星芒添加方法、装置、计算机设备及可读存储介质与流程

1.本发明实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种星芒添加方法、装置、计算机设备及可读存储介质。


背景技术：

2.星芒效果早期是通过在相机镜头前加上星光镜片而使拍摄的照片产生光芒四射的效果，星光镜的玻璃上通过蚀刻的方法雕刻出不同类型的纵横线型条纹，在点光源的作用下，可以使拍摄景物中的光亮点产生衍射，从而使拍摄的照片上的每个光源点都放射出特定线束的光芒。
3.随着时代的发展，通过滤镜片来获得美化效果的方式正逐渐被美图软件方式所替代，星芒可以给整个画面带来梦幻、浪漫的效果，在夜景拍摄等场景使用率很高，为了迎合这方面的需求，于是出现了星芒滤镜算法，通过算法的实现来模拟星光镜产生的光芒四射效果。目前市面上常见的星芒滤镜效果在视频或图像整体亮度偏低，整幅画面没有特别突出的高光区域场景下，看不到星芒效果或无法进行添加星芒效果，导致用户使用体验不佳。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种星芒添加方法、装置、计算机设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中星芒效果不佳的问题。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种星芒添加方法，其包括：
6.对处理图片进行灰度处理，得到所述处理图片的灰度图像，并对所述灰度图像进行直方图统计，得到所述灰度图像中所有灰度值的分布；
7.根据预设比例阈值以及所述灰度图像的尺寸确定高光点数量，并根据所述高光点数量以及所述灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光区域的分割阈值；
8.根据所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，并对二值化结果进行膨胀处理，得到至少一高光区域和每一高光区域对应的高光点；
9.根据预置面积阈值从所述高光区域中筛选出目标高光区域；
10.根据高光点的灰度值及所述灰度图像中最大灰度值的关系对所述高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子；
11.根据所述强度变化因子确定星芒素材尺寸，并按所述星芒素材尺寸添加对应大小星芒素材至所述处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。
12.第二方面，本发明实施例提供了一种星芒添加装置，其包括：
13.统计模块，用于对处理图片进行灰度处理，得到所述处理图片的灰度图像，并对所述灰度图像进行直方图统计，得到所述灰度图像中所有灰度值的分布；
14.计算模块，用于根据预设比例阈值以及所述灰度图像的尺寸确定高光点数量，并根据所述高光点数量以及所述灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光
区域的分割阈值；
15.二值化模块，用于根据所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，并对二值化结果进行膨胀处理，得到至少一高光区域和每一高光区域对应的高光点；
16.筛选模块，用于根据预置面积阈值从所述高光区域中筛选出目标高光区域；
17.归一化模块，用于根据高光点的灰度值及所述灰度图像中最大灰度值的关系对所述高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子；
18.星芒添加模块，用于根据所述强度变化因子确定星芒素材尺寸，并按所述星芒素材尺寸添加对应大小星芒素材至所述处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。
19.第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的星芒添加方法。
20.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的星芒添加方法。
21.本发明实施例提供了一种星芒添加方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括对处理图片进行灰度处理，得到处理图片的灰度图像，并对灰度图像进行直方图统计，得到灰度图像中所有灰度值的分布；根据预设比例阈值以及灰度图像的尺寸确定高光点数量，并根据高光点数量以及灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光区域的分割阈值；根据分割阈值对灰度图像进行二值化处理，并对二值化结果进行膨胀处理，得到至少一高光区域和每一高光区域对应的高光点；根据预置面积阈值从高光区域中筛选出目标高光区域；根据高光点的灰度值及灰度图像中最大灰度值的关系对高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子；根据强度变化因子确定星芒素材尺寸，并按星芒素材尺寸添加对应大小星芒素材至处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。该方法通过对处理图片进行灰度处理、直方图统计，接着进行分割阈值的计算，确定处理图片中的高光区域和高光点，根据高光点的强度变化因子调整添加的星芒尺寸，实现星芒尺寸根据高光点亮度差异进行调整，优化星芒效果的显示，提升用户体验。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。
23.图1为本发明实施例提供的星芒添加方法的流程示意图；
24.图2为图1中步骤130的子流程示意图；
25.图3为本发明实施例提供的星芒添加方法一实施例的子流程示意图；
26.图4为本发明实施例提供的星芒添加装置的示意性框图。
具体实施方式
27.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发
明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
29.还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
30.还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
31.以往对于视频中的目标对象的撷取方式，是利用一固定大小的目标追踪框追踪目标对象，而目标追踪框的尺寸应以最接近目标对象的尺寸为最佳。一般而言，目标对象在每一帧图像的目标追踪框中的大小通常会随着时间的递移而改变，例如：镜头拉近或拉远时就会改变目标对象在目标追踪框中的显示大小。若仅以固定尺寸的目标追踪框来圈选目标对象的话，当选目标对象的尺寸大于或小于目标追踪框时，使得在其它后续的应用中经由目标追踪框对目标对象所撷取出的特征值会产生偏差，使得后续的计算结果错误。
32.因此，有人提出可变动的目标追踪框，应用在会变动的目标对象上。针对每一帧图像中的目标对象大小，都调整其相应大小的目标追踪框，导致目标追踪框容易出现剧烈的变化。因此，调整目标追踪框变化幅度是亟待解决的技术问题。
33.本发明实施例提供的方法依次使用中值滤波处理和均值滤波处理对目标追踪框的属性进行滤波处理，不仅使目标追踪框的位置移动平顺，目标追踪框的大小根据追踪目标大小变动时也会变得滑顺。
34.请参阅图1为本发明实施例提供的星芒添加方法的流程示意图，该方法包括步骤s110～s160。
35.步骤s110、对处理图片进行灰度处理，得到所述处理图片的灰度图像，并对所述灰度图像进行直方图统计，得到所述灰度图像中所有灰度值的分布；
36.本实施例中，对处理图片进行灰度化处理，即将处理图片转化为灰度图像。在灰度图像中，灰度值较大的像素点较亮，灰度值较小的像素点则较暗。由于人眼对绿色的敏感度最高，对蓝色的敏感度最低，因此需要对rgb三个颜色通道分别采用不同的权重来进行加权平均获得比较合理的灰度图像。所采用的灰度化计算公式为：
37.gray＝0.299*r 0.578*g 0.114*b
38.式中，gray表示计算后像素点的灰度值，r表示处理图片像素点红色通道像素值，g表示绿色通道像素值，b表示蓝色通道像素值，gray、r、g、b的值范围均为0～255。
39.接着对灰度图像进行直方图统计，统计灰度图像中所有灰度值的分布，从统计结果可知整幅图像中每个灰度值对应的像素点数量、最大灰度值和最小灰度值。为了方便存储，对于灰度值范围为0～255的图像，可以利用一个数组长度为256的一维无符号整型数组存储各个灰度值对应的像素点数量，即数组的下标表示灰度值，数组值表示该灰度值的像素点数量。例如，8bit图像的灰度值范围即为0～255。
40.步骤s120、根据预设比例阈值以及所述灰度图像的尺寸确定高光点数量，并根据
所述高光点数量以及所述灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光区域的分割阈值；
41.本实施例中，设定一个比例阈值，根据设定的比例阈值和灰度图像的尺寸确定高光点数量，根据高光点数量和灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光区域的分割阈值。例如求得的分割阈值为0.05％，那么灰度图像中最亮的前0.05％的像素点即判定为高光点。
42.进一步的，计算分割阈值具体包括：通过标记处理图片，获取处理图片的尺寸，接着基于处理图片的尺寸和预设的比例阈值，根据以下公式计算得到高光点数量：
43.highlightamount＝srcwidth*srcheight*threshold；
44.其中，highlightamount表示高光点数量，srcheight表示所述处理图片的宽度，srcheight表示述处理图片的高度，threshold表示比例阈值；
45.得到高光点数量之后按灰度图像中所有灰度值从大到小的方向进行对应的像素点数量的累加，当累加值大于或等于高光点数量时，则停止累加，以停止时的像素点对应的灰度值作为分割阈值。其中，设定的比例阈值可由用户自定义，比例阈值越小，认为高光点所占的比例越小，计算得到的分割阈值就越大，灰度图像中的高光点就越多，利用分割阈值在后续星芒素材的添加中控制星芒素材的数量。
46.步骤s130、根据所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，并对二值化结果进行膨胀处理，得到至少一高光区域和每一高光区域对应的高光点；
47.本实施例中，基于上述步骤得到分割阈值后，根据分割阈值对灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；接着对二值化图像进行膨胀处理，得到高光区域和高光点。其中，高光区域的中心点即为高光点。
48.如图2所示，在一实施例中，步骤s130包括：
49.步骤s210、基于所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像，其中，大于或等于所述分割阈值的像素点全部赋值为255，其余像素点全部赋值为0；
50.步骤s220、对所述二值化图像进行膨胀处理，对膨胀后的二值化图像进行轮廓边缘查找，得到所述二值化图像上每个白色区域的最外层轮廓点；
51.步骤s230、根据所述每个白色区域的最外层轮廓点拟合出对应白色区域的最小外包矩形，以所述最小外包矩形作为所述高光区域和所述最小外包矩形的中心点作为所述高光点。
52.本实施例中，获取高光区域和高光点的具体过程如下：基于分割阈值对灰度图像进行二值化处理，得到只有黑白颜色的二值化图像。其中，大于或等于所述分割阈值的像素点全部赋值为255，以白色代表；其余像素点全部赋值为0，以黑色代表。接着对二值化图像进行膨胀处理，对膨胀后的二值化图像进行轮廓边缘查找，得到二值化图像上每个白色区域的最外层轮廓点；根据每个白色区域的最外层轮廓点拟合出对应白色区域的最小外包矩形，以最小外包矩形作为高光区域和最小外包矩形的中心点作为高光点。膨胀处理是为了将图像中相邻较近的高光区域连接起来，膨胀处理的卷积核的大小建议为5～11，本技术优选卷积核大小为9，若卷积核过小则无法将相邻高光区域连接，若卷积核过大则容易将相邻高光区域连接成一大片。
53.步骤s140、根据预置面积阈值从所述高光区域中筛选出目标高光区域；
54.本实施例中，根据预置面积阈值对高光区域进行筛选，将面积大于预置面积阈值的高光区域进行筛除，即面积小于预置面积阈值的高光区域作为目标高光区域。例如，处理图片中包含有一面白墙，但又由于该白墙的亮度值比较高，可能会被评判为高光区域，但用户其实不想对白墙添加星芒效果，此时就可以通过对高光区域的面积进行筛选，过滤掉白墙区域，从而可以得到目标高光区域。
55.步骤s150、根据高光点的灰度值及所述灰度图像中最大灰度值的关系对所述高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子；
56.本实施例中，为了使整幅画面中星芒有大小区别，且结合正常的视觉效果，越亮的地方其散发的光芒越强烈，设定星芒素材的尺寸大小根据高光点的亮度进行相应调整。以强度变化因子表示高光点的亮度，高光点越亮，对应的强度变化因子越大。需要知道的是，强度变化因子是基于高光点的灰度值和灰度图像中的最大灰度值进行归一化处理而得到。
57.计算强度变化因子的具体过程如下：从灰度图像中确定目标高光区域对应高光点的位置，基于高光点的位置确定该高光点的目标灰度值grayvalue；接着查找灰度图像中的最大灰度值maxgrayvalue；按公式对高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子factor：
58.factor＝(grayvalue-hightlightthreshold)/(maxgrayvlalue-hightlightthreshold),
59.其中，highlightthreshold为分割阈值。
60.步骤s160、根据所述强度变化因子确定星芒素材尺寸，并按所述星芒素材尺寸添加对应大小星芒素材至所述处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。
61.本实施例中，为了使星芒效果更美观，基于高光点的强度变化因子计算星芒素材尺寸，按计算得到的星芒尺寸添加对应对应大小的星芒素材至处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。
62.如图3所示，在一实施例中，步骤s150之后，步骤s160之前，包括：
63.步骤s310、计算任意两个高光点之间的欧氏距离，并判断所述欧氏距离是否小于预设距离阈值；
64.步骤s321、若是，则丢弃其中一个高光点；
65.步骤s322、若否，则保留两个高光点。
66.本实施例中，为了控制星芒素材的密度，防止星芒素材过于密集，预设一个距离阈值，计算所有高光点的任意两个高光点之间的欧氏距离，判断任意两个高光点之间的欧氏距离是否小于预设距离阈值，若任意两个高光点之间的欧氏距离小于预设距离阈值，则丢弃其中一个高光点，以防止在一定范围内的高光点过于密集；若任意两个高光点之间的欧氏距离大于预设距离阈值，则表示一定范围内两个高光点的距离足够大，不造成密集的情况，因此两个高光点均保留。
67.进一步的，获取星芒素材，星芒素材可为四芒星、六芒星或八芒星等，其中星芒素材为一张包含alpha通道的四通道32bit图片，大小可做成200*200或100*100。设定一个处理图片添加星芒素材的混合区域mixwidth*mixheight，混合区域根据处理图片的大小进行自适应调整，处理图片越大，混合区域就越大，呈现出的星芒效果越和谐，避免原图很大而星芒很小，导致星芒效果不明显。接着基于高光点的强度变化因子，按如下公式计算当前高
光点的星芒素材尺寸：
68.dstwidth＝mixwidth*(1.0 size factor)
69.dstheight＝mixheight*(1.0 size factor)；
70.其中，mixwidth*mixheight为预设混合区域尺寸，dstwidth*dstheight为星芒素材尺寸，size为控制参数，factor为强度变化因子；其中，size用于控制星芒素材的大小，factor的范围为0.0～1.0。
71.然后将星芒素材尺寸调整当前高光点对应的星芒素材尺寸，并按照旋转角度参数对星芒素材进行旋转，再采用如下混合公式对星芒素材与处理图片进行rgb通道混合：
72.addcolor＝min(srccolor texturecolor,255)
73.式中，min函数用于防止混合颜色值越界，大于255时等于255，addcolor表示混合后的像素值，混合后的像素值addcolor范围为0～255，srccolor表示处理图片的像素值，texturecolor表示所用星芒素材的像素值；
74.最后按以下公式利用星芒素材的alpha通道进行alpha混合，完成当前高光点的星芒添加处理：
75.dstcolor＝addcolor*alpha srccolor*(1.0-alpha)
76.其中：dstcolor表示最终的输出像素值，addcolor表示处理图片和星芒素材进行rgb通道混合后的像素值，alpha为星芒素材alpha通道归一化后的值，alpha的范围为0.0～1.0。
77.进一步的，将完成当前高光点的星芒添加处理后输出的图片作为下一高光点的星芒添加处理的输入，继续进行下一高光点的星芒添加处理，直至所有高光点均完成星芒添加处理，得到星芒效果图。有n个中心点就需执行n次添加，进而可以在处理图片中呈现出n个星芒，且每个星芒的大小与高光点的强度变化因子关联，呈现出星芒大小不一的效果，使星芒效果更美观。
78.该方法通过对处理图片进行灰度处理、直方图统计，接着进行分割阈值的计算，确定处理图片中的高光区域和高光点，根据高光点的强度变化因子调整添加的星芒尺寸，实现星芒尺寸根据高光点亮度差异进行调整，优化星芒效果的显示，提升用户体验。
79.本发明实施例还提供一种星芒添加装置，该星芒添加装置用于执行前述星芒添加方法的任一实施例。具体地，请参阅图4，图4是本发明实施例提供的星芒添加装置的示意性框图。该星芒添加装置100可以配置于服务器中。
80.如图4所示，星芒添加装置100包括统计模块110、计算模块120、二值化模块130、筛选模块140、归一化模块150、星芒添加模块160。
81.统计模块110，用于对处理图片进行灰度处理，得到所述处理图片的灰度图像，并对所述灰度图像进行直方图统计，得到所述灰度图像中所有灰度值的分布；
82.计算模块120，用于根据预设比例阈值以及所述灰度图像的尺寸确定高光点数量，并根据所述高光点数量以及所述灰度图像中所有灰度值的分布进行分割阈值计算，得到高光区域的分割阈值；
83.二值化模块130，用于根据所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，并对二值化结果进行膨胀处理，得到至少一高光区域和每一高光区域对应的高光点；
84.筛选模块140，用于根据预置面积阈值从所述高光区域中筛选出目标高光区域；
85.归一化模块150，用于根据高光点的灰度值及所述灰度图像中最大灰度值的关系对所述高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子；
86.星芒添加模块160，用于根据所述强度变化因子确定星芒素材尺寸，并按所述星芒素材尺寸添加对应大小星芒素材至所述处理图片对应的高光点上，得到星芒效果图。
87.在一实施例中，计算模块120包括：
88.第一计算单元，用于获取所述处理图片的尺寸，按如下公式计算得到高光点数量：
89.highlightamount＝srcwidth*srcheight*threshold；
90.其中，highlightamount表示高光点数量，srcheight表示所述处理图片的宽度，srcheight表示述处理图片的高度，threshold表示比例阈值。
91.第二计算单元，用于按所述灰度图像中所有灰度值从大到小的方向进行像素点数量的遍历累加，当累加值大于或等于所述高光点数量时，则停止累加，以停止时的像素点对应灰度值作为所述分割阈值。
92.在一实施例中，二值化模块130包括：
93.二值化单元，用于基于所述分割阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像，其中，大于或等于所述分割阈值的像素点全部赋值为255，其余像素点全部赋值为0；
94.对所述二值化图像进行膨胀处理，对膨胀后的二值化图像进行轮廓边缘查找，得到所述二值化图像上每个白色区域的最外层轮廓点；
95.根据所述每个白色区域的最外层轮廓点拟合出对应白色区域的最小外包矩形，以所述最小外包矩形作为所述高光区域和所述最小外包矩形的中心点作为所述高光点。
96.在一实施例中，归一化模块150包括：
97.查找单元，用于基于所述灰度图像确定所述目标高光区域对应高光点的目标灰度值grayvalue，以及查找所述灰度图像中的最大灰度值maxgrayvalue；
98.第三计算单元，用于按如下公式对所述高光点的灰度值进行归一化处理，得到强度变化因子factor：
99.factor＝(grayvalue-hightlightthreshold)/(maxgrayvlalue-hightlightthreshold),
100.其中，highlightthreshold为分割阈值。
101.在一实施例中，星芒添加装置100还包括：
102.判断模块，用于计算任意两个高光点之间的欧氏距离，并判断所述欧氏距离是否小于预设距离阈值；
103.丢弃模块，用于若判断所述欧氏距离小于预设距离阈值，则丢弃其中一个高光点；
104.保留模块，用于若判断所述欧氏距离大于预设距离阈值，则保留两个高光点。
105.在一实施例中，星芒添加模块160包括：
106.第四计算单元，用于按如下公式计算当前高光点的星芒素材尺寸：
107.dstwidth＝mixwidth*(1.0 size factor)
108.dstheight＝mixheight*(1.0 size factor)；
109.其中，mixwidth*mixheight为预设混合区域尺寸，dstwidth*dstheight为星芒素材尺寸，size为控制参数，factor为强度变化因子；
110.通道混合单元，用于根据所述星芒素材尺寸调整当前高光点对应的星芒素材尺寸，并按照旋转角度参数对所述星芒素材进行旋转，再将星芒素材与所述处理图片进行rgb通道混合，并利用所述星芒素材的alpha通道进行alpha混合，完成当前高光点的星芒添加处理。
111.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的星芒添加方法。
112.在本发明的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如上所述的星芒添加方法。
113.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
114.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
115.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
116.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
117.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
118.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。