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CN104866564B - 图片搜索方法及装置 - Google Patents

图片搜索方法及装置 Download PDF

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CN104866564B CN201510262791.XA CN201510262791A CN104866564B CN 104866564 B CN104866564 B CN 104866564B CN 201510262791 A CN201510262791 A CN 201510262791A CN 104866564 B CN104866564 B CN 104866564B
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Abstract

本发明实施例公开了一种图片搜索方法和装置。所述图片搜索方法包括:显示图片;根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域;根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标;根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。本发明实施例提供的图片搜索方法和装置能够从用于搜索的图片中容易的识别出需要搜索的物体对应的图像。

Description

图片搜索方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及搜索引擎技术领域,尤其涉及一种图片搜索方法和装置。
背景技术
在互联网技术大行其道的今天,搜索引擎已经是我们普通人生活中必不可少的工具。随着文本搜索引擎技术的日臻成熟,图片搜索技术开始出现。相比于经过多年研究和实践,已经比较成熟的文本搜索,图片搜索无论在理论研究还是在工程实现上,都比较落后。就现有的图片搜索引擎的实现技术来说,可以将图片搜索引擎区分为基于文本的图片搜索引擎、基于内容的图片搜索引擎和基于语义的图片搜索引擎。
基于内容的图片搜索技术将图片的视觉特征,比如颜色、纹理、形状等,作为图片的表示特征,进行匹配和查找,从而获得用户可能需要的搜索结果。现有的基于内容的图片搜索引擎为了能够从图片中更为容易的识别出用户需要搜索的物体,一般都要求用户提供的用于搜索的图片的背景尽量简单。而实际上,用户使用的搜索图片并不一定满足这样的要求。比如,用户需要搜索自己途径的一幢大楼,而这幢大楼处于多个大楼中间,很难找到只拍摄到要搜索的大楼的拍摄角度。这样,获取到这幢大楼的背景简单的图片就有一定的难度。因为上述原因,就造成图片搜索的适用范围很小,受欢迎程度不高。
发明内容
针对上述技术问题,本发明实施例提供了一种图片搜索方法和装置,以从用于搜索的图片中容易的识别出需要搜索的物体对应的图像。
第一方面,本发明实施例提供了一种图片搜索方法,所述方法包括:
显示图片;
根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域;
根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标;
根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
第二方面,本发明实施例还提供了一种图片搜索装置,所述装置包括:
显示模块,用于显示图片;
识别模块,用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域;
目标确定模块,用于根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标;
请求模块,用于根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
本发明实施例提供的图片搜索方法和装置通过显示图片,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标,以及根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求,从而能够从用于搜索的图片中容易的识别出需要搜索的物体对应的图像。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的图片搜索方法的流程图;
图2是本发明第二实施例提供的图片搜索方法中识别的流程图;
图3是本发明第三实施例提供的图片搜索方法的流程图;
图4是本发明第四实施例提供的图片搜索方法的流程图;
图5是本发明第五实施例提供的图片搜索方法的流程图;
图6A是本发明第五实施例提供的区分显示和标签显示之前的图片的显示界面图;
图6B是本发明第五实施例提供的区分显示和标签显示之后的图片的显示界面图;
图7是本发明第六实施例提供的图片搜索方法中目标确定的流程图;
图8是本发明第七实施例提供的图片搜索装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
第一实施例
本实施例提供了图片搜索方法的一种技术方案。该技术方案可以由图片搜索装置来执行,该装置可以被集成在用户侧的计算设备中,例如智能移动终端,PC机中。
具体的,参见图1,所述图片搜索方法包括:
S11,显示图片。
在利用从图片中的搜索目标发起图片搜索之前,应该获取并显示用来获取搜索目标的图片。所述图片可以是用户利用摄像头拍摄到的图片,也可以是用户从网络上下载得到的图片。
S12,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域。
在显示屏幕上显示所述图片之后,获取用户在所述显示屏幕上绘制的曲线,并根据所述绘制的曲线在所述图片上识别一个封闭区域。所述封闭区域是所述曲线所围成的区域。
可以理解的是,用户在显示屏幕上绘制的曲线有时并不完全符合要求。具体的,用户在显示屏幕上绘制的曲线并不完全闭合。此时,可以根据所述曲线的起点和终点的位置识别所述曲线对应的封闭区域。具体的,可以先利用起点和终点之间的直线连线弥补不完全闭合的曲线,使其成为一条闭合曲线,将弥补后的闭合曲线所覆盖的区域识别为封闭区域。
S13,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标。
确定了所述曲线对应的封闭区域后,进一步的根据所述封闭区域确定搜索目标。所述搜索目标是用户将要发起的搜索请求所要搜索的目标物。该目标物可以是一个物体,也可以是一个人物。并且,所述搜索目标应该在所述图片中对应于一个具体的图像区域。
应该理解的是,所述搜索目标对应的图像区域与所述封闭区域的范围有可能有一定的出入。比如,在所述图片的一些部分,所述搜索目标对应的图像区域的范围大于所述封闭区域的范围,而在所述图片的另外一些部分,所述搜索目标对应的图像区域的范围小于所述封闭区域的范围。所述搜索目标所对应的图像区域的具体范围,应该看对所述搜索目标进行确定的确定结果。
S14,根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
从所述图片中确定出所述搜索目标之后,可以接收用户输入的搜索指令。优先的,可以在确定出搜索目标之后,向用户显示用于输入搜索指令的显示组件,并基于用户对于所述显示组件的操作而获取用户输入的搜索指令。
获取到用户输入的搜索指令之后,根据所述搜索指令,并基于所述搜索目标发起互联网搜索请求。
本实施例通过显示图片,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标,以及根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求,从而从用于搜索的图片中容易的识别出需要搜索的物体对应的图像。
第二实施例
本实施例以本发明的上述实施例为基础,进一步的提供了所述图片搜索方法中识别操作的一种技术方案。在该技术方案中,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域包括:识别用户在所述图片上绘制的线条;如果所述线条闭合,则识别出闭合的区域作为封闭区域;如果所述线条不闭合,则识别所述线条的端点距离;如果所述线条端点距离小于设定阈值,则确定所述线条围设的区域作为封闭区域。
参见图2,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域包括:
S21,识别用户在所述图片上绘制的线条。
应该理解的是,用户在显示屏幕上输入的滑动轨迹构成了用户在所述图片上绘制的线条。所述线条本身应该是闭合或者近似闭合的。
S22,如果所述线条闭合,则识别出闭合的区域作为封闭区域。
当用户在所述图片上绘制的线条本身是一个闭合线条的时候,从所述图片上识别出所述线条所包围的区域,也就是闭合的区域,作为所述封闭区域。所述封闭区域的空间范围应该并不超出所述图片的显示范围。
S23,如果所述线条不闭合,则识别所述线条的端点距离。
对于本身并不闭合的线条,如果该线条的两个端点,也就是起点和终点之间的空间距离不大,则仍可以根据所述线条确定所述封闭区域。具体的操作过程则是首先识别所述线条的两个端点之间的距离。
S24,如果所述线条端点距离小于设定阈值,则确定所述线条围设的区域作为封闭区域。
对能够识别闭合区域的端点间距离,预先设置有一个设定阈值。如果所述线条的两个端点之间的距离小于所述设定阈值,则仍可以将所述线条所围设的区域作为封闭区域。
本实施例通过识别用户在所述图片上绘制的线条,当所述线条闭合时,识别出闭合的区域作为封闭区域,当所述线条不闭合时,识别所述线条的端点距离,并在所述线条端点距离小于设定阈值时,确定所述线条围设的区域作为封闭区域,从而不仅能够根据用户输入的闭合线条识别封闭区域,而且能够根据用户输入的不闭合的线条识别封闭区域,提高了图片搜索方法的容错性。
第三实施例
本实施例以本发明的上述实施例为基础,进一步的提供了图片搜索方法的一种技术方案。在该技术方案中,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,还包括:如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
参见图3,所述图片搜索方法包括:
S31,显示图片。
S32,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域。
S33,如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
如果根据用户绘制的曲线识别出了多个封闭区域,则根据封闭区域确定唯一的搜索目标的难度较大。因此,如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,向用户发送异常信息,并且不再执行确定搜索目标的动作。
S34,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标。
S35,根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
本实施例通过在根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,当所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值之时,向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线,从而避免了存在多个封闭区域时难以确定搜索目标的情况,提高了所述图片搜索方法的可靠性。
第四实施例
本实施例以本发明的上述实施例为基础,进一步的提供了图片搜索方法的一种技术方案。在该技术方案中,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,还包括:计算所述封闭区域所圈定的区域面积;若所述区域面积小于预先设定的面积阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
参见图4,所述图片搜索方法包括:
S41,显示图片。
S42,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域。
S43,计算所述封闭区域所圈定的区域面积。
在一些情况下,根据所述曲线识别的封闭区域的面积过小。如果根据这样的封闭区域进一步的确定搜索目标,也会造成搜索目标的识别困难。因此,在确定搜索目标之前,需要对所述封闭区域的区域面积进行计算和区分。
具体的,对所述封闭区域的区域面积进行计算和区分时,首先要计算所述封闭区域所圈定的区域面积。
S44,若所述区域面积小于预先设定的面积阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
对所述封闭区域所圈定的区域面积设定有面积阈值。所述面积阈值是一个下限阈值。也就是说,如果所述区域面积小于所述面积阈值,则所述封闭区域异常,需要向用户发送异常信息,并终止进一步的搜索目标确定操作。
S45,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标。
S46,根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
本实施例通过在根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,计算所述封闭区域所圈定的区域面积,以及当所述区域面积小于预先设定的面积阈值之时,向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线,从而避免了在过小的封闭区域上确定搜索目标的操作,提高了所述图片搜索方法的可靠性。
第五实施例
本实施例以本发明上述实施例为基础,进一步的提供了图片搜索方法的一种技术方案。在该技术方案中,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标之后,还包括:在所述图片中区别显示所述搜索目标;为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,所述搜索标签用于供用户输入搜索指令。
参见图5,所述图片搜索方法包括:
S51,显示图片。
S52,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域。
S53,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标。
S54,在所述图片中区别显示所述搜索目标。
在本实施例中,从所述封闭区域中确定搜索目标之后,对确定的所述搜索目标进行区别显示。特别的所述区别显示可以是高亮显示。
S55,为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,所述搜索标签用于供用户输入搜索指令。
在对所述搜索目标进行区别显示之后,还需要在所述显示界面上显示搜索标签62。所述搜索标签62可以是一个按钮,也可以是其他的显示控件。
图6A及图6B分别是区分显示和标签显示之前及之后的图片的显示界面图。参见图6A及图6B,在根据用户绘制的曲线60确定所述搜索目标61之后,对所述搜索目标61进行区别显示。并且在所述搜索目标的周围显示用于供用户输入搜索指令的搜索标签62。
S56,根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
本实施例通过在根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标之后,在所述图片中区别显示所述搜索目标,以及为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,从而方便了用户根据所述搜索目标输入搜索指令,进而发起搜索请求。
第六实施例
本实施例以本发明上述实施例为基础,进一步的提供了图片搜索方法中目标确定的一种技术方案。在该技术方案中,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标包括:获取所述封闭曲线在所述图片内选择的至少一个像素点;在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为所述搜索目标。
参见图7,根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标包括:
S71,获取所述封闭曲线在所述图片内选择的至少一个像素点。
可以理解的是,虽然在所述图片上划定了用来识别搜索目标的封闭曲线,但是,所述封闭区域内仍然可能包括不属于所述搜索目标的物体的图像。为了进一步的从所述封闭区域内容易的识别出所述搜索目标,在所述图片上圈定所述封闭区域之后,用户还可以在所述封闭区域内选择属于所述搜索目标的至少一个像素点。对应的,确定所述搜索目标的操作包括获取属于所述搜索目标的至少一个像素点
S72,在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为所述搜索目标。
获取所述至少一个像素点之后,从所述图片中识别包含这个或者这些像素点的主体,并将识别得打的主体作为搜索目标。
本实施例通过获取所述封闭曲线在所述图片内选择的至少一个像素点,以及在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为所述搜索目标,从而使得对搜索目标的识别更为容易。
第七实施例
本实施例提供了图片搜索装置的一种技术方案。参见图8,在该技术方案中,所述图片搜索装置包括:显示模块81、识别模块82、目标确定模块86以及请求模块89。
所述显示模块81用于显示图片。
所述识别模块82用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域。
所述目标确定模块86用于根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标。
所述请求模块89用于根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
进一步的,所述识别模块82包括:线条识别子模块、第一区域识别子模块、距离识别子模块以及第二区域识别子模块。
所述线条识别子模块用于识别用户在所述图片上绘制的线条。
所述第一区域识别子模块用于如果所述线条闭合,则识别出闭合的区域作为封闭区域。
所述距离识别子模块用于如果所述线条不闭合,则识别所述线条的端点距离。
所述第二区域识别子模块用于如果所述线条端点距离小于设定阈值,则确定所述线条围设的区域作为封闭区域。
进一步的,所述图片搜索装置还包括:第一提示模块83。
所述第一提示模块83用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
进一步的,所述图片搜索装置还包括:面积计算模块84以及第二提示模块85。
所述面积计算模块84用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,计算所述封闭区域所圈定的区域面积;
所述第二提示模块85用于当所述区域面积小于预先设定的面积阈值之时,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
进一步的,所述图片搜索装置还包括:区别显示模块87以及搜索标签显示模块88。
所述区别显示模块87用于根据所述封闭区域在所述图片中确定搜索目标之后,在所述图片中区别显示所述搜索目标;
所述搜索标签显示模块88用于为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,所述搜索标签用于供用户输入搜索指令。
进一步的,所述搜索目标模块包括:像素点获取子模块以及主体识别子模块。
所述像素点获取子模块用于获取所述封闭曲线在所述图片内选择的至少一个像素点。
所述主体识别子模块用于在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为所述搜索目标。
本领域普通技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现,从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明,对于本领域技术人员而言,本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种图片搜索方法,其特征在于,包括:
显示图片;
根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域;
获取所述封闭区域内选择的至少一个像素点;
在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为搜索目标;
在所述图片中区别显示所述搜索目标;
在所述图片中近所述搜索目标处为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,所述搜索标签显示在所述图片中,用于供用户输入搜索指令;
根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域包括:
识别用户在所述图片上绘制的线条;
如果所述线条闭合,则识别出闭合的区域作为封闭区域;
如果所述线条不闭合,则识别所述线条的端点距离;
如果所述线条端点距离小于设定阈值,则确定所述线条围设的区域作为封闭区域。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,还包括:
如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,还包括:
计算所述封闭区域所圈定的区域面积;
若所述区域面积小于预先设定的面积阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
5.一种图片搜索装置,其特征在于,包括:
显示模块,用于显示图片;
识别模块,用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域;
像素点获取模块,用于获取所述封闭区域内选择的至少一个像素点;
主体识别模块,用于在所述图片中识别包括所述像素点的主体,作为搜索目标;在所述图片中区别显示所述搜索目标;在所述图片中近所述搜索目标处为所述搜索目标建立搜索标签并进行显示,所述搜索标签显示在所述图片中,用于供用户输入搜索指令;
请求模块,用于根据用户输入的搜索指令,基于所述搜索目标发起搜索请求。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述识别模块包括:
线条识别子模块,用于识别用户在所述图片上绘制的线条;
第一区域识别子模块,用于如果所述线条闭合,则识别出闭合的区域作为封闭区域;
距离识别子模块,用于如果所述线条不闭合,则识别所述线条的端点距离;
第二区域识别子模块,用于如果所述线条端点距离小于设定阈值,则确定所述线条围设的区域作为封闭区域。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:
第一提示模块,用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,如果所述封闭区域的数量大于设定的数量阈值,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:
面积计算模块,用于根据用户在所述图片上绘制的曲线识别封闭区域之后,计算所述封闭区域所圈定的区域面积;
第二提示模块,用于当所述区域面积小于预先设定的面积阈值之时,则向用户发送异常信息,以提示用户重新划定封闭曲线。
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PCT/CN2015/092415 WO2016184031A1 (zh) 2015-05-21 2015-10-21 图片搜索方法、装置和存储介质
US15/504,189 US20180067971A1 (en) 2015-05-21 2015-10-21 Image Search Method, Apparatus and Storage Medium

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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104866564B (zh) * 2015-05-21 2019-03-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 图片搜索方法及装置
CN107533566A (zh) * 2016-02-25 2018-01-02 华为技术有限公司 对图片的内容进行检索的方法、便携式电子设备和图形用户界面
CN107330634B (zh) * 2017-07-20 2020-10-16 浙江之江工程项目管理有限公司 一种工程建设监理质量验收实测实量方法及其系统
CN110134808B (zh) * 2019-05-22 2020-06-05 北京旷视科技有限公司 图片检索方法、装置、电子设备及存储介质
CN111986289B (zh) * 2020-08-20 2024-08-09 广联达科技股份有限公司 封闭区域的搜索方法、装置及电子设备
WO2022222096A1 (zh) * 2021-04-22 2022-10-27 京东方科技集团股份有限公司 手绘图形识别方法、装置和系统,以及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101706793A (zh) * 2009-11-16 2010-05-12 中兴通讯股份有限公司 搜索图片的方法和装置
CN102968268A (zh) * 2012-10-23 2013-03-13 深圳市中兴移动通信有限公司 一种裁剪图片的方法与装置
CN103530056A (zh) * 2013-10-24 2014-01-22 深圳市中兴移动通信有限公司 一种自由截屏的方法和移动终端
CN104090761A (zh) * 2014-07-10 2014-10-08 福州瑞芯微电子有限公司 一种截图应用装置和方法

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR930009639B1 (ko) * 1989-07-09 1993-10-08 가부시끼가이샤 히다찌세이사꾸쇼 화상데이타를 이용하는 문서데이타 처리방법 및 장치
JP3345433B2 (ja) * 1991-12-13 2002-11-18 富士通株式会社 画像編集装置
US6201550B1 (en) * 1997-06-30 2001-03-13 Fuji Xerox Co., Ltd. Image forming apparatus and method of generating gradation pattern
ATE463779T1 (de) * 2001-08-03 2010-04-15 Hill Rom Services Inc Patienten-point-of-care-computersystem
US7657124B2 (en) * 2004-02-27 2010-02-02 The Boeing Company Multiple image data source information processing systems and methods
EP1624392A1 (en) * 2004-07-02 2006-02-08 Canon Kabushiki Kaisha Method, apparatus, and program for retrieving data
CN100464332C (zh) * 2007-03-20 2009-02-25 北京中星微电子有限公司 一种图片查询方法及系统
US9143573B2 (en) * 2008-03-20 2015-09-22 Facebook, Inc. Tag suggestions for images on online social networks
US8312380B2 (en) * 2008-04-04 2012-11-13 Yahoo! Inc. Local map chat
CN102111653A (zh) * 2009-12-25 2011-06-29 康佳集团股份有限公司 机顶盒实现数码相框的方法及机顶盒
JP2011211493A (ja) * 2010-03-30 2011-10-20 Sony Corp 撮像装置、表示方法及びプログラム
US20110292231A1 (en) * 2010-05-28 2011-12-01 Winters Dustin L System for managing privacy of digital images
JP6373758B2 (ja) * 2011-11-16 2018-08-15 ボルケーノ コーポレイション 医療計測システムおよび方法
TWI544350B (zh) * 2011-11-22 2016-08-01 Inst Information Industry Input method and system for searching by way of circle
US8880496B2 (en) * 2011-12-18 2014-11-04 Microsoft Corporation Map-based selection of query component
US9311734B1 (en) * 2012-07-24 2016-04-12 Google Inc. Adjusting a digital image characteristic of an object in a digital image
US20150269264A1 (en) * 2014-03-20 2015-09-24 RealAnalogics, Inc. Interactive Real Estate Information Resource Systems And Methods
US9672588B1 (en) * 2014-06-13 2017-06-06 Amazon Technologies, Inc. Approaches for customizing map views
US20160004723A1 (en) * 2014-07-01 2016-01-07 Google Inc. Providing Geographically Relevant Information to Users
US9396483B2 (en) * 2014-08-28 2016-07-19 Jehan Hamedi Systems and methods for determining recommended aspects of future content, actions, or behavior
CN104333748A (zh) * 2014-11-28 2015-02-04 广东欧珀移动通信有限公司 获取图像主体对象的方法、装置及终端
CN104866564B (zh) * 2015-05-21 2019-03-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 图片搜索方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101706793A (zh) * 2009-11-16 2010-05-12 中兴通讯股份有限公司 搜索图片的方法和装置
CN102968268A (zh) * 2012-10-23 2013-03-13 深圳市中兴移动通信有限公司 一种裁剪图片的方法与装置
CN103530056A (zh) * 2013-10-24 2014-01-22 深圳市中兴移动通信有限公司 一种自由截屏的方法和移动终端
CN104090761A (zh) * 2014-07-10 2014-10-08 福州瑞芯微电子有限公司 一种截图应用装置和方法

Also Published As

Publication number Publication date
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