信息处理方法、装置、终端和存储介质与流程

1.本公开涉及信息技术领域，尤其涉及信息处理方法及装置、终端和存储介质。


背景技术：

2.目前常见的光学字符识别(ocr)识别方案多是基于客户端本地模型进行识别，本地模型识别的准确率高，但缺点是会有客户端压缩包过大的问题。因此，期望这方面的进一步改进。


技术实现要素：

3.为解决现有问题，本公开提供一种信息处理方法及装置、终端和存储介质。
4.本公开采用以下的技术方案。
5.本公开的实施例提供一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：获取待识别的图像；对所述待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像；将所述压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别；从所述服务端接收光学字符识别的结果。
6.本公开的另一实施例提供了一种信息处理装置，所述信息处理装置包括：图像获取模块，配置为获取待识别的图像；图像压缩模块，配置为对所述待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像；图像上传模块，配置为将所述压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别；结果接收模块，配置为从所述服务端接收光学字符识别的结果。
7.在一些实施例中，本公开提供一种终端，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，存储器用于存储程序代码，处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码执行上述信息处理方法。
8.在一些实施例中，本公开提供一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述信息处理方法。
9.本公开的实施例通过将压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别，实现了在服务端进行光学字符识别。此外，通过对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，减小了网络请求的耗时，节省了整体识别流程的时长，进而提升用户体验。另外，通过采用按照缩大小和压质量相结合的方式，既确保了图像大小的压缩效果，又保证了压缩后的图像的清晰度。
附图说明
10.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
11.图1是本公开的实施例的信息处理方法的流程图。
12.图2示出了根据一些实施例的对图像进行压缩的流程示意图。
13.图3示出了根据一些实施例的图像的大小压缩或质量压缩的具体流程示意图。
14.图4是本公开的一些实施例的用于信息处理装置的部分模块。
15.图5是本公开的实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
16.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
17.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
18.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
19.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
20.需要注意，本公开中提及的“一个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
21.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
22.图1提供了本公开的实施例的信息处理方法的流程图。本公开的信息处理方法可以包括步骤101，获取待识别的图像。在一些实施例中，通过应用客户端调用终端的相机获取待识别的图像。在一些实施例中，通过应用客户端选择终端相册中的图像来获取待识别的图像。
23.在一些实施例中，本公开的方法还可以包括步骤102，对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像。在一些实施例中，通过对待识别的图像进行压缩，得到压缩后的图像，可以减小图像的大小，从而减小网络请求的耗时，节省了整体识别流程的时长，进而提升用户体验。
24.在一些实施例中，本公开的方法还可以包括步骤103，将压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别。例如，在拍摄到例如会员卡的图像之后，通过光学字符识别，可以获得会员卡上的信息，例如，卡号等。在一些实施例中，通过将压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别，实现了在服务端进行光学字符识别，避免了客户端压缩包过大的问题。
25.在一些实施例中，本公开的方法还可以包括步骤104，从服务端接收光学字符识别的结果。在一些实施例中，在服务端完成光学字符识别之后，可以从服务端接收识别的结果，从而完成整个识别过程。
26.在一些实施例中，通过将压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别，实现了在服务端进行光学字符识别，在不影响识别准确率和用户体验的前提下，避免了采用本地识别模型时客户端压缩包太大的问题。此外，通过对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，减小了网络请求的耗时，节省了整体识别流程的时长，进而提升用户体验。另外，如果完全按照缩大小的方式，则容易影响压缩后的图像的清晰度，如果完全按照压质量的方式，则压缩效果通常不佳，而通过采用按照缩大小和压质量相结合的方式，既确保了图像大小的压缩效果，又保证了压缩后的图像的清晰度。
27.在一些实施例中，获取待识别的图像包括：通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取待识别的图像。定时驱动对焦是指每隔预定时间对焦一次；场景改变驱动对焦是指在摄像头获取的场景改变之后才进行对焦。在一些实施例中，为了让上传至服务端进行识别的图像更加清晰，需要在相机对焦之后从视频流中采集待识别的图像，本公开可以支持两种驱动对焦的方式：定时驱动对焦或场景改变驱动对焦。采用定时驱动对焦，对焦的频率高，识别灵敏，但是缺点是接口请求比较多，占用服务资源比较多。采用场景改变驱动对焦，对焦的频率低，小范围移动不会触发对焦，接口请求少，占用服务资源少，但是识别的灵敏度较低。
28.在一些实施例中，通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取所述待识别的图像包括：确定与服务端的网络状态；当网络状态满足预设条件时，通过定时驱动对焦实时获取待识别的图像；当网络状态不满足预设条件时，通过场景改变驱动对焦实时获取待识别的图像。在一些实施例中，网络状态满足预设条件可以包括网络带宽大于预设阈值。当网络状态满足预设条件时，意味着此时网络较好，可以通过定时驱动对焦实时获取待识别的图像。此时，可以获取较为清晰的图像，并且此时的网络也允许传输占用资源更大的图像，从而可以获取更清晰的图像以便于识别。在一些实施例中，当网络状态不满足预设条件时，意味着此时的网络相对较差，通过场景改变驱动对焦的方式，可以占用较少的网络传输资源，减少由于传输占用资源较大的图像引起的传输耗时过多的问题。
29.在一些实施例中，对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像包括：对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像；确定第一图像的数据大小是否大于目标大小；如果第一图像的数据大小大于目标大小，则对第一图像进行质量压缩，得到第二图像；如果第一图像的数据大小小于等于目标大小，则将第一图像作为压缩后的图像；之后，确定第二图像的数据大小是否大于目标大小；如果第二图像的数据大小大于目标大小，则继续对第二图像进行质量压缩，直到压缩后的图像的大小小于等于目标大小；如果第二图像的数据大小小于等于目标大小，则将第二图像作为压缩后的图像。本公开通过将大小压缩和质量压缩相结合，能够较好地对待识别的图像进行压缩，减小网络请求的耗时，节省整体识别流程的时长，进而提升用户体验。
30.大小压缩是指减少图像的单位尺寸的像素值。质量压缩是指通过扣掉(同化)图像中的一些点附近的像素，达到降低质量、减小文件大小的目的。目标大小是指期望将图像压缩到目标程度时图像的大小。例如，如果期望将图像压缩至100kb以内，则目标大小可以为100kb。在一些实施例中，通过接口请求将对焦后采集的图像传输到服务端时，如果图像太大，会增加网络请求的耗时，影响整体识别流程的时长，进而影响用户体验。因此，对图像进行压缩，可以降低网络耗时，缩短整体识别的时间。大小压缩可以很容易减小图像大小，但
是由于像素减少，会导致清晰度得不到保证，大小压缩操作执行时间也较长。质量压缩可以较好地保证采集的图像的清晰度，但是图像大小的减小效果不是太明显。在本公开中，通过将大小压缩和质量压缩相结合，一方面可以较好地压缩图像的大小，另一方面也能够较好地保证图像的清晰度。
31.在本公开中，首先对待识别的图像进行大小压缩，因为大小压缩能够较好地压缩图像的大小，减少传输图像时占用的网络服务资源。在大小压缩后的第一图像的大小仍然大于目标大小时，可以对第一图像进行质量压缩，质量压缩一方面能够减小图像的大小，另一方面能够较好地保留图像的清晰度，有利于后续的ocr识别。通过将大小压缩和质量压缩相结合，能够较好地对待识别的图像进行压缩，减小网络请求的耗时，节省整体识别流程的时长，进而提升用户体验。
32.在一些实施例中，对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像包括：将最小压缩系数设置为0.3至0.5对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像。在一些实施例中，根据实践经验，在对待识别的图像进行大小压缩时，将最小压缩系数设置为0.3至0.5，能够取得较好的大小压缩效果。
33.下面结合图2对图像的压缩过程进行简要描述。设置最小压缩系数为0.5(即最小缩为原来大小的0.5倍)，0.5为二分的经验值，对原始采集到的图像(例如，会员卡图片)进行大小压缩。然后，计算压缩后的图片的大小，确定压缩后的图片的大小是否大于目标大小，如果仍然大于目标大小，就对大小压缩后的图像进行质量压缩，并且计算质量压缩后的图像大小，确定质量压缩后的图像大小是否大于目标尺寸，如果为否，则继续进行质量压缩，直到小于等于目标大小为止。
34.在一些实施例中，对待识别的图像进行大小压缩，以及对第一图像进行质量压缩，采用相同的循环压缩策略。如此，能够较为准确地得到与目标大小较为接近的压缩图像。
35.在一些实施例中，对所述待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像包括：初始化图像的第一最大压缩系数、第一最小压缩系数、第一压缩系数阈值和第一目标大小；根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值是否大于等于第一压缩系数阈值；如果第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值大于等于第一压缩系数阈值，则基于当前压缩系数对待识别的图像进行大小压缩，得到第一压缩后的图像；确定第一压缩后的图像的大小是否小于第一目标大小；如果第一压缩后的图像的大小小于目标大小，则将当前压缩系数赋值给第一最小压缩系数；如果第一压缩后的图像的大小大于等于目标大小，则将当前压缩系数赋值给第一最大压缩系数；继续根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值是否大于等于第一压缩系数阈值的步骤，直到第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值小于第一压缩系数阈值。如此，最终能够通过最合适的压缩系数对图像进行大小压缩，压缩的效率和精度更高。第一压缩系数阈值是二分算法中第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值的阈值，第一压缩系数阈值越小，压缩后的图像越接近第一目标大小，压缩精度越高。
36.在一些实施例中，根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对第一最大压缩系数和第一最小压缩系数求平均值，即利用二分算法得到当前压缩系数。
37.在一些实施例中，对第一图像进行质量压缩，得到第二图像包括：初始化图像的第二最大压缩系数、第二最小压缩系数、第二压缩系数阈值和第二目标大小；根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值是否大于等于第二压缩系数阈值；如果第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值大于等于第二压缩系数阈值，则基于当前压缩系数对待识别的图像进行质量压缩，得到第二压缩后的图像；确定第二压缩后的图像的大小是否小于第二目标大小；如果第二压缩后的图像的大小小于第二目标大小，则将当前压缩系数赋值给第二最小压缩系数；如果第二压缩后的图像的大小大于等于第二目标大小，则将当前压缩系数赋值给第二最大压缩系数；继续根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值是否大于等于第二压缩系数阈值的步骤，直到第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值小于第二压缩系数阈值。如此，最终能够通过最合适的压缩系数对图像进行质量压缩，压缩的效率和精度更高。
38.在一些实施例中，根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对第二最大压缩系数和第二最小压缩系数求平均值，即利用二分算法得到当前压缩系数。
39.本公开中通过将大小压缩和质量压缩相结合，一方面能够减小图像大小，降低传输图像的耗时，提升用户体验；另一方面也更好地确保图像的清晰度，提高识别的准确率。
40.下面结合图3对大小压缩或质量压缩的算法流程进行简要描述。在对图像进行压缩之前，首先进行参数初始化，初始化最大压缩系数、最小压缩系数、压缩系数阈值以及图像的目标大小。之后，根据最大压缩系数和最小压缩系数进行二分，确定当前压缩系数。然后，确定最大压缩系数和最小压缩系数的差值是否大于等于压缩系数阈值。如果最大压缩系数和最小压缩系数的差值小于压缩系数阈值，则结束。如果最大压缩系数和最小压缩系数的差值大于等于压缩系数阈值，则按照当前压缩系数对图像进行大小压缩或质量压缩。接着，计算压缩后的图像的大小，并且将压缩后的图像的大小和目标大小进行比较，如果，压缩后的图像的大小小于目标大小，则把当前压缩系数赋值给最小压缩系数；如果压缩后的图像的大小大于等于目标大小，则把当前压缩系数赋值给最大压缩系数。继续根据最大压缩系数和最小压缩系数，确定当前压缩系数，并且确定最大压缩系数和最小压缩系数的差值是否大于等于压缩系数阈值，直到最大压缩系数和最小压缩系数的差值小于压缩系数阈值。如果，通过最大压缩系数和最小压缩系数的循环赋值，当前压缩系数也跟着相应地变化，进而能够得到最适合的当前压缩系数进行大小压缩或质量压缩，如此，能够提升压缩的效率和压缩的精度。
41.下面对具体的三种压缩方式进行举例说明，方法1仅通过大小压缩的方式压缩到目标大小；方法2仅通过质量压缩的方式压缩到目标大小；方法3将大小压缩和质量压缩进行结合的方式压缩到目标大小。选取了100张标注好卡号的会员卡图片，分别统计上述三种压缩方法的识别准确率以及识别流程平均耗时，每一张会员卡识别的耗时＝压缩耗时 接口耗时。其中方法1耗时最短，但是准确率最低；方法2准确率最高，但耗时最长；方法3准确率以及耗时都介于方法1和方法2之间，是一个用户识别时长和准确率折中的方案，既保证了用户的使用体验，又保证了识别的准确率。
42.本公开的实施例还提供了一种信息处理装置600。信息处理装置600包括图像获取
模块601、图像压缩模块602、图像上传模块603和结果接收模块604。在一些实施例中，图像获取模块601配置为获取待识别的图像。在一些实施例中，图像压缩模块602配置为对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像。在一些实施例中，图像上传模块603配置为将压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别。在一些实施例中，结果接收模块604配置为从服务端接收光学字符识别的结果。
43.应该理解，关于信息处理方法描述的内容也适用于此处的用于信息处理装置600，为了简单的目的，在此不进行详细描述。
44.在一些实施例中，获取待识别的图像包括：通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取待识别的图像。在一些实施例中，通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取待识别的图像包括：确定与服务端的网络状态；当网络状态满足预设条件时，通过定时驱动对焦实时获取待识别的图像；当网络状态不满足预设条件时，通过场景改变驱动对焦实时获取待识别的图像。在一些实施例中，对待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像包括：对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像；确定第一图像的数据大小是否大于目标大小；如果第一图像的数据大小大于目标大小，则对第一图像进行质量压缩，得到第二图像；如果第一图像的数据大小小于等于目标大小，则将第一图像作为压缩后的图像；确定第二图像的数据大小是否大于目标大小；如果第二图像的数据大小大于目标大小，则继续对第二图像进行质量压缩，直到压缩后的图像的大小小于等于目标大小；如果第二图像的数据大小小于等于目标大小，则将第二图像作为压缩后的图像。
45.在一些实施例中，对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像包括：将最小压缩系数设置为0.3至0.5对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像。在一些实施例中，对待识别的图像进行大小压缩，以及对第一图像进行质量压缩，采用相同的循环压缩策略。在一些实施例中，对待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像包括：初始化图像的第一最大压缩系数、第一最小压缩系数、第一压缩系数阈值和第一目标大小；根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值是否大于等于第一压缩系数阈值；如果第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值大于等于第一压缩系数阈值，则基于当前压缩系数对待识别的图像进行大小压缩，得到第一压缩后的图像；确定第一压缩后的图像的大小是否小于第一目标大小；如果第一压缩后的图像的大小小于第一目标大小，则将当前压缩系数赋值给第一最小压缩系数；如果第一压缩后的图像的大小大于等于第一目标大小，则将当前压缩系数赋值给第一最大压缩系数；继续根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值是否大于等于第一压缩系数阈值的步骤，直到第一最大压缩系数和第一最小压缩系数的差值小于第一压缩系数阈值。在一些实施例中，根据第一最大压缩系数和第一最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对第一最大压缩系数和第一最小压缩系数求平均值，得到当前压缩系数。在一些实施例中，对第一图像进行质量压缩，得到第二图像包括：初始化图像的第二最大压缩系数、第二最小压缩系数、第二压缩系数阈值和第二目标大小；根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值是否大于等于第二压缩系数阈值；如果第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值大于等于第二压缩系数阈值，则基于当前压缩系
数对待识别的图像进行质量压缩，得到第二压缩后的图像；确定第二压缩后的图像的大小是否小于第二目标大小；如果第二压缩后的图像的大小小于第二目标大小，则将当前压缩系数赋值给第二最小压缩系数；如果第二压缩后的图像的大小大于等于第二目标大小，则将当前压缩系数赋值给第二最大压缩系数；继续根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值是否大于等于第二压缩系数阈值的步骤，直到第二最大压缩系数和第二最小压缩系数的差值小于第二压缩系数阈值。在一些实施例中，根据第二最大压缩系数和第二最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对第二最大压缩系数和第二最小压缩系数求平均值，得到当前压缩系数。
46.此外，本公开还提供一种终端，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述信息处理方法。
47.此外，本公开还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有程序代码，程序代码用于执行上述信息处理方法。
48.以上，基于实施例和应用例说明了本公开的信息处理方法及装置。此外，本公开还提供一种终端及存储介质，以下说明这些终端和存储介质。
49.下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)700的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
50.如图5所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
51.通常，以下装置可以连接至i/o接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
52.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从rom 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
53.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计
算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
54.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
55.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
56.上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述的本公开的方法。
57.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
58.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令
的组合来实现。
59.描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
60.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
61.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
62.根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：获取待识别的图像；对所述待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像；将所述压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别；从所述服务端接收光学字符识别的结果。
63.根据本公开的一个或多个实施例，获取待识别的图像包括：通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取所述待识别的图像。
64.根据本公开的一个或多个实施例，通过定时驱动对焦或场景改变驱动对焦实时获取所述待识别的图像包括：确定与所述服务端的网络状态；当所述网络状态满足预设条件时，通过所述定时驱动对焦实时获取所述待识别的图像；当所述网络状态不满足预设条件时，通过所述场景改变驱动对焦实时获取所述待识别的图像。
65.根据本公开的一个或多个实施例，对所述待识别的图像进行压缩，得到压缩后的图像包括：对所述待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像；确定所述第一图像的数据大小是否大于目标大小；如果所述第一图像的数据大小大于目标大小，则对所述第一图像进行质量压缩，得到第二图像；如果所述第一图像的数据大小小于等于所述目标大小，则将所述第一图像作为所述压缩后的图像；确定所述第二图像的数据大小是否大于所述目标大小；如果所述第二图像的数据大小大于所述目标大小，则继续对所述第二图像进行质量压缩，直到压缩后的图像的大小小于等于所述目标大小；如果所述第二图像的数据大小小于等于所述目标大小，则将所述第二图像作为所述压缩后的图像。
66.根据本公开的一个或多个实施例，对所述待识别的图像进行大小压缩，得到第一图像包括：将最小压缩系数设置为0.3至0.5对所述待识别的图像进行大小压缩，得到所述第一图像。
67.根据本公开的一个或多个实施例，所述对所述待识别的图像进行大小压缩，以及所述对所述第一图像进行质量压缩，采用相同的循环压缩策略。
68.根据本公开的一个或多个实施例，对所述待识别的图像进行大小压缩，得到第一
图像包括：初始化图像的第一最大压缩系数、第一最小压缩系数、第一压缩系数阈值和第一目标大小；根据所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数的差值是否大于等于所述第一压缩系数阈值；如果所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数的差值大于等于所述第一压缩系数阈值，则基于所述当前压缩系数对所述待识别的图像进行大小压缩，得到第一压缩后的图像；确定所述第一压缩后的图像的大小是否小于所述第一目标大小；如果所述第一压缩后的图像的大小小于所述第一目标大小，则将所述当前压缩系数赋值给所述第一最小压缩系数；如果所述第一压缩后的图像的大小大于等于所述第一目标大小，则将所述当前压缩系数赋值给所述第一最大压缩系数；继续根据所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数的差值是否大于等于所述第一压缩系数阈值的步骤，直到所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数的差值小于所述第一压缩系数阈值。
69.根据本公开的一个或多个实施例，根据所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对所述第一最大压缩系数和所述第一最小压缩系数求平均值，得到所述当前压缩系数。
70.根据本公开的一个或多个实施例，对所述第一图像进行质量压缩，得到第二图像包括：初始化图像的第二最大压缩系数、第二最小压缩系数、第二压缩系数阈值和第二目标大小；根据所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数，确定当前压缩系数；确定所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数的差值是否大于等于所述第二压缩系数阈值；如果所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数的差值大于等于所述第二压缩系数阈值，则基于所述当前压缩系数对所述待识别的图像进行质量压缩，得到第二压缩后的图像；确定所述第二压缩后的图像的大小是否小于所述第二目标大小；如果所述第二压缩后的图像的大小小于所述第二目标大小，则将所述当前压缩系数赋值给所述第二最小压缩系数；如果所述第二压缩后的图像的大小大于等于所述第二目标大小，则将所述当前压缩系数赋值给所述第二最大压缩系数；继续根据所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数，确定当前压缩系数以及确定所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数的差值是否大于等于所述第二压缩系数阈值的步骤，直到所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数的差值小于所述第二压缩系数阈值。
71.根据本公开的一个或多个实施例，根据所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数，确定当前压缩系数包括：对所述第二最大压缩系数和所述第二最小压缩系数求平均值，得到所述当前压缩系数。
72.根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种信息处理装置，包括：图像获取模块，配置为获取待识别的图像；图像压缩模块，配置为对所述待识别的图像按照缩大小和压质量相结合的方式进行压缩，得到压缩后的图像；图像上传模块，配置为将所述压缩后的图像上传至服务端以进行光学字符识别；结果接收模块，配置为从所述服务端接收光学字符识别的结果。
73.根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述至少一个存储器用于存储程序代码，所述至少一个处理器用于调用所述至少一个存储器所存储的程序代码执行上述中任一项所述的方法。
74.根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述的方法。
75.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
76.此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
77.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。