(12)發(fā)明專利地址518057廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)(72)發(fā)明人鄭旭平陳曉濠任小華限公司44232GO6T7/33(2017GO6T5/92(2024GO6V10/774(2022.0GO6V10/762(2022.0(56)對(duì)比文件權(quán)利要求書2頁說明書14頁附圖6頁圖像處理方法和裝置(57)摘要本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種圖像處理方法于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，案使得圖像缺陷定位模型能對(duì)特定顏色模式聚集的液晶面板圖像實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了集2基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處從所述多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于所述目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)；基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像；其中，所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像用于進(jìn)行缺陷定2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素在各個(gè)顏色通道下的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像在各個(gè)顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待基于待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)，確定待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及所述待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的基于所述校準(zhǔn)參數(shù)，對(duì)所述待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及所述待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，生成校準(zhǔn)參計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與所述待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)之間的比值；6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，其特征在于，所述圖像處理方法，還包括：輸入所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像至預(yù)訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型中；通過所述圖像缺陷定位模型對(duì)所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處理，輸出缺陷定位結(jié)果。37.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像處理方法，其特征在于，所述圖像處理方法，還包括：基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)所述校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的各圖像進(jìn)行圖像缺陷標(biāo)注處理，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集；基于標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；基于生成的所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述圖像缺陷定位模8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，包括：從所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，選取目標(biāo)圖像；對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到處理后的圖像；基于所述處理后的圖像以及所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像處理方法，所述從所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，選取目標(biāo)圖獲取數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值；為所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像分配隨機(jī)數(shù)；將分配的隨機(jī)數(shù)小于或等于所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值的圖像，確定為所述目標(biāo)圖像。10.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：聚類單元，用于基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集；計(jì)算單元，用于從所述多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于所述目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)；第一校準(zhǔn)單元，用于基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像；其中，所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像用于進(jìn)行缺陷定位。11.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法。12.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法。4圖像處理方法和裝置技術(shù)領(lǐng)域背景技術(shù)[0002]在液晶面板的制造過程中，需要將通過每個(gè)加工工藝進(jìn)行加工的液晶面板進(jìn)行拍攝，得到液晶面板圖像，并通過圖像缺陷定位模型來對(duì)液晶面板圖像進(jìn)行處理，以得到液晶面板圖像的缺陷位置。[0003]圖像缺陷定位模型需要通過大量的液晶面板圖像來進(jìn)行訓(xùn)練，相關(guān)技術(shù)中，一般直接將對(duì)液晶面板的制造過程進(jìn)行拍攝的液晶面板圖像作為圖像缺陷定位模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練圖像缺陷定位模型。[0004]由于液晶面板的拍攝會(huì)受到環(huán)境光照、相機(jī)成像參數(shù)以及液晶面板的反光度等多種因素的影響，導(dǎo)致對(duì)圖像缺陷定位模型進(jìn)行訓(xùn)練的液晶面板圖像呈現(xiàn)特定的顏色模式聚集，如呈現(xiàn)淺黃色、黃綠色、棕黃色或橘黃色等等。將這些液晶面板圖像直接作為圖像缺陷定位模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致圖像缺陷定位模型對(duì)特定顏色模式聚集的液晶面板圖像無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷定位，缺陷定位的精準(zhǔn)度不高。發(fā)明內(nèi)容[0005]本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種圖像處理方法和裝置，可以在一定程度上解決圖像缺陷定位模型對(duì)特定顏色模式聚集的液晶面板圖像無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷定位，缺陷定位的精準(zhǔn)度不高的技術(shù)問題。[0006]本申請(qǐng)的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本申請(qǐng)的實(shí)踐而習(xí)得。[0007]根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種圖像處理方法，包括：基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集；從所述多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于所述目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)；基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校[0008]根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：聚類單元，用于基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集；計(jì)算單元，用于從所述多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于所述目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)；第一校準(zhǔn)單元，用于基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0009]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述聚類單元被配置為：基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算所述圖像數(shù)據(jù)集中每5個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集。[0010]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述聚類單元被配置為：基于所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素在各個(gè)顏色通道下的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算所述圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像在各個(gè)顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)。[0011]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述第一校準(zhǔn)單元被配置為：基于待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)，確定待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及所述待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，生成校準(zhǔn)參數(shù)；基于所述校準(zhǔn)參數(shù)，對(duì)所述待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0012]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述第一校準(zhǔn)單元被配置為：計(jì)算所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與所述待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參用于輸入所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像至預(yù)訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型中；定位單元，用于通過所述圖像缺陷定位模型對(duì)所述校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處理，輸出缺陷定位結(jié)[0014]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述圖像處理裝置，還包括：第二校準(zhǔn)單元，用于基于所述目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集；標(biāo)注單元，用于對(duì)所述校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行圖像缺陷標(biāo)注處理，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集；生成單元，用于基于標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；訓(xùn)練單元，用于基于生成的所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述圖像缺陷定位模型。[0015]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述生成單元被配置為：從所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，選取目標(biāo)圖像；對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到處理后的圖像；基于所述處理后的圖像以及所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0016]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，所述生成單元被配置為：獲取數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值；為所述標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像分配隨機(jī)數(shù)；將分配的隨機(jī)數(shù)小于或等于所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值的圖像，確定為所述目標(biāo)圖像。[0017]根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例中所述的圖像處理方法。[0018]根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例中所述的圖像處理方法。[0019]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例所提供的技術(shù)方案中，通過基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集，并從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，且基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，再基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖6像，通過先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再由圖像缺陷定位模型根據(jù)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像來進(jìn)行缺陷定位檢測(cè)，相較于將不經(jīng)過圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理的待檢測(cè)圖像直接輸入至圖像缺陷定位模型，使得在當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像時(shí)，圖像缺陷定位模型也能進(jìn)行準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0020]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請(qǐng)。附圖說明[0021]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本申請(qǐng)的實(shí)施例，并與說明書一起用于解釋本申請(qǐng)的原理。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中：[0022]圖1示出了可以應(yīng)用本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案的示例性系統(tǒng)架構(gòu)的示意圖。[0023]圖2示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖。[0024]圖3示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S210的具體流程圖。[0025]圖4示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S230的具體流程圖。[0026]圖5示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S410的具體流程圖。[0027]圖6示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖。[0028]圖7示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖。[0029]圖8示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S720的具體流程圖。[0030]圖9示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S810的具體流程圖。[0031]圖10示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理裝置的框圖。[0032]圖11示出了適于用來實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)實(shí)施例的電子設(shè)備的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式[0033]現(xiàn)在將參考附圖更全面地描述示例實(shí)施方式。然而，示例實(shí)施方式能夠以多種形式實(shí)施，且不應(yīng)被理解為限于在此闡述的范例；相反，提供這些實(shí)施方式使得本申請(qǐng)將更加全面和完整，并將示例實(shí)施方式的構(gòu)思全面地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。[0034]此外，所描述的特征、結(jié)構(gòu)或特性可以以任何合適的方式結(jié)合在一個(gè)或更多實(shí)施例中。在下面的描述中，提供許多具體細(xì)節(jié)從而給出對(duì)本申請(qǐng)的實(shí)施例的充分理解。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將意識(shí)到，可以實(shí)踐本申請(qǐng)的技術(shù)方案而沒有特定細(xì)節(jié)中的一個(gè)或更多，或者可以采用其它的方法、組元、裝置、步驟等。在其它情況下，不詳細(xì)示出或描述公知方[0035]附圖中所示的方框圖僅僅是功能實(shí)體，不一定必須與物理上獨(dú)立的實(shí)體相對(duì)應(yīng)。即，可以采用軟件形式來實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或在一個(gè)或多個(gè)硬件模塊或集成電路中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或在不同網(wǎng)絡(luò)和/或處理器裝置和/或微控制器裝置中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體。[0036]附圖中所示的流程圖僅是示例性說明，不是必須包括所有的內(nèi)容和操作/步驟，也不是必須按所描述的順序執(zhí)行。例如，有的操作/步驟還可以分解，而有的操作/步驟可以合7并或部分合并，因此實(shí)際執(zhí)行的順序有可能根據(jù)實(shí)際情況改變。[0037]圖1示出了可以應(yīng)用本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案的示例性系統(tǒng)架構(gòu)的示意圖。[0038]如圖1所示，系統(tǒng)架構(gòu)可以包括客戶端101、網(wǎng)絡(luò)102和服務(wù)器103。網(wǎng)絡(luò)102用以在客戶端101和服務(wù)器103之間提供通信鏈路的介質(zhì)。網(wǎng)絡(luò)102可以包括各種連接類型，例如有[0039]應(yīng)該理解，圖1中的客戶端101、網(wǎng)絡(luò)102和服務(wù)器103的數(shù)目?jī)H僅是示意性的。根據(jù)實(shí)現(xiàn)需要，可以具有任意數(shù)目的客戶端101、網(wǎng)絡(luò)102和服務(wù)器103,比如服務(wù)器103可以是多個(gè)服務(wù)器組成的服務(wù)器集群等。[0040]客戶端101通過網(wǎng)絡(luò)102與服務(wù)器103交互，以接收或發(fā)送消息等，服務(wù)器103可以是提供各種服務(wù)的服務(wù)器，例如可以為提供圖像處理應(yīng)用的服務(wù)器。[0041]客戶端101通過基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集，并從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，且基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，再基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像，通過先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再由圖像缺陷定位模型根據(jù)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像來進(jìn)行缺陷定位檢測(cè)，相較于將不經(jīng)過圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理的待檢測(cè)圖像直接輸入至圖像缺陷定位模型，使得在當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像時(shí)，圖像缺陷定位模型也能進(jìn)行準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0042]需要說明的是，本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的圖像處理方法一般由客戶端101執(zhí)行，相應(yīng)地，圖像處理裝置一般設(shè)置于客戶端101中。但是，在本申請(qǐng)的其它實(shí)施例中，服務(wù)器103也可以與客戶端101具有相似的功能，從而執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的圖像處理方法的方案。[0043]以下對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)闡述。[0044]圖2示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖，該圖像處理方法可以由客戶端來執(zhí)行，該客戶端可以是圖1中所示的客戶端101。參照?qǐng)D2所示，該圖像處理方法至少包括步驟S210至步驟S230,詳細(xì)介紹如下。[0045]在步驟S210中，基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集。[0046]在一個(gè)實(shí)施例中，在液晶面板的制造過程中，當(dāng)液晶面板經(jīng)過某個(gè)加工工藝進(jìn)行加工后，可以通過特定的圖像拍攝裝置對(duì)加工后的液晶面板進(jìn)行拍攝得到液晶面板圖像，拍攝所得的液晶面板圖像作為對(duì)液晶面板進(jìn)行顏色缺陷分析的圖像。圖像數(shù)據(jù)集為對(duì)液晶面板進(jìn)行拍攝所得到的圖像集合，需要指出的是，由于各個(gè)液晶面板圖像所處拍攝環(huán)境的客觀差異，例如由于環(huán)境光照、相機(jī)成像參數(shù)以及液晶面板的反光度等多種不同因素作用下而產(chǎn)生的拍攝環(huán)境差異，進(jìn)而導(dǎo)致液晶面板圖像的顏色存在差異。因而，圖像數(shù)據(jù)集包含的液晶面板圖像集合一般指的是存在色彩特性差異的液晶面板圖像集合。[0047]在一個(gè)實(shí)施例中，圖像的顏色通道參數(shù)作為圖像在特定色彩模式下所對(duì)應(yīng)的顏色通道中的參數(shù)值，圖像的顏色通道參數(shù)可以作為表征圖像的色彩特性的一種參數(shù)，圖像一般包含多個(gè)像素，各個(gè)像素具有相應(yīng)的顏色通道參數(shù)，圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)構(gòu)成了該圖像的顏色通道參數(shù)。8[0048]圖像所對(duì)應(yīng)的色彩模式可以是單個(gè)顏色通道的色彩模式，例如灰度圖，對(duì)于單顏色通道的圖像，各個(gè)像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)值只有一個(gè)顏色通道下的參數(shù)值。圖像所對(duì)應(yīng)的色彩模式也可以是多個(gè)顏色通道的色彩模式，例如紅綠藍(lán)RGB色彩模式，例如在RGB色彩模式下，相應(yīng)的顏色通道參數(shù)為三個(gè)參數(shù)值，即在R顏色通道、G顏色通道以及B顏色通道下的參數(shù)值。[0049]在一個(gè)實(shí)施例中，為了確定圖像數(shù)據(jù)集所包含的所有圖像所具有的共同色彩特性，可以基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集，各個(gè)圖像聚類集可以作為表征具有相同色彩特性的圖像集合。[0050]可選的，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理所采用的聚類算可以為Mean-Shift聚類算法或k-means聚類算法等等，當(dāng)然，還可以為其它聚類算法，在此不作限定。[0051]可選的，將圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)作為進(jìn)行聚類處理的輸入數(shù)據(jù)時(shí)，可以將圖像所包含的所有像素所對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)直接作為進(jìn)行聚類的輸入數(shù)據(jù)，來對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集，以實(shí)現(xiàn)根據(jù)圖像所包含的色彩特性對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類。[0052]參考圖3,圖3示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S210的具體流程圖，在該實(shí)施例中，步驟S210具體可以包括步驟S310至步驟S320,詳細(xì)描述如下。[0053]在步驟S310中，基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0054]在一個(gè)實(shí)施例中，在基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理時(shí)，也可以先根據(jù)圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，換而言之，針對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的每個(gè)圖像，根據(jù)該圖像所包含的所有像素所對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，計(jì)算該圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，平均顏色通道參數(shù)作為反映該圖像所具有的整體色彩特性的參數(shù)。[0055]具體的，可以將所有像素的顏色通道參數(shù)相加，并除以圖像所到該圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0056]可選的，在當(dāng)圖像所對(duì)應(yīng)的色彩模式為單個(gè)顏色通道的色彩模式時(shí)，可以根據(jù)每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的單個(gè)顏色通道參數(shù)相加，并除以該圖像所包含的像素個(gè)數(shù)得到圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，所得到的圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)僅為一個(gè)。[0057]可選的，在當(dāng)圖像的色彩模式下為多顏色通道的色彩模式時(shí)，步驟S310具體可以包括：基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素在各個(gè)顏色通道下的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像在各個(gè)顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)。[0058]在圖像的色彩模式下為多顏色通道的色彩模式時(shí)，圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)為多個(gè)顏色通道中的顏色通道參數(shù)。以RGB色彩模式下的圖像為例，可以將每個(gè)圖像所包含的所有像素在R顏色通道下的顏色通道參數(shù)相加，并除以該圖像所包含的像素個(gè)數(shù)，得到該圖像在R顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)，同理，可以分別計(jì)算得到該圖像在G顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)以及在B顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)，進(jìn)而計(jì)算得到該圖像分別在R顏色通道、G顏色通道下以及B顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)，該圖像在三個(gè)不同顏9色通道下的平均顏色通道參數(shù)構(gòu)成了該圖像所對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0059]在步驟S320中，基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集。[0060]在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)后，將其作為聚類算法的輸入數(shù)據(jù)，通過聚類算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，輸出多個(gè)圖像聚類集的聚類結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理。[0061]圖3所示實(shí)施例的技術(shù)方案中，通過先根據(jù)圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，再基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，相較于直接根據(jù)圖像所包含所有像素的顏色通道參數(shù)來直接來對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理的方式，可以顯著降低輸入至聚類算法中的每個(gè)圖像所對(duì)應(yīng)的計(jì)算數(shù)據(jù)[0062]還請(qǐng)繼續(xù)參考圖2,在步驟S220中，從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)。[0063]在一個(gè)實(shí)施例中，在得到多個(gè)圖像聚類集后，可以從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的圖像聚類集作為目標(biāo)圖像聚類集，該目標(biāo)圖像聚類集作為最能表征圖像數(shù)據(jù)集中的所有圖像所具有的共性色彩特性的圖像集合。[0064]可以理解的是，若存在圖像數(shù)量相同且圖像數(shù)量均多于其它圖像聚類集的兩個(gè)圖像聚類集時(shí)，則可以從這兩個(gè)圖像聚類集中任選一個(gè)圖像聚類集作為目標(biāo)圖像聚類集。[0065]在一個(gè)實(shí)施例中，在確定目標(biāo)圖像聚類集后，則可以基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)。[0066]具體的，可以根據(jù)目標(biāo)圖像聚類集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，換而言之，針對(duì)目標(biāo)圖像聚類集中的每個(gè)圖像.根據(jù)該圖像所包含的所有像素所對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù).計(jì)算該圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。在計(jì)算得到目標(biāo)圖像聚類集中的每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，則對(duì)目標(biāo)圖像聚類集中的每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)進(jìn)行求和，再將求和結(jié)果除以目標(biāo)圖像聚類集中的圖像個(gè)數(shù)，計(jì)算得到目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)。[0067]如前所述，圖像在各個(gè)顏色通道下的顏色通道參數(shù)需要分別進(jìn)行計(jì)算，因而在當(dāng)圖像所對(duì)應(yīng)的色彩模式為單個(gè)顏色通道的色彩模式時(shí)，所得到的圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)僅為一個(gè)，相應(yīng)的，目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)也僅為一個(gè)；而在當(dāng)圖像的色彩模式下為多顏色通道的色彩模式時(shí)，所得到的圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)為多個(gè)，相應(yīng)的，目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)也為多個(gè)。[0068]在步驟S230中，基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0069]在一個(gè)實(shí)施例中，在確定目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)后，可以基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0070]具體的，可以根據(jù)目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)來對(duì)待檢測(cè)圖像所包含所有像素的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，以使得待檢測(cè)圖像能調(diào)整成具有圖像數(shù)據(jù)集中所有圖像的共性色彩特性的圖像，作為校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0071]相較于將不經(jīng)過圖像校準(zhǔn)的待檢測(cè)圖像直接輸入至圖像缺陷定位模型的方式，通過先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再由圖像缺陷定位模型根據(jù)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像來進(jìn)行缺陷定位檢測(cè)，使得在當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像時(shí)，圖像缺陷定位模型也能進(jìn)行準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0072]參考圖4,圖4示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S230的具體流程圖，在該實(shí)施例中，步驟S230具體可以包括步驟S410至步驟S430,詳細(xì)描述如下。[0073]在步驟S410中，基于待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)，確定待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0074]在一個(gè)實(shí)施例中，在基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理時(shí)，可以先基于待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)，確定待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0075]具體的，可以將所有像素的顏色通道參數(shù)相加，并除以圖像所包含的像素個(gè)數(shù)，得到該圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0076]可以理解的是，在當(dāng)圖像所對(duì)應(yīng)的色彩模式為單個(gè)顏色通道的色彩模式時(shí)，可以根據(jù)待檢測(cè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的單個(gè)顏色通道參數(shù)相加.并除以該圖像所包含的像素個(gè)數(shù)得到圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，所得到的待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)僅為一個(gè)。[0077]在待檢測(cè)圖像的色彩模式下為多顏色通道的色彩模式時(shí)，待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)為多個(gè)顏色通道中的顏色通道參數(shù)。以RGB色彩模式下的圖像為例，可以將待檢測(cè)圖像所包含的所有像素在R顏色通道下的顏色通道參數(shù)相加，并除以待檢測(cè)圖像所包含的像素個(gè)數(shù)，得到待檢測(cè)圖像在R顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)，同理，可以分別計(jì)算得到待檢測(cè)圖像在G顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)以及在B顏色通道下的平均顏色通道參數(shù).進(jìn)而計(jì)算得到待檢測(cè)圖像分別在R顏色通道、G顏色通道下以及B顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)，待檢測(cè)圖像在三個(gè)不同顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)構(gòu)成了待檢測(cè)圖像所對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)。[0078]在步驟S420中，基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，生成校準(zhǔn)參數(shù)。[0079]在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，生成校準(zhǔn)參數(shù)時(shí)，具體可以根據(jù)目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，以及對(duì)圖像進(jìn)行校準(zhǔn)處理的校準(zhǔn)參數(shù)與目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)、圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)這兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，生成對(duì)該圖像進(jìn)行校準(zhǔn)處理的校準(zhǔn)參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行校準(zhǔn)處理。[0080]參考圖5,圖5示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S410的具體目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)之[0083]可以理解的是.在當(dāng)圖像的色彩模式下為多類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)均包括不同的平均顏色通道參數(shù)B1,待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)包括R顏色通道下的平均數(shù)B2,則目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)之間的比值包括R顏色通道對(duì)應(yīng)的、G顏色通道對(duì)應(yīng)的以及B顏色通道對(duì)應(yīng)的將G顏色通道對(duì)應(yīng)的比值作為圖像在相應(yīng)的G顏色通道下的校準(zhǔn)參數(shù)以及將B顏色通道檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的校準(zhǔn)參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集。[0092]具體的，根據(jù)待檢測(cè)圖像在每個(gè)顏色通道下的校準(zhǔn)參數(shù)對(duì)待檢測(cè)圖像的每個(gè)像素在對(duì)應(yīng)的顏色通道下的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理。進(jìn)行校準(zhǔn)處理方法具體可以為計(jì)算圖像在每個(gè)顏色通道下的校準(zhǔn)參數(shù)與該圖像的像素在對(duì)應(yīng)的顏色通道下的顏色通道參數(shù)之間的乘積，該乘積作為校準(zhǔn)后的顏色通道參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的每個(gè)像素在對(duì)應(yīng)的顏色通道下的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)。[0093]在該圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)均進(jìn)行校準(zhǔn)處理后，即可得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0094]以上可以看出，通過基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集，并從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，且基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，再基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像，通過先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再由圖像缺陷定位模型根據(jù)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像來進(jìn)行缺陷定位檢測(cè)，相較于將不經(jīng)過圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理的待檢測(cè)圖像直接輸入至圖像缺陷定位模型，使得在當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像時(shí)，圖像缺陷定位模型也能進(jìn)行準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0095]參考圖6,圖6示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖，在本申請(qǐng)實(shí)施例中的圖像處理方法還可以包括步驟S610至步驟S620,詳細(xì)描述如下。[0096]在步驟S610中，輸入校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像至預(yù)訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型中。[0097]在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)液晶面板進(jìn)行顏色缺陷分析時(shí)，可以將液晶面板圖像輸入至經(jīng)過訓(xùn)練所得的圖像缺陷定位模型，通過圖像缺陷定位模型來實(shí)現(xiàn)對(duì)液晶面板圖像進(jìn)行缺陷定位，該圖像缺陷定位模型為對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練所得。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以是CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型，或者也可以是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。預(yù)訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型可以對(duì)輸入的校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處理，以檢測(cè)待檢測(cè)圖像中的缺陷位置。[0098]在步驟S620中，通過圖像缺陷定位模型對(duì)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處[0099]在一個(gè)實(shí)施例中，通過圖像缺陷定位模型對(duì)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處理，輸出缺陷定位結(jié)果，該缺陷定位結(jié)果則為對(duì)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷位置定位處理所得的缺陷定位信息。[0100]圖6所示實(shí)施例的技術(shù)方案中，通過對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像，通過先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再由圖像缺陷定位模型根據(jù)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像來進(jìn)行缺陷定位檢測(cè)，相較于將不經(jīng)過圖像校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理的待檢測(cè)圖像直接輸入至圖像缺陷定位模型，使得在當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像時(shí)，圖像缺陷定位模型也能進(jìn)行準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0101]參考圖7,圖7示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖，在本申請(qǐng)實(shí)施例中的圖像處理方法還可以包括步驟S710至步驟S740,詳細(xì)描述如下。[0102]在步驟S710中，基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集。[0103]在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)圖像數(shù)據(jù)集生成對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)時(shí)，可以先基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集。其中，基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的每個(gè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理的方法與基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理的方式一致，在此不再贅述。[0104]在步驟S720中，對(duì)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的各圖像進(jìn)行圖像缺陷標(biāo)注處理，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集。[0105]在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集來對(duì)圖像缺陷定位模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，還可以對(duì)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的各圖像進(jìn)行圖像缺陷標(biāo)注處理，即預(yù)先在各圖像的實(shí)際缺陷位置進(jìn)行標(biāo)注處理。[0106]在步驟S730中，基于標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0107]在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集后，可以根據(jù)標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集來生成對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0108]參考圖8,圖8示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S720的具體流程圖，在本申請(qǐng)實(shí)施例中的步驟S720可以包括步驟S810至步驟S830,詳細(xì)描述如下。[0110]在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集后，為了提高對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的效果，還可以從標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集選取部分圖像，作為進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的目標(biāo)圖像。[0111]可選的，可以隨機(jī)從標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中直接抽取部分圖像，作為進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的目標(biāo)圖像。[0112]可選的，參考圖9,圖9示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的步驟S810的具體流程圖，在本申請(qǐng)實(shí)施例中的步驟S810可以包括步驟S910至步驟S930,詳細(xì)描述如下。[0113]在步驟S910中，獲取數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值。[0114]在步驟S920中，為標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像分配隨機(jī)數(shù)。[0115]在步驟S930中，將分配的隨機(jī)數(shù)小于或等于數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值的圖像，確定為目標(biāo)圖像。[0116]在一個(gè)實(shí)施例中，從標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中選取進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的目標(biāo)圖像時(shí)，為了保證隨機(jī)性，可以先預(yù)設(shè)進(jìn)行圖像選取的數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值，并根據(jù)該數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值來進(jìn)行圖像選取，該數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值可以為預(yù)設(shè)的某個(gè)概率參數(shù)，例如可以為0.5到0.8之間的某個(gè)概率參數(shù)。[0117]具體的，可以預(yù)選為標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中的各個(gè)圖像分配一個(gè)隨機(jī)數(shù)，該隨機(jī)數(shù)一般為0到1之間的某個(gè)參數(shù)。[0118]將為各個(gè)圖像所分配的隨機(jī)數(shù)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值進(jìn)行比對(duì)，將分配的隨機(jī)數(shù)小于或等于數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值的圖像，確定為目標(biāo)圖像，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了可以隨機(jī)的從標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中選擇需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的目標(biāo)圖像。[0119]還請(qǐng)繼續(xù)參考圖8,在步驟S820中，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到處理后的圖像。[0120]在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取目標(biāo)圖像后，可以對(duì)所選取的目標(biāo)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處[0121]具體的，針對(duì)所選取的任意一個(gè)目標(biāo)圖像，可以對(duì)該目標(biāo)圖像執(zhí)行顏色變換、旋轉(zhuǎn)，縮放以及添加噪聲等多種類型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理?？梢岳斫獾氖?，針對(duì)每一種類型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，可以根據(jù)一定的概率來確定每個(gè)目標(biāo)圖像是否要執(zhí)行該類型對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，因而各個(gè)目標(biāo)圖像可能同時(shí)執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)類型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理。[0122]在步驟S830中，基于處理后的圖像以及標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0123]基于經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后的圖像以及未進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的原始圖像共同組成用于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0124]圖8所示實(shí)施例的技術(shù)方案中，通過采用未經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的圖像以及經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后的圖像來共同生成對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，可以有效提高訓(xùn)練所得的圖像缺陷定位模型的泛化能力，提升了圖像缺陷定位模型進(jìn)行圖像缺陷定位的性能。[0125]還請(qǐng)繼續(xù)參考圖7,在步驟S740中，基于生成的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行[0126]在一個(gè)實(shí)施例中，基于生成的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像缺陷定位模型，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程是調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的各項(xiàng)系數(shù)，使得對(duì)于輸入的待檢測(cè)圖像，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的各項(xiàng)系數(shù)運(yùn)算，輸出結(jié)果為所確定的缺陷定位信息。[0127]圖7所示實(shí)施例的技術(shù)方案中，當(dāng)待檢測(cè)圖像為特定顏色模式聚集的液晶面板圖像，通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中各個(gè)圖像待檢測(cè)圖像進(jìn)行顏色校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，以使得該圖像與校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像之間的色彩差異性減小，從而使得經(jīng)過校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集圖像來進(jìn)行訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型能對(duì)特定顏色模式聚集的液晶面板圖像實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷定位，提高了圖像缺陷定位模型進(jìn)行缺陷定位的精準(zhǔn)度。[0128]以下介紹本申請(qǐng)的裝置實(shí)施例，可以用于執(zhí)行本申請(qǐng)上述實(shí)施例中的圖像處理方法。對(duì)于本申請(qǐng)裝置實(shí)施例中未披露的細(xì)節(jié)，請(qǐng)參照本申請(qǐng)上述的圖像處理方法的實(shí)施例。[0129]圖10示出了根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理裝置的框圖。[0130]參照?qǐng)D10所示，根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理裝置1000,包括：聚類單元1010、計(jì)算單元1020以及第一校準(zhǔn)單元1030。其中，聚類單元1010,用于基于圖像數(shù)據(jù)集中各圖像的顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集；計(jì)算單元1020,用于從多個(gè)圖像聚類集中選取圖像數(shù)量最多的目標(biāo)圖像聚類集，基于目標(biāo)圖像聚類集中各圖像的顏色通道參數(shù)，計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)；第一校準(zhǔn)單元1030,用于基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0131]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，聚類單元1010被配置為：基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素對(duì)應(yīng)的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)圖像聚類集。[0132]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，聚類單元1010被配置為：基于圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像所包含的所有像素在各個(gè)顏色通道下的顏色通道參數(shù)，分別計(jì)算圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像在各個(gè)顏色通道下的平均顏色通道參數(shù)。[0133]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，第一校準(zhǔn)單元1030被配置為：基于待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)，確定待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)；基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)以及待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)，生成校準(zhǔn)參數(shù)；基于述校準(zhǔn)參數(shù)，對(duì)待檢測(cè)圖像所包含的所有像素的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像。[0134]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，第一校準(zhǔn)單元1030被配置為：計(jì)算目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)與待檢測(cè)圖像相對(duì)應(yīng)的平均顏色通道參數(shù)之間的輸入校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像至預(yù)訓(xùn)練的圖像缺陷定位模型中；定位單元，用于通過圖像缺陷定位模型對(duì)校準(zhǔn)后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行缺陷定位處理，輸出缺陷定位結(jié)果。用于基于目標(biāo)圖像聚類集中圖像的平均顏色通道參數(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像的顏色通道參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，得到校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集；標(biāo)注單元，用于對(duì)校準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行圖像缺陷標(biāo)注處理，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集；生成單元，用于基于標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；訓(xùn)練單元，用于基于生成的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行[0137]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，生成單元被配置為：從標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，選取目標(biāo)圖像；對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到處理后的圖像；基于處理后的圖像以及標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集，生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。[0138]在本申請(qǐng)的一些實(shí)施例中，基于前述方案，生成單元被配置為：獲取數(shù)據(jù)增強(qiáng)概率閾值；為標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)集中的圖像分配隨機(jī)數(shù)；將分配的隨機(jī)數(shù)小于或等于數(shù)據(jù)增強(qiáng)[0139]圖11示出了適于用來實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)實(shí)施例的電子設(shè)備的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。[0140]需要說明的是，圖11示出的電子設(shè)備的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1100僅是一個(gè)示例，不應(yīng)對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的功能和使用范圍帶來任何限制。[0141]如圖11所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1110包括中央處理單元(CentralProcessingUnit,CPU)1101,其可以根據(jù)存儲(chǔ)在只讀存儲(chǔ)器(Read-OnlyMemory,ROM)1102中的程序或者從儲(chǔ)存部分1108加載到隨機(jī)訪問存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory,RAM)1103中的程序而執(zhí)行各作所需的各種程序和數(shù)據(jù)。CPU1101、ROM1102以及RAM1103通過總線1104入/輸出(Input/Output,I/0)接口1105也連接至總線1104。[0142]以下部件連接至I/0接口1105:包括鍵盤、鼠標(biāo)等的輸入部分1106;包括諸如陰極射線管(CathodeRayTube,CRT)、液晶顯示器(LiquidCrystalDisplay,LCD)等以及揚(yáng)聲器等的輸出部分1107;包括硬盤等的儲(chǔ)存部分1108;以及包括諸如LAN(LocalAreaNetwork,局域網(wǎng))卡、調(diào)制解調(diào)器等的網(wǎng)絡(luò)接口卡的通信部分1109。通信部分1109經(jīng)由諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行通信處理。驅(qū)動(dòng)器1110也根據(jù)需要連接至I/0接口1105?？刹鹦督橘|(zhì)從其上讀出的計(jì)算機(jī)程序根據(jù)需要被安裝入儲(chǔ)存部分1108。[0143]特別地，根據(jù)本申請(qǐng)的實(shí)施例，上文參考流程圖描述的過程可以被實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)軟件程序。例如，本申請(qǐng)的實(shí)施例包括一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其包括承載在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上的計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序包含用于執(zhí)行流程圖所示的方法的計(jì)算機(jī)程序。在這樣的實(shí)施例中，該計(jì)算機(jī)程序可以通過通信部分1109從網(wǎng)絡(luò)上被下載和安裝，和/或從可拆卸介質(zhì)1111被安裝。在該計(jì)算機(jī)程序被中央處理單元(CPU)1101執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行本申請(qǐng)的系統(tǒng)中限定的各種功能。[0144]需要說明的是，本申請(qǐng)實(shí)施例所示的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號(hào)介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)或者是上述兩者的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的更具體的例子可以包括但不限于：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線的者上述的任意合適的組合。在本申請(qǐng)中，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。而在本申請(qǐng)中，計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)，其中承載了計(jì)算機(jī)可讀的計(jì)算機(jī)程序。這種傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)可以采用多種形式，包括但不限于電磁信號(hào)、光信號(hào)或上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)還可以是計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以外的任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上包含的計(jì)算機(jī)程序可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括但不限于：無線、有線等等，或者上述的任意合適的組合。[0145]附圖中的流程圖和框圖，圖示了按照本申請(qǐng)各種實(shí)施例的系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。其中，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。