的第二对象标注框(候梯对象统计)，统计得到了候梯对象的数量为20以及相邻两个候梯对象之间的平均距离X，将这两个数值代入到推算计算式中对目标电梯的预计负载进行计算，得到预计负载值，并估算误差是否落入预设的阈值以内。

本实施例中，通过对不同第一对象标注框以及第二对象标注框对应的检测功能的使用，能够直接地得到目标电梯的客流量以及内部对象数量以及目标电梯的预计负载，进一步可以根据电梯客流量以及负载进行数据收集和处理，寻找更有花的电梯运行方案。

在一个实施例中，如图5所示，获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面之后，还包括：

步骤502，根据目标画面中候梯对象的实时变化情况，并根据实时变化情况判断目标画面中的候梯对象是否超出对象标注框。

其中，对象的实时变化情况可以是目标画面中的各个候梯对象的实时动态情况，例如各个候梯对象的位置坐标，人数以及距离等变化，这些变化都是随着时间变化而变化，因此对于数据的采集也要求是实时的。

具体地，终端102对于目标空间中对应的对象标注区域进行不间断拍摄，能够实时的反映出对象标注区域中的真实情况，因此由真实画面以及对象标注框所叠加而成的目标画面是根据实际情况实时变动的。对于该目标画面，由于候梯厅区域中的候梯对象的情况是不断变化，会出现超出对象标注框的初始范围，因此服务器104会根据终端102得到的画面，对目标画面中的候梯对象是否超出了对象标注框进行判断，若没有超出原始的对象标注框，则不采取任何动作，保持原来的形状，若超出原始的对象标注框，则进行调整。

举例来说，目标空间A中的摄像头拍摄到候梯厅区域中的真实画面，然后叠加到该区域对应的对象标注框，得到候梯厅区域对应的目标画面。根据目标画面中的候梯对象1-20的实时位置、实施移动速度、实时移动方向等实时变化情况，判断目标画面中的候梯对象1-20是否超出了原始的对象标注框B，若没有超出，则维持原来的对象标注框，若超出了边界，则对原来的对象标注框进行边界的调整。

步骤504，若目标画面中候梯对象超出对象标注框对应的边界，则根据候梯对象超出的幅度调整对象标注框的尺寸，得到调整后目标对象标注框。

其中，对象标注框对应的边界可以是区分对象标注框进行标注的区域以及不进行标注的区域的边界，对象标注框的边界是可以动态变化的，一旦候梯对象超出了原来的边界，则可以作出调整。

其中，候梯对象超出的幅度可以是候梯对象位于对象标注框中，因为对象标注框的有限范围而不足以覆盖所有候梯对象而导致超出原对象标注框的程度，该幅度是用来对对象标注框的边界进行调整的重要依据。

其中，调整后目标对象标注框可以是对象标注框根据候梯对象超出的幅度进行调整后所得到的新的对象标注框。调整后目标对象标注框所覆盖的面积大于对象标注框，而且调整后目标对象标注框的形状不一定是规则形状，由于绝大部分的情况下为不规则形状，进行面积计算的时候需要采用微积分的方法。

具体地，如果目标画面中的候梯对象因为各种各样的问题而超出了原始的对象标注框的边界，则服务器会根据目标画面的数据计算候梯对象超出对象标注框的边界的幅度，根据超出的幅度对对象标注框的尺寸进行调整，得到调整后目标对象标注框。由于候梯对象的各个部位都要纳入到对象标注框，因此对象标注框的边界始终跟候梯对象的边界存在一个余量，也就是说无论调整前还是调整后，对象标注框的边界与候梯对象各部分必须有一个最小的差值。对于对象标注框的尺寸的调整，调整后对象标注框不一定为原来的形状，可以是根据候梯对象的数据进行调整，调整后为不规则多边形。

举例来说，如果候梯厅区域中对应的目标画面所显示的候梯对象1-25中有5个候梯对象的边界范围超出了对象标注框B对应的边界，则服务器根据终端所拍摄到的画面，对超出的幅度进行计算，根据计算结果对对象标注框B进行调整，得到了调整后的对象标注框B’。

本实施例中，通过对候梯对象的实时变化情况，判断目标对象是否有超出对象标注框，对于有超出对象标注框的情况对对象标注框进行调整，能够使得所有候梯对象都处于对象标注框之内，增加计算机对候梯对象的统计的准确性，也增加使用候梯对象作为参数的计算结果的准确性。

在一个实施例中，如图6所示，根据候梯对象超出的幅度调整目标画面的尺寸，得到调整后目标对象标注框，包括：

步骤602，根据真实画面中的各候梯对象对应的高度，确定对象标注框边界对应的变化量。

其中，对象标注框边界对应的变化量可以是对象标注框根据候梯对象的具体情况对自身的包括范围进行调整，调整的幅度对应为变化量。

具体地，服务器根据真实画面中各个候梯对象对应的对象属性确定其对应的高度，由于不同的高度会使得对象标注框的边界的对应变化量有所区别，因此服务器使用了微分的原理，对超出部分通过微分的原理进行无限分割，然后对于候梯对象的高度的每一个子分割对象超出量进行计算，得到每一个子分割对象对应的对象标注框边界的变化量，对所有的分割对象求集合，得到的结果为对象标注框边界对应的变化量。

举例来说，根据终端拍摄到的真实画面中对应的候梯对象1-25中超出对象标注框的对象7、8、9的高度进行计算，得到了对象7、8、9超出对象标注框B的幅度，然后基于超出的幅度对对象标注框B的变化程度进行计算，得到对象标注框B边界对应的变化量K。

步骤604，基于对象标注框边界对应的变化量对对象标注框的边界进行调整，得到调整后目标对象标注框。

具体地，由于对象标注框边界的变化量与候梯对象对应的高度具有直接的关系，因此候梯对象对应的高度的超出量可以直接用作对象标注框边界的变化量，对于通过微分的方法所得到的分割候梯对象对应的高度的集合相当于对象标注框边界对应的变化量，可以直接应用到对对象标注框边界进行调整，得到调整后目标对象标注框。

举例来说，从真实画面中得到候梯对象1-25中候梯对象7、8、9是超出对象标注框，并且对其对应的高度进行测量，通过微分的方法得到因为高度而导致的对象标注框边界对应的变化量H，根据变化量H对对象标注边框的边界进行调整，由于对象标注框边界对应的边界与候梯对象的边界需要有一定的余量，因此边界的调整量需要大于或者等于对象标注框边界对应的变化量H，得到调整后目标对象标注框C。

本实施例中，通过获取候梯对象对应的高度，进一步确定对象标注框边界对应的变化量，然后根据该变化量对对象标注框的边界进行调整，使得所有的候梯对象都处于对象标注框以内，能够基于候梯对象对应的高度对对象标注框的边界进行调整，使得计算机的内在逻辑相对简单，同时免除复杂的计算，提高对象标注框边界调整的可靠性。

在一个实施例中，如图7所示，方法还包括：

步骤702，获取目标空间对应的虚拟建筑信息。

其中，虚拟建筑信息可以是用于构建目标空间所对应的建筑模型所需要的信息，这些信息越多，对于所构建的模型就越精细，越接近目标空间的情况。这些信息可以是每个电梯门的坐标位置、每个电梯门的长宽高尺寸、每个出入口的位置、每个候梯厅的尺寸、装饰风格、摄像机安装位置、危险区域的位置和长度等。

具体地，服务器104通过终端102采集到目标空间的各个结构元素所包含的属性信息，并且利用这些属性信息进一步进行转化，得到了用于建立虚拟建筑模型对应的虚拟建筑信息。由于虚拟建筑信息是通过目标空间所采集到的信息进行转化得到的，因此两者都能表示出相同的信息。

举例来说，服务器104通过终端102对目标空间A的各个结构元素1-50进行属性信息采集，采集后对属性信息1-50进行转化，得到用于建立虚拟建筑模型a所需要用到的属性信息。

步骤704，将目标空间对应的虚拟建筑信息输入至虚拟建筑构建软件，得到目标空间对应的虚拟建筑模型。

其中，虚拟建筑构建软件可以是使用虚拟建筑信息进行建筑模型构建的软件，例如建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)。通过软件所建立的虚拟建筑模型能够充分地表达出目标空间的信息，并且可以在虚拟建筑模型中进行改进的模拟。

具体地，将与目标空间标识相同的属性信息的虚拟建筑信息输入至虚拟建筑构建软件，根据虚拟建筑构建软件的内核所预设的算法，对虚拟建筑信息使用三维的方式进行表示，得到目标空间对应的虚拟建筑模型，该模型能真实反映出目标空间的情况。

举例来说，将与目标空间对应的虚拟建筑信息1-100输入至虚拟建筑构建软件S中，根据虚拟建筑构建软件里面内置的算法，对虚拟建筑信息1-100进行三维的构建，得到包含了虚拟建筑信息1-100所对应的虚拟建筑模型，该模型能真实反映出目标空间的情况。

本实施例中，通过使用目标空间对应的虚拟建筑信息进行虚拟建筑模型的建立，能够使得虚拟建筑模型与实际的目标空间尽可能保持一致性，达到使用虚拟建筑模型进行改动能够预测目标空间的变动情况。

在一个实施例中，电梯门口会设置候梯厅区域，如图8所示。电梯门口会设置为客流量计算区域A，候梯厅会设置为统计区域B。客流量计算区域A：在BIM上，电梯梯门与地面的交接线为起点，往出梯门的方向延长一定的距离，如10cm，自动形成一个矩形，该矩形为客流量计算区域A，该区域紧贴地面。如图9所示。客流量计算区域B：在BIM上，电梯梯门与地面的交接线为起点，左右各延长一定的距离，如50cm。然后在往出梯门的方向移动2m，自动形成一个矩形，该矩形为客流量计算区域B，如图9所示。如果相互之间的计算区域B有重叠，则会自动融合在一起，以扩大计算区域，如图10所示。

在一个实施例中，把拍摄的画面和计算区域的形状叠加起来，并根据摄像机的安装位置和拍摄方向形成二维的画面。在二维画面中，把计算区域的形状叠加到摄像机拍摄的实际画面中。叠加后，初始的计算区域A和B，不一定为矩形，有可能会变成其它的形状。在初始或没人的情况下，该计算区域B为矩形，并且为自动生成的尺寸。若有人员进入该区域，并且距边界在一定的长度范围内，则该地方的边界会自动延长，并可能会变成多边形或不规则的图形，如图11所示。因为等待的人员过多时，有可能会超过该边界。计算区域B的矩形高度可根据进入该区域的人体身高自动调整，以完整覆盖人员的头部。摄像机可以获取人员的高度信息。管理人员可实际情况微调自动生成的初始形状，以满足各个现场的应用要求。

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的图像处理方法的图像处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个图像处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于图像处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图12所示，提供了一种图像处理装置，包括：虚拟建筑模型获取模块、对象标注框得到模块和目标画面得到模块，其中：

虚拟建筑模型获取模块1202，用于获取目标空间对应的虚拟建筑模型，虚拟建筑模型为用于模拟目标空间的虚拟模型；

对象标注框得到模块1204，用于获取采用虚拟相机观测虚拟建筑模型得到的虚拟画面，并确定虚拟画面中的对象标注区域，得到对象标注框，虚拟相机的位姿信息与目标相机在目标空间中的位姿信息相同；

目标画面得到模块1206，用于获取通过目标相机拍摄目标空间得到的真实画面，将真实画面和对象标注框进行合成，得到目标画面，目标画面用于对目标空间中的对象进行标注。

在一个实施例中，对象标注框得到模块，用于基于虚拟建筑模型中包含的各结构元素所对应的属性信息，确定对象标注区域对应的检测功能；根据对象标注区域对应的检测功能对对象标注区域进行划分，得到第一对象标注框以及第二对象标注框；基于第一对象标注框以及第二对象标注框，得到对象标注框。

在一个实施例中，对象标注框功能模块，用于根据第一对象标注框对应的属性以及形状，统计在目标画面中，经过第一对象标注框进出目标电梯的对象数量；基于对象数量，计算目标电梯的客流量以及内部对象数量；根据第二对象标注框对应的属性以及形状，统计在目标画面中，处于第二对象标注框中的候梯对象的数量、相邻两个候梯对象之间的平均距离；基于候梯对象的数量和平均距离，得到目标电梯的预计负载。

在一个实施例中，对象标注框调整模块，用于根据目标画面中候梯对象的实时变化情况，并根据实时变化情况判断目标画面中的候梯对象是否超出对象标注框；若目标画面中候梯对象超出对象标注框对应的边界，则根据候梯对象超出的幅度，调整对象标注框的尺寸。

在一个实施例中，对象标注框调整模块，用于根据真实画面中的各候梯对象对应的高度，确定对象标注框边界对应的变化量；基于对象标注框边界对应的变化量对对象标注框的边界进行调整，得到调整后目标对象标注框，调整后目标对象标注框使得各候梯对象都位于调整后目标对象标注框里面。

在一个实施例中，虚拟建筑模型得到模块，用于获取目标空间对应的虚拟建筑信息，虚拟建筑信息为目标空间对应的虚拟模型中的各结构元素所包含的属性信息；将目标空间对应的虚拟建筑信息输入至虚拟建筑构建软件，得到目标空间对应的虚拟建筑模型。

上述图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储服务器数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像处理方法。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。