本發(fā)明屬于圖像處理領域，尤其涉及一種圖片分析分析方法及分析系統(tǒng)。

背景技術：

圖片飽和度，表示色彩的純度。其中，純度越高表現(xiàn)越鮮明，純度較低表現(xiàn)越黯淡。色飽和度，表示光線的彩色深淺度或鮮艷度，取決于彩色中的白色光含量。其中，白光含量越高彩色光含量就越低，色彩飽和度即越低，反之亦然。飽和度的屬性值記錄為百分比形式，其中，純白光的色彩飽和度為0，而純彩色光的飽和度則為100％。

現(xiàn)有對圖片飽和度的分析方法，是通過Windows圖片查看器，一張一張看圖片，然后手動記錄飽和度分析結果?，F(xiàn)有分析方法，具有諸多弊端，如：

(1)耗時較長，通過圖片瀏覽工具看圖片，時間會浪費在打開圖片和關閉圖片上、以及等待圖片開啟中；

(2)手動輸入分析結果容易出錯；以及

(3)如果圖片有問題，需要輸入網(wǎng)址打開源網(wǎng)頁去檢測，檢測過程繁瑣。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種圖片分析方法和分析系統(tǒng)，可以解決現(xiàn)有技術中耗時長、易出錯、以及檢測過程繁瑣的技術問題。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施例提供了一種圖片分析方法，包括：

接收圖片的來源數(shù)據(jù)；

對圖片的屬性進行分析，所述屬性至少包括：高度、寬度、飽和度、和所 占存儲空間的大??；

根據(jù)屬性分析結果調(diào)整展示格式；

根據(jù)預設飽和度測試標準，對所述圖片的飽和度進行篩選，以生成飽和度分析結果；以及

將所述圖片的展示格式和所述飽和度分析結果存儲為圖片分析集中的一條飽和度分析記錄。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施例提供了一種圖片分析系統(tǒng)，包括：

接收模塊，用于接收圖片的來源數(shù)據(jù)；

分析模塊，用于對圖片的屬性進行分析，所述屬性至少包括：高度、寬度、飽和度、和所占存儲空間的大??；

展示模塊，用于根據(jù)屬性分析結果調(diào)整展示格式；

篩選模塊，用于根據(jù)預設飽和度測試標準，對所述圖片的飽和度進行篩選，以生成飽和度分析結果；以及

存儲模塊，用于將所述圖片的展示格式和所述飽和度分析結果存儲為圖片分析集中的一條飽和度分析記錄。

相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明的圖片分析方法和分析系統(tǒng)，通過對圖片進行管理和分析，具有分析速度快、不易出錯、以及檢測過程簡便的優(yōu)點。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一提供的圖片分析方法的工作流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例二提供的圖片分析方法的工作流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例二中圖片展示的效果示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例二中統(tǒng)計結果的示例圖；

圖5是本發(fā)明實施例三中提供的圖片分析系統(tǒng)的模塊示意圖。

具體實施方式

請參照附圖中的圖式，其中相同的組件符號代表相同的組件。以下的說明是基于所示例的本發(fā)明的具體實施例，其不應被視為限制本發(fā)明未在此詳述的其它具體實施例。

請參照以下實施例，其中實施例一側重于圖片分析方法的基礎流程，實施例二側重于圖片分析方法的優(yōu)化流程，實施例三側重于圖片分析系統(tǒng)?？梢岳斫獾氖牵弘m然各實施例的側重不同，但其設計思想是一致的。且，在某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見說明書全文的詳細描述，不再贅述。

實施例一

請參閱圖1，所示為圖片分析方法的工作流程示意圖。可以理解的是，所述圖片分析方法，可以由一分析設備進行實施，所述分析設備可以為計算機、手機等智能終端。所述分析方法，包括如下步驟：

在步驟S101中，接收圖片的來源數(shù)據(jù)。

可以理解的是，在接收所述圖片數(shù)據(jù)來源之后，根據(jù)所述圖片的來源數(shù)據(jù)，下載或調(diào)取所述圖片。其中，如果圖片來源為網(wǎng)頁格式，則從所述網(wǎng)頁下載所述圖片；如果圖片來源指向本地存儲空間，則從所述存儲空間中調(diào)取所述圖片。

其中，通過對數(shù)據(jù)來源進行管理，可以在檢測時，快速鏈接到所述圖片，不僅提高了檢測的速度，而且方便查找第一手的圖片資料。

在步驟S102中，對圖片的屬性進行分析，所述屬性至少包括：高度、寬度、飽和度、和所占存儲空間的大小。

可以理解的是，所述圖片的屬性還包括：圖片的分辨率、和圖片的最佳顯示比例等。

在步驟S103中，根據(jù)屬性分析結果調(diào)整展示格式，并對圖片進行展示。

可以理解的是，所述根據(jù)屬性分析結果，僅需分析結果中的高度、寬度和所占存儲空間的大小，而不需要飽和度。具體而言，本步驟包括：

(1)設置展示標準，所述展示標準至少包括：每頁、每行、或每列展示的圖片個數(shù)、展示空間的大小、和圖片的排序原則；

(2)按照展示標準展示所述屬性分析結果，并對展示格式進行調(diào)整；以及

(3)按照所述展示格式進行圖片的展示。

在步驟S104中，根據(jù)預設飽和度測試標準，對所述圖片的飽和度進行篩選，以生成飽和度分析結果。

可以理解的是：在本實施例中，本步驟具體包括：

(1)預設測試標準，通常設置為【5％，95％】；

(2)判斷圖片飽和度是否在測試標準的區(qū)間內(nèi)；其中，

(3)若不在所述區(qū)間內(nèi)，如飽和度為4％，則飽和度分析結果為失??；或

(4)若在所述區(qū)間內(nèi)，如飽和度為29％，則飽和度分析結果為成功。

其中，所述成功和失敗，不是指無法分析失敗，而是指所分析的圖片本身的飽和度設置錯誤。

在步驟S105中，將所述圖片的展示格式和所述飽和度分析結果存儲為圖片分析集中的一條飽和度分析記錄。

可以理解的是，所述圖片分析集至少包括：包括圖片總數(shù)、已分析圖片的總數(shù)、以及已完分析的圖片的分析飽和度分析記錄。所述飽和度分析記錄至少包括：圖片來源、飽和度、以及是否合格等。

本發(fā)明的圖片分析方法，通過對圖片的來源、屬性進行管理和分析，既保證了分析數(shù)據(jù)的準確、提高了分析速度，又篩選了失敗結果，降低了待檢數(shù)量，使檢測過程更加簡便。

實施例二

請參閱圖2，所示為圖片分析方法的工作流程示意圖。

可以理解的是，圖2是圖1所示分析方法的流程優(yōu)化。其中，為了體現(xiàn)出圖1中原有步驟與圖2中優(yōu)化步驟的差異，原有步驟以S10開頭，優(yōu)化步驟以S20開頭。以下步驟的執(zhí)行按照出現(xiàn)的先后順序，除非另有所指。

在步驟S101中，接收圖片的來源數(shù)據(jù)。

在步驟S102中，對圖片的屬性進行分析。

可以理解的是，所述屬性至少包括：高度、寬度、飽和度、和所占存儲空間的大小。

在步驟S201中，根據(jù)所述屬性分析結果與預設屬性進行對比，判斷是否對所述圖片進行壓縮。其中，若進行壓縮，則執(zhí)行步驟S202，若不進行壓縮，則執(zhí)行步驟S103。

可以理解的是，在本實施例中，所述判斷的步驟具體包括：

(1)分別判斷分析結果中的高度、寬度、和所占存儲空間的大小的屬性值是否超過預設屬性中的預設高度、預設寬度、和所占存儲空間的屬性值；其中，

(2)若三者皆未超過，則判斷結果為不進行壓縮；或

(3)若所述三者之一超過，則判斷結果為進行壓縮。

在步驟S202中，按照壓縮參數(shù)進行壓縮，并將壓縮參數(shù)作為屬性分析結果。

可以理解的是，所述壓縮參數(shù)，包括但不限于：預設的屬性值、以及壓縮率。所述進行壓縮，其步驟具體包括：

(1)將超過的屬性值調(diào)整為預設屬性值；以及

(2)根據(jù)預設的壓縮率調(diào)整另外兩個未超過的屬性值。

可以理解的是，所述壓縮率取決于圖片的最佳顯示比例、預設高度與預設 寬度的比例、或所占空間的大小中的一種。

在步驟S103中，根據(jù)屬性分析結果調(diào)整展示格式，并對圖片進行展示。

可以理解的是，還可以通過設定圖片的排序原則對圖片的展示順序進行調(diào)整。所述排序原則，包括但不限于：按照寬度的大小、分辨率高低、或所占存儲空間的大小等。請參閱圖3，所示為圖片展示的效果示意圖。其中，為了對圖片進行管理，以便快速的檢測或修改，還可以將所述接收的圖片來源數(shù)據(jù)生成二維碼，并與所述圖片一同進行展示。

在步驟S104中，根據(jù)預設飽和度測試標準，對所述圖片的飽和度進行篩選，以生成飽和度分析結果。

在步驟S203中，對所述飽和度分析結果進行抽檢，其中抽檢的圖片為所述飽和度分析結果為成功的圖片。

在步驟S105中，將所述圖片的展示格式和所述飽和度分析結果存儲為圖片分析集中的一條飽和度分析記錄。

在步驟S204中，將所述飽和度分析記錄進行統(tǒng)計，生成統(tǒng)計結果。

請參閱圖4，所示為統(tǒng)計結果的示例圖。其中所述統(tǒng)計結果或稱結果統(tǒng)計至少包括：分析完成進度和分析的成功率，還可以包括：包括圖片總數(shù)、已完成分析圖片的總數(shù)、以及已完分析的圖片的分析飽和度的分析記錄。其中，所述飽和度分析記錄至少包括：圖片來源、飽和度、以及是否合格，還可以包括：圖片ID、是否測試、測試日期、或瀏覽器版本等。

本發(fā)明的圖片分析方法，通過對圖片的來源、屬性進行管理和分析，既保證了分析數(shù)據(jù)的準確、提高了分析速度，又篩選了失敗結果，降低了待檢數(shù)量，使檢測過程更加簡便。此外，還加入了對圖片進行壓縮、抽檢、以及進行統(tǒng)計的步驟，使分析結果更加準確，且易于調(diào)取及進行深度分析。

實施例三

請參閱圖5，所示為圖片分析系統(tǒng)的模塊示意圖。

所述圖片分析系統(tǒng)100，包括：接收模塊1、分析模塊2、壓縮模塊3、展示模塊4、篩選模塊5、存儲模塊6、以及統(tǒng)計模塊7。

具體而言，所述接收模塊1，用于接收圖片的來源數(shù)據(jù)、以及根據(jù)所述圖片的來源數(shù)據(jù)，上傳或調(diào)取所述圖片。

分析模塊2，用于對圖片的屬性進行分析，所述屬性至少包括：高度、寬度、飽和度、和所占存儲空間的大小。

壓縮模塊3，用于根據(jù)所述屬性分析結果與預設屬性進行對比，判斷是否對所述圖片進行壓縮；并當進行壓縮時，按照壓縮參數(shù)進行壓縮，并將壓縮參數(shù)作為屬性分析結果發(fā)送給所述展示模塊4。

具體而言，所述壓縮模塊3包括：對子模塊31與調(diào)整子模塊32。

對比子模塊31，用于分別對比分析結果中的高度、寬度、和所占存儲空間的大小的屬性值之一是否超過預設屬性中的預設高度、預設寬度、和所占存儲空間的屬性值，以判斷是否進行壓縮。

調(diào)整子模塊32，用于當所述判斷子模塊31的判斷結果為為進行壓縮時，將超過的屬性值調(diào)整為預設屬性值，以及根據(jù)預設的壓縮率調(diào)整另外兩個未超過的屬性值。

展示模塊4，用于根據(jù)屬性分析結果調(diào)整展示格式，并對圖片進行展示。

具體而言，所述展示模塊4還用于：(1)設置展示標準，所述展示標準至少包括：每頁、每行、或每列展示的圖片個數(shù)、展示空間的大小、和圖片的排序原則；(2)按照所述展示標準展示所述屬性分析結果，并對所述展示格式進行調(diào)整；(3)按照所述展示格式進行圖片的展示。

所述展示模塊4還用于：將所述接收的圖片來源數(shù)據(jù)生成二維碼，并與所述圖片一同進行展示。

篩選模塊5，用于根據(jù)預設飽和度測試標準，對所述圖片的飽和度進行篩選，以生成飽和度分析結果。

所述篩選模塊5包括：參數(shù)子模塊51、判斷子模塊52、結果子模塊53、以及抽檢子模塊54。

具體而言，參數(shù)子模塊51，用于預設測試標準。判斷子模塊52，用于判斷圖片飽和度是否在測試標準的區(qū)間內(nèi)。結果子模塊53，用于生成飽和度分析結果，其中，若不在所述區(qū)間內(nèi)則所述飽和度分析結果為失敗，若在所述區(qū)間內(nèi)則所述飽和度分析結果為成功。抽檢子模塊54，用于對所述飽和度分析結果進行抽檢，其中抽檢的圖片包括所述飽和度分析結果為成功的圖片。

存儲模塊6，用于將所述圖片的展示格式和所述飽和度分析結果存儲為圖片分析集中的一條飽和度分析記錄。

可以理解的是，所述圖片分析集至少包括：包括圖片總數(shù)、已分析圖片的總數(shù)、以及已完分析的圖片的分析飽和度分析記錄。所述飽和度分析記錄至少包括：圖片來源、飽和度、以及是否合格等。

統(tǒng)計模塊7，用于將所述飽和度分析記錄進行統(tǒng)計，生成統(tǒng)計結果，其中所述統(tǒng)計結果至少包括：分析完成進度和分析的成功率。

可以理解的是，所述展示模塊4，還用于展示所述存儲模塊6中的圖片分析集、以及統(tǒng)計模塊7中的統(tǒng)計結果。

本發(fā)明的圖片分析系統(tǒng)，通過對圖片的來源、屬性進行管理和分析，既保證了分析數(shù)據(jù)的準確、提高了分析速度，又篩選了失敗結果，降低了待檢數(shù)量，使檢測過程更加簡便。此外，還加入了對圖片進行壓縮、抽檢、以及進行統(tǒng)計 的步驟，使分析結果更加準確，且易于調(diào)取及進行深度分析。

本發(fā)明實施例提供的圖片分析方法和分析系統(tǒng)，屬于同一構思，其具體實現(xiàn)過程詳見說明書全文，此處不再贅述。

綜上所述，雖然本發(fā)明已以優(yōu)選實施例揭露如上，但上述優(yōu)選實施例并非用以限制本發(fā)明，本領域的普通測試人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，均可作各種更動與潤飾，因此本發(fā)明的保護范圍以權利要求界定的范圍為準。