1.本技术涉及人工智能领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：2.随着计算机技术的发展，如何利用图像中蕴含的深层特征日益受到关注。
3.在相关技术中，通过对图像进行预测处理，预测得到图像的识别结果或图像的特征信息，实现了利用图像中蕴含的深层特征。
4.然而，图像的朝向会影响预测准确性，预测处理对横向图像和竖向图像的预测准确性不同，如何保证对图像进行预测处理时的预测准确性是亟待解决的问题。
技术实现要素：5.本技术提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述技术方案如下：
6.根据本技术的一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
7.获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，所述第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；
8.根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向；
9.通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果。
10.根据本技术的另一方面，提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
11.获取模块，用于获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，所述第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；
12.确定模块，用于根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向；
13.处理模块，用于通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果。
14.根据本技术的另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上方面所述的图像处理方法。
15.根据本技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上方面所述的图像处理方法。
16.根据本技术的另一方面，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指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机指令，以实现上述如上方面所述的图像处理方法。
17.本技术提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
18.通过获取终端的重力方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，拓展了获取图像数据朝向的方式；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，保证了图像推理模型不需要对不同方向的图像都具有良好的预测效果，提升了图像推理模型的预测准确性。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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技术的一些实施例，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。
20.图1是本技术一个示例性实施例提供的计算机系统的示意图；
21.图2是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的示意图；
22.图3是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
23.图4是本技术一个示例性实施例提供的获取图像数据的示意图；
24.图5是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
25.图6是本技术一个示例性实施例提供的三维空间中的三维坐标系的示意图；
26.图7是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
27.图8是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
28.图9是本技术一个示例性实施例提供的图像传感器的示意图；
29.图10是本技术一个示例性实施例提供的终端和图像传感器的示意图；
30.图11是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
31.图12是本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图；
32.图13是本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图；
33.图14是本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图；
34.图15是本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图；
35.图16是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
36.图17是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
37.图18是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
38.图19是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的示意图；
39.图20是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
40.图21是本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的示意图；
41.图22是本技术一个示例性实施例提供的图像处理装置的结构框图；
42.图23是本技术一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。
43.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。
具体实施方式
44.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
45.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
46.在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
47.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(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，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。例如，本技术中涉及到的重力方向、图像传感器的安装信息等都是在充分授权的情况下获取的。
48.应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一参数也可以被称为第二参数，类似地，第二参数也可以被称为第一参数。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
49.图1示出了本技术一个实施例提供的计算机系统的示意图。该计算机系统可以实现成为图像处理或的系统架构。该计算机系统可以包括：终端100和服务器200。终端100可以是诸如手机、平板电脑、车载终端(车机)、可穿戴设备、pc(personal computer，个人计算机)、无人预定终端等电子设备。终端100中可以安装运行目标应用程序的客户端，该目标应用程序可以是图像处理应用程序，也可以是提供有图像处理功能的其他应用程序，本技术对此不作限定。另外，本技术对该目标应用程序的形式不作限定，包括但不限于安装在终端100中的app(application，应用程序)、小程序等，还可以是网页形式。服务器200可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。服务器200可以是上述目标应用程序的后台服务器，用于为目标应用程序的客户端提供后台服务。
50.本技术实施例提供的图像处理方法，各步骤的执行主体可以是计算机设备，所述计算机设备是指具备数据计算、处理和存储能力的电子设备。以图1所示的方案实施环境为例，可以由终端100执行图像处理(如终端100中安装运行的目标应用程序的客户端执行该图像处理)，也可以由服务器200执行该图像处理，或者由终端100和服务器200交互配合执行，本技术对此不作限定。
51.此外，本技术技术方案可以和区块链技术相结合。例如，本技术所公开的图像处理，其中涉及的一些数据(第一图像、第一像素块、第二像素块等数据)可以保存于区块链上。终端100和服务器200之间可以通过网络进行通信，如有线或无线网络。
52.图2示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的示意图。
53.在图2中，示出了终端310的四种拍摄姿态：正持终端310a、向右侧持终端310b、倒持终端310c、向左侧持终端310d。四个候选推理模型包括：第一推理模型332、第二推理模型
334、第三推理模型336、第四推理模型338。
54.在终端310的拍摄姿态为正持终端310a的情况下，重力方向为第一终端方向，第一终端方向为终端310的顶边指向终端310的底边的方向。在终端310的拍摄姿态为正持终端310a的情况下，获取第一图像数据320a；根据重力方向确定第一图像数据320a的图像内容朝向；示例性的，第一图像数据320a的图像内容朝向为向左，在四个候选推理模型中确定调用第一推理模型332对第一图像数据320a进行预测处理，得到第一图像推理结果322a。
55.在终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b的情况下，重力方向为第二终端方向，第二终端方向为终端310的左侧边指向终端310的右侧边的方向。在终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b的情况下，获取第二图像数据320b；根据重力方向确定第二图像数据320b的图像内容朝向；示例性的，第二图像数据320b的图像内容朝向为向下，在四个候选推理模型中确定调用第二推理模型334对第二图像数据320b进行预测处理，得到第二图像推理结果322b。
56.在终端310的拍摄姿态为倒持终端310c的情况下，重力方向为第三终端方向，第三终端方向为终端310的底边指向终端310的顶边的方向。在终端310的拍摄姿态为倒持终端310c的情况下，获取第三图像数据320c；根据重力方向确定第三图像数据320c的图像内容朝向；示例性的，第三图像数据320c的图像内容朝向为向右，在四个候选推理模型中确定调用第三推理模型336对第三图像数据320c进行预测处理，得到第三图像推理结果322c。
57.在终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d的情况下，重力方向为第四终端方向，第四终端方向为终端310的右侧边指向终端310的左侧边的方向。在终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d的情况下，获取第四图像数据320d；根据重力方向确定第四图像数据320d的图像内容朝向；示例性的，第四图像数据320d的图像内容朝向为向上，在四个候选推理模型中确定调用第四推理模型338对第四图像数据320d进行预测处理，得到第四图像推理结果322d。
58.进一步的，终端310中安装有图像传感器312；示例性的，图像传感器312通过逐行扫描采集图像数据，图像传感器312的扫描方向是图像传感器沿图像传感器的长边进行扫描的方向，图像传感器312的扫描方向为从图像传感器312的左侧边指向图像传感器的右侧边的方向。
59.具体的，图像传感器312在终端310中的安装方式是图像传感器312的左侧边与终端310的顶边呈平行关系，图像传感器312的左侧边靠近终端310的顶边，图像传感器312的右侧边远离终端310的顶边。需要说明的是，上述描述仅仅是一种示例性介绍，仅仅用于通过位置关系描述图像传感器312在终端310中的安装方式。
60.可以理解的，在终端310的拍摄姿态属于四种拍摄姿态的任意之一的情况下；相对于终端310，图像传感器312在安装后的扫描方向是相对于终端的第一终端方向，第一终端方向为终端310的顶边指向终端310的底边的方向。
61.图3示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。该方法包括：
62.步骤510：获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向；
63.示例性的，第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；重力方向可以是重力在三维空间中的朝向，也可以是重力映射在终端的显示组件所在的二维平面中的分量方
向，比如重力在手机屏幕所在平面中的分量方向。本实施例对重力方向的表现方式不作出任何限制性规定。示例性的，获取重力方向可以通过重力传感器直接获取，也可以通过图像数据中携带的图像属性信息中获取重力方向，本实施例对重力方向的获取方式不做出任何限制性规定。
64.步骤520：根据重力方向，确定图像数据的图像内容朝向为第一方向；
65.示例性的，图像数据是图像传感器采集得到的数据，图像数据的图像内容朝向用于描述图像数据的方向。图4示出了本技术一个示例性实施例提供的获取图像数据的示意图。终端410对目标对象420进行拍摄得到图像数据430，示例性的，终端410中的图像传感器采集目标对象420的图像数据430。根据终端410的重力方向g，确定图像数据430的图像内容朝向为第一方向，第一方向为终端410的右侧边指向终端410的左侧边的方向。
66.步骤530：通过与第一方向对应的图像推理模型对图像数据进行预测处理，得到图像数据的图像推理结果；
67.示例性的，图像推理模型用于对图像数据进行预测处理；图像推理模型具有模型处理方向，图像推理模型的模型处理方向用于指示图形推理模型对输入的图像数据进行预测处理时推荐的图像内容朝向。
68.在一些示例中，图像推理模型包括但不限于如下至少之一：特征提取模型、图像分割模型、图像虚化模型、图像美颜模型、图像去噪模型、图像纹理分析模型。
69.示例性的，图像推理模型是特征提取模型，图像推理结果为图像数据的特征表示，特征表示用于表述图像数据的深层特征。图像推理模型是图像分割模型，图像推理结果为图像数据的图像分割结果，图像分割结果用于指示图像数据中的图像边缘和\或图像区域。图像推理模型是图像虚化模型，图像推理结果为图像数据的图像虚化结果，图像虚化结果是图像数据经过图像背景虚化处理后的图像。图像推理模型是图像美颜模型，图像推理结果为图像数据的图像美颜结果，图像美颜结果是图像数据经过人像美颜处理后的图像。图像推理模型是图像纹理分析模型，图像推理结果为图像数据的纹理分析结果，纹理分析结果用于表述图像数据的连通域和\或图像架构信息。
70.综上所述，本实施例提供的方法，通过获取终端的重力方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，拓展了获取图像数据朝向的方式；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，保证了图像推理模型不需要对不同方向的图像都具有良好的预测效果，提升了图像推理模型的预测准确性。
71.图5示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图3示出的实施例中，步骤520可以实现为步骤522：
72.步骤522：根据重力方向和参考方向，确定图像数据的图像内容朝向为第一方向；
73.示例性的，参考方向用于向重力传感器采集的重力方向提供参考，根据重力方向和参考方向，确定图像内容朝向。
74.在一种可选实现方式中，参考方向包括但不限于：
75.参考方向是预设方向；
76.比如：参考方向预设为三维空间中的x轴正半轴方向。
77.或，参考方向与图像传感器在终端内的安装位置有关；
78.比如：根据图像传感器的安装位置确定参考方向。
79.或，参考方向是图像传感器的扫描方向；
80.比如：参考方向为图像传感器的安装信息承载的扫描方向。
81.或，参考方向为终端处于默认姿态情况下的默认图像内容朝向；
82.示例性的，默认姿态用于指示重力方向为第一终端方向，第一终端方向为终端的顶边指向终端的底边的方向。
83.示例性的，以重力方向为重力在三维空间中的朝向为例进行说明。图6示出了本技术一个示例性实施例提供的三维空间中的三维坐标系的示意图。以终端的显示组件的中心点o为原点构建三维坐标系。重力方向g是重力在三维空间中的朝向，重力分量g’是重力方向g映射在三维坐标系的xoy平面上的分量。示例性的，参考方向是三维坐标系中的x轴正半轴方向，参考方向为终端的左侧边指向终端的右侧边的方向。
84.示例性的，参考方向和重力分量之间的偏转角是参考方向在xoy平面上沿逆时针方向旋转至重力分量的角度。
85.在一个示例中，在偏转角超过45度且未超过135度的情况下，确定图像内容朝向为第一方向，第一方向与第二终端方向相同，第二终端方向为终端的左侧边指向终端的右侧边的方向。
86.在偏转角超过135度且未超过225度的情况下，确定图像内容朝向为第一方向，第一方向与第三终端方向相同，第三终端方向为终端的底边指向终端的顶边的方向。
87.在偏转角超过225度且未超过315度的情况下，确定图像内容朝向为第一方向，第一方向与第四终端方向相同，第四终端方向为终端的右侧边指向终端的左侧边的方向。
88.在偏转角超过315度且未超过360度，或超过0度且未超过45的情况下，确定图像内容朝向为第一方向，第一方向与第一终端方向相同，第一终端方向为终端的顶边指向终端的底边的方向。
89.参考表一，表一示例性的示出了偏转角和图像内容朝向之间的关系；在表一中，图像数据的图像内容朝向为向右用于指示图像内容朝向为终端的左侧边指向终端的右侧边的方向。相似的，本技术说明书中向上、向下、向左的具体说明请参考上文中的第一终端方向至第四终端方向，在此处不再赘述。
90.表一
[0091][0092]
综上所述，本实施例提供的方法，通过重力方向和参考方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，拓展了获取图像数据朝向的方式，充分考虑了重力方向是重力在三维空间中的方向的情况，在重力方向和第一方向之间的建立了联系；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0093]
图7示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图5示出的实施例中，步骤522可以实现为步骤522a和步骤522b：
[0094]
步骤522a：计算重力方向和参考方向之间的偏转角；
[0095]
示例性的，偏转角可以用于指示参考方向沿预设方向转动至重力方向的偏转角度，也可以用于指示重力方向和参考方向之间的偏转角度；预设方向包括顺时针方向或逆时针方向。
[0096]
步骤522b：根据偏转角，在目标对应关系中确定图像数据的图像内容朝向为第一方向；
[0097]
示例性的，目标对应关系是偏转角和图像内容朝向之间的对应关系。示例性的，对于终端存在固定的目标对应关系，通过在目标对应关系中检索查找，根据偏转角确定图像内容朝向为第一方向。
[0098]
在一种可选实现方式中，如图8所示，在本实施例的基础上还包括步骤515：
[0099]
步骤515：根据图像传感器的安装信息，在至少两个候选对应关系中确定目标对应关系；
[0100]
示例性的，安装信息用于指示图像传感器在终端中的安装位置；在一个示例中，图像传感器的安装信息用于指示图像传感器的扫描方向，或，图像传感器在终端内的安装位置，或，图像传感器在终端处于默认姿态情况下采集的图像数据的默认图像内容朝向。
[0101]
示例性的，图像传感器的安装信息可以直接携带指示的扫描方向、安装位置或默认图像内容朝向，也可以通过携带比特信息指示扫描方向、安装位置或默认图像内容朝向。本实施例对图像传感器的安装信息指示的方式不做出任何限制性规定。
[0102]
需要说明的是，在图6示出的实施例中，对步骤515和第一分支之间的时序关系不做出任何限制，第一分支包括步骤510和步骤522a；步骤515可以在第一分支中的任一步骤的之前、之后或同时执行。
[0103]
以图像传感器的安装信息用于指示图像传感器的扫描方向为例进行介绍。图像传感器在终端内存在四种安装位置，四种安装位置对应图像传感器的四种扫描方向。
[0104]
首先，对终端中安装的图像传感器进行介绍，图9示出了本技术一个示例性实施例提供的图像传感器的示意图。
[0105]
示例性的，终端中安装有图像传感器440；示例性的，图像传感器440通过逐行扫描采集图像数据450。在一个示例中，图像传感器440的扫描方向是沿图像传感器440的长边进行扫描的方向。具体的，图像传感器440的扫描方向为从图像传感器440的左侧边指向图像传感器的右侧边的方向。由于图像传感器440采集图像数据450的方式是不变的，图像传感器440只能得到固定朝向的图像数据450，在实际应用中，图像传感器440在终端中具有四种候选安装信息；如图2所示，终端具有四种拍摄姿态。
[0106]
接下来，对图像传感器的四种候选安装信息进行介绍；
[0107]
图10示出了本技术一个示例性实施例提供的终端和图像传感器的示意图。
[0108]
示例性的，终端610中安装有图像传感器620；示例性的，图像传感器620通过逐行扫描采集图像数据，图像传感器620的扫描方向是沿图像传感器620的长边进行扫描的方向。具体的，图像传感器620的扫描方向为从图像传感器620的左侧边指向图像传感器的右侧边的方向。
[0109]
示例性的，首先对四种终端方向进行介绍。四种终端方向包括：第一终端方向、第二终端方向、第三终端方向和第四终端方向。第一终端方向为终端610的顶边指向终端610的底边的方向，第二终端方向为终端610的左侧边指向终端610的右侧边的方向，第三终端方向为终端610的底边指向终端610的顶边的方向，第四终端方向为终端610的右侧边指向终端610的左侧边的方向。
[0110]
示例性的，图像传感器620具有四种候选安装信息；图像传感器620的第一种候选安装信息用于指第一种安装位置630a；图像传感器620的扫描方向为第一终端方向。
[0111]
图像传感器620的第二种候选安装信息用于指第二种安装位置630b；图像传感器620的扫描方向为第二终端方向。
[0112]
图像传感器620的第三种候选安装信息用于指第三种安装位置630c；图像传感器620的扫描方向为第三终端方向。
[0113]
图像传感器620的第四种候选安装信息用于指第四种安装位置630d；图像传感器620的扫描方向为第四终端方向。
[0114]
综上所述，本实施例提供的方法，通过重力方向和参考方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，在重力方向和第一方向之间的建立了联系；根据安装信息，在候选对应关系中确定目标对应关系，根据安装信息是四种候选安装信息，确定对应的目标对应关系，在安装信息和对应关系之间建立了联系；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0115]
接下来，对目标对应关系进行进一步介绍，在本技术中，目标对应关系至少存在三种实现方式：
[0116]
实现方式一：根据安装信息，从四种方向对应关系中确定目标对应关系，在目标对应关系中确定第一方向；
[0117]
实现方式二：根据安装信息指示的图像传感器的扫描方向和终端的侧边之间的位置关系，从两种候选安装信息中确定目标对应关系，在目标对应关系中确定第一方向；
[0118]
实现方式三：根据图像传感器的扫描方向和重力方向之间的偏转角，在目标对应关系中确定第一方向。
[0119]
实现方式一：根据安装信息，从四种方向对应关系中确定目标对应关系，在目标对应关系中确定第一方向；
[0120]
图11示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图8示出的实施例中，步骤515可以实现为步骤515a：
[0121]
步骤515a：在图像传感器的安装信息是四种候选安装信息中的第一候选安装信息的情况下，将目标安装信息对应的方向对应关系确定为目标对应关系；
[0122]
示例性的，目标安装信息对应的方向对应关系是四种候选方向对应关系中与目标安装信息对应的方向对应关系。示例性的，目标安装信息是四种候选安装信息中的任意一种。
[0123]
在本实施例中，以参考方向是预设方向为例进行说明。需要说明的是，本实施例中的第一终端方向至第四终端方向的具体解释参见上文中图10示出的实施例，在本实施例中不再赘述。
[0124]
根据偏转角，在目标对应关系中确定图像数据的图像内容朝向为第一方向；
[0125]
具体的，参考方向为第二终端方向。偏转角为第二终端方向逆时针旋转至重力方向的旋转角度。
[0126]
·
在一个示例中，图像传感器的安装信息为第一种候选安装信息，对应的图像传感器的扫描方向为第一终端方向；将第一种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0127]
图12示出了本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图。
[0128]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。在偏转角为0度的情况下，终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b，图像数据320的图像内容朝向为第一终端方向。
[0129]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。在偏转角为90度的情况下，终端310的拍摄姿态为倒持终端310c，图像数据320的图像内容朝向为第二终端方向。
[0130]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。在偏转角为180度的情况下，终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d，图像数据320的图像内容朝向为第三终端方向。
[0131]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。在偏转角为270度的情况下，终端310的拍摄姿态为正持终端310a，图像数据320的图像内容朝向为第四终端方向。
[0132]
参考表二，表二示例性的示出了在图12的实施例中，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0133]
表二
[0134]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向下偏转角＝90
°
向右偏转角＝180
°
向上偏转角＝270
°
向左
[0135]
·
在另一个示例中，图像传感器的安装信息为第二种候选安装信息，对应的图像传感器的扫描方向为第二终端方向；将第二种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0136]
图13示出了本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图。
[0137]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。在偏转角为0度的情况下，终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b，图像数据320的图像内容朝向为第四终端方向。
[0138]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。在偏转角为90度的情况下，终端310的拍摄姿态为倒持终端310c，图像数据320的图像内容朝向为第一终端方向。
[0139]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。在偏转角为180度的情况下，终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d，图像数据320的图像内容朝向为第二终端方向。
[0140]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。在偏转角
为270度的情况下，终端310的拍摄姿态为正持终端310a，图像数据320的图像内容朝向为第三终端方向。
[0141]
参考表三，表三示例性的示出了在图13的实施例中，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0142]
表三
[0143][0144][0145]
·
在另一个示例中，图像传感器的安装信息为第三种候选安装信息，对应的图像传感器的扫描方向为第三终端方向；将第三种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0146]
图14示出了本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图。
[0147]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。在偏转角为0度的情况下，终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b，图像数据320的图像内容朝向为第三终端方向。
[0148]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。在偏转角为90度的情况下，终端310的拍摄姿态为倒持终端310c，图像数据320的图像内容朝向为第四终端方向。
[0149]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。在偏转角为180度的情况下，终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d，图像数据320的图像内容朝向为第一终端方向。
[0150]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。在偏转角为270度的情况下，终端310的拍摄姿态为正持终端310a，图像数据320的图像内容朝向为第二终端方向。
[0151]
参考表四，表四示例性的示出了在图14的实施例中，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0152]
表四
[0153]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向上偏转角＝90
°
向左偏转角＝180
°
向下偏转角＝270
°
向右
[0154]
·
在另一个示例中，图像传感器的安装信息为第四种候选安装信息，对应的图像传感器的扫描方向为第四终端方向；将第四种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0155]
图15示出了本技术一个示例性实施例提供的终端和图像数据的示意图。
[0156]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。在偏转角为0度的情况下，终端310的拍摄姿态为向右侧持终端310b，图像数据320的图像内容朝向为第
二终端方向。
[0157]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。在偏转角为90度的情况下，终端310的拍摄姿态为倒持终端310c，图像数据320的图像内容朝向为第三终端方向。
[0158]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。在偏转角为180度的情况下，终端310的拍摄姿态为向左侧持终端310d，图像数据320的图像内容朝向为第四终端方向。
[0159]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。在偏转角为270度的情况下，终端310的拍摄姿态为正持终端310a，图像数据320的图像内容朝向为第一终端方向。
[0160]
参考表五，表五示例性的示出了在图15的实施例中，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0161]
表五
[0162]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向右偏转角＝90
°
向上偏转角＝180
°
向左偏转角＝270
°
向下
[0163]
综上所述，本实施例提供的方法，通过在四种候选安装信息对应的四种方向对应关系中确定目标对应关系，在安装信息和对应关系之间建立了联系；充分考虑了安装信息对图像内容朝向造成的影响；通过重力方向和参考方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，在重力方向和第一方向之间的建立了联系；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0164]
实现方式二：根据安装信息指示的图像传感器的扫描方向和终端的侧边之间的位置关系，从两种候选安装信息中确定目标对应关系，在目标对应关系中确定第一方向；
[0165]
图16示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图8示出的实施例中，步骤515可以实现为步骤515b、步骤515c、步骤515d：
[0166]
步骤515b：根据图像传感器的安装信息，确定图像传感器的扫描方向与终端的侧边之间的位置信息；
[0167]
示例性的，位置信息包括平行关系或垂直关系，终端的侧边包括终端的左侧边或右侧边。具体的，在图像传感器的扫描方向为第一终端方向或第三终端方向的情况下，图像传感器的扫描方向与终端的侧边之间的位置信息为平行关系。在图像传感器的扫描方向为第二终端方向或第四终端方向的情况下，图像传感器的扫描方向与终端的侧边之间的位置信息为垂直关系。
[0168]
需要说明的是，本实施例中的第一终端方向至第四终端方向的具体解释参见上文中图10示出的实施例，在本实施例中不再赘述。
[0169]
步骤515c：在位置信息是两种候选位置信息中的第一种候选位置信息的情况下，将第一种方向对应关系确定为目标对应关系；
[0170]
第一种方向对应关系是两种候选位置信息的第一种候选位置信息对应的方向对应关系；
[0171]
以第一种候选位置信息为平行关系为例进行说明，参考方向为终端处于默认姿态情况下的默认图像内容朝向。偏转角为默认图像内容朝向顺时针旋转至重力方向的旋转角度。
[0172]
在一个示例中，第一种候选位置信息为平行关系，对应的图像传感器的扫描方向为第一终端方向或第三终端方向；将第一种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0173]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。
[0174]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。
[0175]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。
[0176]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。
[0177]
参考表六，表六示例性的示出了在第一种候选位置信息为平行关系的情况下，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0178]
表六
[0179]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向上偏转角＝90
°
向右偏转角＝180
°
向下偏转角＝270
°
向左
[0180]
步骤515d：在位置信息是两种候选位置信息中的第二种候选位置信息的情况下，将第二种方向对应关系确定为目标对应关系；
[0181]
第二种方向对应关系是两种候选位置信息的第二种候选位置信息对应的方向对应关系；
[0182]
以第二种候选位置信息为垂直关系为例进行说明，参考方向为终端处于默认姿态情况下的默认图像内容朝向。偏转角为默认图像内容朝向顺时针旋转至重力方向的旋转角度。
[0183]
在一个示例中，第二种候选位置信息为垂直关系，对应的图像传感器的扫描方向为第二终端方向或第四终端方向；将第二种方向对应关系确定为目标对应关系。
[0184]
根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。
[0185]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。
[0186]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。
[0187]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。
[0188]
参考表七，表七示例性的示出了在第二种候选位置信息为垂直关系的情况下，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0189]
表七
[0190]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向下偏转角＝90
°
向左偏转角＝180
°
向上
偏转角＝270
°
向右
[0191]
综上所述，本实施例提供的方法，通过确定图像传感器的扫描方向与终端的侧边之间的位置信息，在两种候选位置信息对应的两种方向对应关系中确定目标对应关系，在安装信息和对应关系之间建立了联系；充分考虑了位置信息对图像内容朝向造成的影响；通过重力方向和参考方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，在重力方向和第一方向之间的建立了联系；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0192]
实现方式三：根据图像传感器的扫描方向和重力方向之间的偏转角，在目标对应关系中确定第一方向。
[0193]
示例性的，参考方向为图像传感器的扫描方向。偏转角为图像传感器的扫描方向顺时针旋转至重力方向的旋转角度。根据图像传感器的扫描方向和重力方向之间的偏转角，在目标对应关系中确定第一方向。
[0194]
具体的，根据偏转角为0度，在目标对应关系中确定第一方向为第四终端方向。
[0195]
根据偏转角为90度，在目标对应关系中确定第一方向为第三终端方向。
[0196]
根据偏转角为180度，在目标对应关系中确定第一方向为第二终端方向。
[0197]
根据偏转角为270度，在目标对应关系中确定第一方向为第一终端方向。
[0198]
参考表八，表八示例性的示出了在参考方向为图像传感器的扫描方向的情况下，偏转角和图像内容朝向之间的关系。
[0199]
表八
[0200]
偏转角的角度图像数据的图像内容朝向偏转角＝0
°
向左偏转角＝90
°
向上偏转角＝180
°
向右偏转角＝270
°
向下
[0201]
综上所述，本实施例提供的方法，通过将图像传感器的扫描方向作为参考方向，在扫描方向和对应关系之间建立了联系；充分考虑了图像传感器的扫描方向对图像内容朝向造成的影响；通过重力方向和参考方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，在重力方向和第一方向之间的建立了联系；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0202]
图17示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图3示出的实施例中，步骤510可以实现为步骤512、步骤514：
[0203]
步骤512：获取重力传感器在第一时刻采集的重力信息；
[0204]
示例性的，重力信息用于描述重力在三维空间中的朝向；获取重力信息可以通过重力传感器直接获取的，也可以通过图像数据中携带的图像属性信息中获取的。
[0205]
步骤514：根据重力传感器采集的重力信息，在四种候选重力方向中确定重力方向；
[0206]
示例性的，四种候选重力方向位于终端的显示组件所在的二维平面中；进一步的，四种候选重力方向位于终端的显示组件所在的二维平面中的横坐标的正半轴方向、横坐标的负半轴方向、纵坐标的正半轴方向、纵坐标的负半轴方向相同。
[0207]
在一中实现方式中，将四种候选重力方向中，和重力信息终端的显示组件所在的二维平面中的重力分量之间夹角角度最小的候选重力方向确定为重力方向。
[0208]
综上所述，本实施例提供的方法，通过在四种候选重力方向中确定重力方向，充分考虑了重力传感器采集到的重力信息是重力在三维空间中的方向的情况，在重力方向和重力信息之间的建立了映射联系；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0209]
图18示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图3示出的实施例中，步骤530可以实现为步骤532、步骤534：
[0210]
步骤532：在至少两个候选图像推理模型中，确定模型处理方向为第一方向的目标图像推理模型；
[0211]
示例性的，将模型处理方向为第一方向的候选图像推理模型确定为目标图像处理模型。需要说明的是，模型处理方向是候选图形推理模型对输入图像进行处理时推荐的图像内容朝向，至少两个候选图像推理模型的模型处理方向不同。在一个实例中，第一候选图像推理模型的模型处理方向为第一方向，用于指示第一候选图像推理模型用于对图像内容朝向为第一方向的图像数据进行预测处理，得到图像推理结果。进一步的，由于第一候选图像推理模型仅具备对图像内容朝向为第一方向的图像数据进行预测处理。将图像内容朝向为第二方向的图像数据输入第一候选图像推理模型，无法得到图像推理结果或对图像数据进行预测处理得到的图像推理结果效果差。
[0212]
步骤534：通过目标图像推理模型对图像数据进行预测处理，得到图像推理结果；
[0213]
示例性的，调用处理组件加载目标图像推理模型，调用处理组件对图像数据进行预测处理，得到图像推理结果。
[0214]
示例性的，目标图像推理模型包括特征提取网络和/或图像分割网络；
[0215]
调用特征提取网络对图像数据进行特征提取处理，得到图像数据的图像深度信息；和/或调用图像分割网络对图像数据进行分割处理，得到图像数据的图像分割信息。
[0216]
图19示出了本技术一个实施例提供的图像处理方法的示意图。
[0217]
获取重力传感器620采集的重力方向622；重力方向622是在图像传感器610采集图像数据612时，重力传感器采集到的方向。
[0218]
根据图像传感器610的安装信息614和重力传感器620采集的重力方向622；确定图像数据612朝向第一方向，根据图像数据612朝向第一方向，在四个候选推理模型中，将第一推理模型632确定为目标推理模型。四个候选推理模型包括：第一推理模型632、第二推理模型634、第三推理模型636、第四推理模型638。
[0219]
调用第一推理模型632对图像传感器610采集的图像数据612进行预测处理，得到图像数据的图像推理结果612a。
[0220]
综上所述，本实施例提供的方法，通过在至少两个候选图像推理模型中，确定目标图像推理模型，实现了调用模型处理方向为第一方向的目标图像推理模型对图像数据进行预测处理；目标图像推理模型的模型处理方向用于指示对图像数据进行处理时推荐的图像内容朝向为第一方向，保证了图像推理模型不需要对不同方向的图像都具有良好的预测效果；有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一
步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0221]
图20示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图。该方法可以由终端执行。即在图3示出的实施例中，步骤530可以实现为步骤536、步骤538、步骤540：
[0222]
步骤536：在第一方向和第二方向不同的情况下，旋转图像数据得到图像内容朝向为第二方向的旋转图像数据；
[0223]
示例性的，第一方向是图像数据的图像内容朝向，第二方向是图像推理模型对输入图像进行处理时的模型处理方向，模型处理方向是候选图形推理模型对输入图像进行处理时推荐的图像内容朝向。
[0224]
步骤538：通过图像推理模型对旋转图像数据进行预测处理，得到旋转图像数据的旋转推理结果；
[0225]
示例性的，调用处理组件加载图像推理模型，调用处理组件对旋转图像数据进行预测处理，得到旋转推理结果。旋转推理结果是旋转图像数据的图像推理结果。
[0226]
步骤540：逆向旋转旋转推理结果得到图像推理结果；
[0227]
示例性的，逆向旋转是对图像数据进行旋转的逆处理过程。通过对旋转推理结果进行逆向旋转处理，得到图像推理结果。图像推理结果是图像内容朝向为第一方向的图像数据的图像推理结果。
[0228]
综上所述，本实施例提供的方法，通过对图像数据进行旋转处理，实现了调用模型处理方向为第二方向的图像推理模型对旋转图像数据进行预测处理；图像推理模型的模型处理方向用于指示对图像数据进行处理时推荐的图像内容朝向为第二方向，有效降低了图像推理模型的复杂程度，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。
[0229]
图21示出了本技术一个实施例提供的图像处理方法的示意图。
[0230]
获取重力传感器620采集的重力方向622；重力方向622是在图像传感器610采集图像数据612时，重力传感器采集到的方向。
[0231]
根据图像传感器610的安装信息614和重力传感器620采集的重力方向622；确定图像数据612的图像内容朝向613为第一方向。对图像数据612进行旋转处理得到旋转图像数据616。旋转图像数据616的图像内容朝向为第二方向。
[0232]
调用图像推理模型630对图像传感器610采集的图像数据612进行预测处理，得到旋转推理结果616a。旋转推理结果616a是旋转图像数据616的图像推理结果。对旋转推理结果616a进行逆向旋转处理，得到图像数据612的图像推理结果612a。
[0233]
综上所述，本实施例提供的方法，通过在第一方向和第二方向不同的情况下，旋转得到图像内容朝向为第二方向的旋转图像数据；实现了调用模型处理方向为第二方向的图像推理模型对旋转图像数据进行预测处理；图像推理模型的模型处理方向用于指示对图像数据进行处理时推荐的图像内容朝向为第二方向，保证了图像推理模型不需要对不同方向的图像都具有良好的预测效果；有效降低了图像推理模型的复杂程度，减少了对图像进行预测处理需要的时间。
[0234]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例可以独立实施，也可以将上述实施例进行自由组合，组合出新的实施例实现本技术的图像处理方法。
[0235]
图22示出了本技术一个示例性实施例提供的图像处理装置的结构框图。该装置包
括：
[0236]
获取模块810，用于获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，所述第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；
[0237]
确定模块820，用于根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向；
[0238]
处理模块830，用于通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果。
[0239]
在本实施例的一个可选设计中，所述确定模块820，还用于：
[0240]
根据所述重力方向和参考方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为所述第一方向。
[0241]
在本实施例的一个可选设计中，所述确定模块820，还用于：
[0242]
计算所述重力方向和所述参考方向之间的偏转角；
[0243]
根据所述偏转角，在目标对应关系中确定所述图像数据的图像内容朝向为所述第一方向；
[0244]
其中，所述目标对应关系是所述偏转角和所述图像内容朝向之间的对应关系。
[0245]
在本实施例的一个可选设计中，所述参考方向是预设方向；
[0246]
或，所述参考方向与所述图像传感器在所述终端内的安装位置有关；
[0247]
或，所述参考方向是所述图像传感器的扫描方向；
[0248]
或，所述参考方向为所述终端处于默认姿态情况下的默认图像内容朝向；
[0249]
其中，所述默认姿态用于指示所述重力方向为第一终端方向，所述第一终端方向为所述终端的顶边指向所述终端的底边的方向。
[0250]
在本实施例的一个可选设计中，所述确定模块820，还用于：
[0251]
根据所述图像传感器的安装信息，在至少两个候选对应关系中确定所述目标对应关系，所述安装信息用于指示所述图像传感器在终端中的安装位置。
[0252]
在本实施例的一个可选设计中，所述确定模块820，还用于：
[0253]
在所述图像传感器的安装信息是四种候选安装信息中的第一候选安装信息的情况下，将所述目标安装信息对应的方向对应关系确定为所述目标对应关系。
[0254]
在本实施例的一个可选设计中，四种所述候选安装信息中：
[0255]
第一种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第一终端方向，所述第一终端方向为所述终端的顶边指向所述终端的底边的方向；
[0256]
第二种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第二终端方向，所述第二终端方向为所述终端的左侧边指向所述终端的右侧边的方向；
[0257]
第三种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第三终端方向，所述第三终端方向为所述终端的底边指向所述终端的顶边的方向；
[0258]
第四种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第四终端方向，所述第四终端方向为所述终端的右侧边指向所述终端的左侧边的方向。
[0259]
在本实施例的一个可选设计中，所述确定模块820，还用于：
[0260]
根据所述图像传感器的安装信息，确定所述图像传感器的扫描方向与所述终端的侧边之间的位置信息，所述位置信息包括平行关系或垂直关系，所述终端的侧边包括所述
终端的左侧边或右侧边；
[0261]
在所述位置信息是两种候选位置信息中的第一种候选位置信息的情况下，将第一种方向对应关系确定为目标对应关系，所述第一种方向对应关系是两种所述候选位置信息的第一种候选位置信息对应的方向对应关系；
[0262]
在所述位置信息是两种候选位置信息中的第二种候选位置信息的情况下，将第二种方向对应关系确定为目标对应关系，所述第二种方向对应关系是两种所述候选位置信息的第二种候选位置信息对应的方向对应关系。
[0263]
在本实施例的一个可选设计中，所述获取模块810，还用于：
[0264]
获取所述重力传感器在所述第一时刻采集的重力信息，所述重力信息用于描述重力在三维空间中的朝向；
[0265]
根据所述重力传感器采集的所述重力信息，在四种候选重力方向中确定所述重力方向；
[0266]
其中，四种所述候选重力方向位于所述终端的显示组件所在的二维平面中。
[0267]
在本实施例的一个可选设计中，所述处理模块830，还用于：
[0268]
在至少两个候选图像推理模型中，确定模型处理方向为所述第一方向的目标图像推理模型；
[0269]
通过所述目标图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像推理结果；
[0270]
其中，所述模型处理方向是所述候选图形推理模型对输入图像进行处理时推荐的图像内容朝向，所述至少两个候选图像推理模型的模型处理方向不同。
[0271]
在本实施例的一个可选设计中，所述处理模块830，还用于：
[0272]
在所述第一方向和第二方向不同的情况下，旋转所述图像数据得到所述图像内容朝向为所述第二方向的旋转图像数据；所述第二方向是所述图像推理模型对输入图像进行处理时的模型处理方向；
[0273]
通过所述图像推理模型对所述旋转图像数据进行预测处理，得到所述旋转图像数据的旋转推理结果；
[0274]
逆向旋转所述旋转推理结果得到所述图像推理结果。
[0275]
需要说明的一点是，上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各个功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据实际需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内容结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0276]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述；各个模块执行操作取得的技术效果与有关该方法的实施例中的技术效果相同，此处将不做详细阐述说明。
[0277]
本技术实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序以实现上述各方法实施例提供的图像处理方法。
[0278]
可选地，该计算机设备为服务器。示例地，图23是本技术一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。
[0279]
通常，服务器2300包括有：处理器2301和存储器2302。
[0280]
处理器2301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器2301可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器2301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器(central processing unit，cpu)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器2301可以在集成有图像处理器(graphics processing unit，gpu)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器2301还可以包括人工智能(artificial intelligence，ai)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0281]
存储器2302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器2302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器2302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器2301所执行以实现本技术中方法实施例提供的图像处理方法。
[0282]
在一些实施例中，服务器2300还可选包括有：输入接口2303和输出接口2304。处理器2301、存储器2302和输入接口2303、输出接口2304之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与输入接口2303、输出接口2304相连。输入接口2303、输出接口2304可被用于将输入/输出(input/output，i/o)相关的至少一个外围设备连接到处理器2301和存储器2302。在一些实施例中，处理器2301、存储器2302和输入接口2303、输出接口2304被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器2301、存储器2302和输入接口2303、输出接口2304中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本技术实施例对此不加以限定。
[0283]
本领域技术人员可以理解，上述示出的结构并不构成对服务器2300的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
[0284]
在示例性实施例中，还提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片在计算机设备上运行时，用于实现上述方面所述的图像处理方法。
[0285]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，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，处理器从计算机可读存储介质读取并执行该计算机指令，以实现上述各方法实施例提供的图像处理方法。
[0286]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的图像处理方法。
[0287]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0288]
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本技术实施例所描
述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0289]
以上所述仅为本技术的可选实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
技术特征：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，所述第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向；通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向，包括：根据所述重力方向和参考方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为所述第一方向。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述重力方向和参考方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为所述第一方向，包括：计算所述重力方向和所述参考方向之间的偏转角；根据所述偏转角，在目标对应关系中确定所述图像数据的图像内容朝向为所述第一方向；其中，所述目标对应关系是所述偏转角和所述图像内容朝向之间的对应关系。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参考方向是预设方向；或，所述参考方向与所述图像传感器在所述终端内的安装位置有关；或，所述参考方向是所述图像传感器的扫描方向；或，所述参考方向为所述终端处于默认姿态情况下的默认图像内容朝向；其中，所述默认姿态用于指示所述重力方向为第一终端方向，所述第一终端方向为所述终端的顶边指向所述终端的底边的方向。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述图像传感器的安装信息，在至少两个候选对应关系中确定所述目标对应关系，所述安装信息用于指示所述图像传感器在终端中的安装位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像传感器的安装信息，在至少两个候选对应关系中确定所述目标对应关系，包括：在所述图像传感器的安装信息是四种候选安装信息中的目标安装信息的情况下，将所述目标安装信息对应的方向对应关系确定为所述目标对应关系。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，四种所述候选安装信息中：第一种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第一终端方向，所述第一终端方向为所述终端的顶边指向所述终端的底边的方向；第二种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第二终端方向，所述第二终端方向为所述终端的左侧边指向所述终端的右侧边的方向；第三种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第三终端方向，所述第三终端方向为所述终端的底边指向所述终端的顶边的方向；第四种候选安装信息用于指示所述图像传感器的扫描方向为第四终端方向，所述第四终端方向为所述终端的右侧边指向所述终端的左侧边的方向。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像传感器的安装信息，在
至少两个候选对应关系中确定所述目标对应关系，包括：根据所述图像传感器的安装信息，确定所述图像传感器的扫描方向与所述终端的侧边之间的位置信息，所述位置信息包括平行关系或垂直关系，所述终端的侧边包括所述终端的左侧边或右侧边；在所述位置信息是两种候选位置信息中的第一种候选位置信息的情况下，将第一种方向对应关系确定为目标对应关系，所述第一种方向对应关系是两种所述候选位置信息的第一种候选位置信息对应的方向对应关系；在所述位置信息是两种候选位置信息中的第二种候选位置信息的情况下，将第二种方向对应关系确定为目标对应关系，所述第二种方向对应关系是两种所述候选位置信息的第二种候选位置信息对应的方向对应关系。9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，包括：获取所述重力传感器在所述第一时刻采集的重力信息，所述重力信息用于描述重力在三维空间中的朝向；根据所述重力传感器采集的所述重力信息，在四种候选重力方向中确定所述重力方向；其中，四种所述候选重力方向位于所述终端的显示组件所在的二维平面中。10.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果，包括：在至少两个候选图像推理模型中，确定模型处理方向为所述第一方向的目标图像推理模型；通过所述目标图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像推理结果；其中，所述模型处理方向是所述候选图形推理模型对输入图像进行处理时推荐的图像内容朝向，所述至少两个候选图像推理模型的模型处理方向不同。11.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果，包括：在所述第一方向和第二方向不同的情况下，旋转所述图像数据得到所述图像内容朝向为所述第二方向的旋转图像数据；所述第二方向是所述图像推理模型对输入图像进行处理时的模型处理方向；通过所述图像推理模型对所述旋转图像数据进行预测处理，得到所述旋转图像数据的旋转推理结果；逆向旋转所述旋转推理结果得到所述图像推理结果。12.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，所述第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；确定模块，用于根据所述重力方向，确定所述图像数据的图像内容朝向为第一方向；处理模块，用于通过与所述第一方向对应的图像推理模型对所述图像数据进行预测处理，得到所述图像数据的图像推理结果。13.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：处理器和存储器，所述存储器
中存储有至少一段程序；所述处理器，用于执行所述存储器中的所述至少一段程序以实现上述如权利要求1至11任一所述的图像处理方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有可执行指令，所述可执行指令由处理器加载并执行以实现上述如权利要求1至11任一所述的图像处理方法。15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机指令，以实现上述如权利要求1至11任一所述的图像处理方法。
技术总结本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取重力传感器在第一时刻采集的重力方向，第一时刻是图像传感器器采集图像数据的时刻；根据重力方向，确定图像数据的图像内容朝向为第一方向；通过与第一方向对应的图像推理模型对图像数据进行预测处理，得到图像数据的图像推理结果。本申请通过获取终端的重力方向，确定了图像数据的图像内容朝向为第一方向，拓展了获取图像数据朝向的方式；通过调用图像推理模型对朝向第一方向的图像数据进行预测处理，避免了通过旋转图像对图像推理模型进行进一步训练，提升了图像推理模型的预测准确性。确性。确性。
技术研发人员：赵赓
受保护的技术使用者：哲库科技（上海）有限公司
技术研发日：2022.07.25
技术公布日：2022/11/1
