[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：在针对原始图像进行特效编辑时，获取与所述特效编辑匹配的配置信息，所述配置信息包括用于对所述原始图像进行特效编辑的深度学习推理节点、前处理功能节点和后处理功能节点；根据配置信息对前处理功能节点的处理逻辑进行调用，获得输入数据；通过深度学习推理节点对应的算法模型获得输出数据；根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，获得添加有特效的目标图像。本公开在对原始图像进行不同特效编辑时，实现了对相同处理逻辑的复用，从而可达到降低图像类应用程序的体积、提高开发效率的目的。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着终端技术和网络技术的不断发展，出现了越来越多的适配终端的应用程序。例如图像类应用程序，通过图像类应用程序可以对原始图像进行多种类型的特效编辑，以在原始图像中添加不同的特效，从而提升图像的展示效果。

目前，在对原始图像进行某种类型的特效编辑时，需要通过与该种类型的特效编辑对应的配置文件实现，该配置文件中存储有实现该种类型的特效编辑所需要的处理逻辑。然而，由于不同特效之间的相似性，与不同类型的特效编辑对应的配置文件中可能存在较多重复的处理逻辑，且随着特效种类的不断增多，现有的处理方式会导致重复的处理逻辑越来越多，从而导致图像类应用程序包的体积不断增大。且在每个配置文件中存储实现某种类型的特效编辑的完整处理逻辑会带来较大的开发工作量，从而降低开发效率。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，在对原始图像进行不同特效编辑时，实现了对相同处理逻辑的复用，从而可达到降低图像类应用程序的体积、提高开发效率的目的。

本公开实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：

在针对原始图像进行特效编辑时，获取与所述特效编辑匹配的配置信息，所述配置信息包括用于对所述原始图像进行特效编辑的深度学习推理节点，以及与所述深度学习推理节点关联的前处理功能节点和后处理功能节点；

根据所述配置信息对所述前处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述前处理功能节点的处理逻辑对所述原始图像进行变换处理，获得符合所述深度学习推理节点对应的算法模型输入要求的输入数据；

通过所述深度学习推理节点对应的算法模型基于所述输入数据对所述原始图像进行特效编辑，获得输出数据；

根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述后处理功能节点的处理逻辑对所述输出数据进行变换处理，获得添加有特效的目标图像。

本公开实施例还提供了一种图像处理装置，该装置包括：

获取模块，用于在针对原始图像进行特效编辑时，获取与所述特效编辑匹配的配置信息，所述配置信息包括用于对所述原始图像进行特效编辑的深度学习推理节点，以及与所述深度学习推理节点关联的前处理功能节点和后处理功能节点；

第一调用模块，用于根据所述配置信息对所述前处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述前处理功能节点的处理逻辑对所述原始图像进行变换处理，获得符合所述深度学习推理节点对应的算法模型输入要求的输入数据；

第二调用模块，用于通过所述深度学习推理节点对应的算法模型基于所述输入数据对所述原始图像进行特效编辑，获得输出数据；

第三调用模块，用于根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述后处理功能节点的处理逻辑对所述输出数据进行变换处理，获得添加有特效的目标图像。

本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；