CN106791346B - 一种图像预测的方法及装置 - Google Patents

一种图像预测的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106791346B
CN106791346B CN201510807516.1A CN201510807516A CN106791346B CN 106791346 B CN106791346 B CN 106791346B CN 201510807516 A CN201510807516 A CN 201510807516A CN 106791346 B CN106791346 B CN 106791346B
Authority
CN
China
Prior art keywords
baby
sense organ
face
profile
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510807516.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106791346A (zh
Inventor
谭国富
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Tencent Cloud Computing Beijing Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201510807516.1A priority Critical patent/CN106791346B/zh
Publication of CN106791346A publication Critical patent/CN106791346A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106791346B publication Critical patent/CN106791346B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/62—Control of parameters via user interfaces
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof

Abstract

本发明公开了一种图像预测的方法，包括：获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。本发明实施例提供的方案可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。

Description

一种图像预测的方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像预测的方法及装置。
背景技术
目前，随着数码相机、手机等具有拍照功能的智能终端的普及，图片产生的数量越来越多。人脸照片的采集和记录都变的非常方便。
很多年轻夫妇们，在孕检的时候，非常想知道未来婴儿的相貌，但是由于技术原因，一直无法满足客户这种需求。相貌预测在技术上并没有很好的手段实现，同时婴儿的千万种姿态表情，也很难逼真的去模拟。
发明内容
为了解决现有技术中无法预测婴儿相貌的问题，本发明实施例提供一种图像预测的方法，可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。本发明实施例还提供了相应的装置。
本发明第一方面提供一种图像预测的方法，包括：
获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。
本发明第二方面提供一种图像预测的装置，包括：
获取单元，用于获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
确定单元，用于根据特征定位法，确定所述获取单元获取的所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
变换单元，用于根据所述确定单元确定的所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。
本发明实施例采用获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。与现有技术无法预测婴儿相貌相比，本发明实施例提供的方案可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
图1是本发明实施例中婴儿相貌预测系统的一实施例示意图；
图2是本发明实施例中婴儿图像预测过程的一实施例示意图；
图3是本发明实施例中图像预测的方法的一实施例示意图；
图4是本发明实施例中图像预测的装置的一实施例示意图；
图5是本发明实施例中图像预测的装置的另一实施例示意图；
图6是本发明实施例中图像预测的装置的另一实施例示意图；
图7是本发明实施例中图像预测的装置的另一实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种图像预测的方法，可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。本发明实施例还提供了相应的装置。以下分别进行详细说明。
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，所描述的实施例仅仅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，本领域技术人员在没有作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。
本发明实施例提供的图像预测方法可以用于婴儿相貌预测，本发明实施例的婴儿相貌预测的系统，参阅图1，该图像预测的系统可以包括：用户界面(User Interface，UI)显示子系统10，图片编解码子系统20和婴儿相貌预测子系统30。UI显示子系统10用于图片的和操作界面的显示；图片编解码子系统20用于对图片进行编解码操作；婴儿相貌预测子系统30用于实现婴儿相貌预测。
UI显示子系统可以理解为包括图片显示界面模块和查看器操作栏模块，图片显示界面模块负责将解码后的图像显示出来，查看器操作栏模块负责显示查看器窗体一些操作按钮，包括预测按钮，用户可以点击预测按钮进行图像预测。图片编解码子系统可以理解为包括图片解码模块和图片编码模块，图片解码模块用来解析图片的编码，变成原始图片信息流，三元色(Red、Green、Blue，RGB)格式的图像数据。图片编码模块将原始图片信息流编码为JPEG等图片格式。
参阅图2，婴儿相貌预测子系统的图像预测过程可以包括如下几个步骤：
301、获取父母的图片，并定位图片中的五官，获取到父母的五官轮廓。
302、从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取一张婴儿图片进行五官定位。
例如：通过五官定位功能定位婴儿图片中的婴儿五官轮廓特征集合为S1。
303、根据父母的五官轮廓对婴儿图片中的婴儿五官做变换。
变换的办法可以是：
分别对婴儿脸型，眉毛，眼镜，鼻子和嘴巴的形状，进行如下步骤一至步骤五的调整：
步骤一：随机选择父亲或者母亲的感官轮廓特征点集合:P，例如：脸型的特征点集合。
P＝{(xp1,yp1),(xp2,yp2),…}T
步骤二：设婴儿对应的感官轮廓为A。
A＝{(xa1,ya1),(xa2,ya2),…}T
步骤三：将P和A分别归一化：
P'＝{(xp1-xpc,yp1-ypc),(xp2-xpc,yp2-ypc),…,(xpn-xpc,ypn-ypc)}T
A'＝{(xa1-xac,ya1-yac),(xa2-xac,ya2-yac),…,(xan-xac,yan-yac)}T
步骤四：寻找一个变换，使得变换后的两个轮廓P’和A’的欧式距离最小:
欧式距离计算时可以使用最小二乘法进行计算。
步骤五：计算变换的轮廓T：
按照上述的处理过程，分别对五官中的各个感官做变换，得到婴儿脸型，眉毛，眼镜，鼻子和嘴巴的各个变换的轮廓T，五官都变换完成后，再结合之前随机选择的婴儿的轮廓S1，得到的调整后的轮廓为S2。
得到父母的婴儿轮廓S2特征集合后，对S2加上人脸检测得到的四个点，进行Delaunay三角剖分，对于剖分后的每个三角形A2 B2 C2，其中A2 B2 C2为S2内一个三角形的定点，对于其内部像素点P2，计算系数a,b,c；
a为P2B2C2的面积除以A2B2C2的面积所得到的值；
b为P2A2C2的面积除以A2B2C2的面积所得到的值；
c为P2A2B2的面积除以A2B2C2的面积所得到的值；
设A1、B1、C1是S1中A2、B2、C2对应的定点，计算P1(xp1,yp1)的坐标：
xp1＝axa1+bxb1+cxc1
yp1＝aya1+byb1+cyc1
对P1坐标的点，采用双线性差值，得到像素值作为P2的像素值，重复这一计算过程，得到变换后的婴儿图像。
304、将变换好的婴儿图像，随机选择一张背景图像做融合。
305、对融合后的图像，直方图均衡化，显示给客户。
参阅图3，本发明实施例提供的图像预测的方法的一实施例包括：
401、获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片。
402、根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓。
403、根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。
本发明实施例采用获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。与现有技术无法预测婴儿相貌相比，本发明实施例提供的方案可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。
可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的方法的第一个可选实施例中，所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，可以包括：
针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓；
用所述相匹配的婴儿感官轮廓分别替换所述婴儿样本图片中对应感官图像的轮廓，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的方法的第二个可选实施例中，所述根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓，可以包括：
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官中各个感官的特征点集合；
根据所述各个感官的特征点集合，确定所述父母图像的五官轮廓。
可选地，在上述图像预测的方法的第二个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的方法的第三个可选实施例中，所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，可以包括：
根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T；
根据所述婴儿样本图片中婴儿的五官轮廓特征点集合S1和婴儿的各感官的变换轮廓特征点集合T，确定变换后的婴儿五官轮廓特征点集合S2；
采用三角剖分算法计算得到所述婴儿五官轮廓特征点集合S2中的各像素点，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，在上述图像预测的方法的第三个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的方法的第四个可选实施例中，所述根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T，可以包括：
对父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A分别做归一化处理，得到P’和A’；
对所述P’和A’做变换，在保证所述P’和所述A’的欧式距离最小时，得到婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T。
图3对应的实施例或任一可选实施例可以参阅图1和图2部分的相应描述进行理解，本处不做过多赘述。
参阅图4，本发明实施例提供的图像预测的装置50包括：
获取单元501，用于获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
确定单元502，用于根据特征定位法，确定所述获取单元501获取的所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
变换单元503，用于根据所述确定单元502确定的所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。
本发明实施例中，获取单元501获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；确定单元502根据特征定位法，确定所述获取单元501获取的所述母版图片中父母图像的五官轮廓；变换单元503根据所述确定单元502确定的所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。与现有技术无法预测婴儿相貌相比，本发明实施例提供的图像预测的装置可以根据父母的五官轮廓预测婴儿的相貌。
可选地，在上述图4对应的实施例的基础上，参阅图5，本发明实施例提供的图像预测的装置的第一个可选实施例中，所述变换单元503包括：
选取子单元5031，用于针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓；
替换子单元5032，用于用所述选取子单元5031选取的所述相匹配的婴儿感官轮廓分别替换所述婴儿样本图片中对应感官图像的轮廓，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，在上述图4对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的装置的第二个可选实施例中，
所述确定单元502，用于根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官中各个感官的特征点集合，根据所述各个感官的特征点集合，确定所述父母图像的五官轮廓。
可选地，在上述图像预测的装置50的第二个可选实施例的基础上，参阅图6，本发明实施例提供的图像预测的装置50的第三个可选实施例中，所述变换单元503包括：
第一确定子单元5033，用于根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T；
第二确定子单元5034，用于根据所述婴儿样本图片中婴儿的五官轮廓特征点集合S1和所述第一确定子单元5033确定的婴儿的各感官的变换轮廓特征点集合T，确定变换后的婴儿五官轮廓特征点集合S2；
计算子单元5035，用于采用三角剖分算法计算得到所述第二确定子单元5034确定的婴儿五官轮廓特征点集合S2中的各像素点，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，在上述图像预测的装置50的第三个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的图像预测的装置50的第四个可选实施例中，
所述第一确定子单元5033，用于对父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A分别做归一化处理，得到P’和A’；对所述P’和A’做变换，在保证所述P’和所述A’的欧式距离最小时，得到婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T。
本发明实施例还提供了另一种图像预测的装置，该图像预测的装置可以是手机。如图7所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。
图7示出的是与本发明实施例提供的装置800的部分结构的框图。参考图7，装置包括：摄像头810、存储器820、输入单元830、显示单元840、传感器850、音频电路860、WiFi模块870、处理器880、以及电源890等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的装置结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图7对装置的各个构成部件进行具体的介绍：
摄像头810可用于拍照；
存储器820可用于存储软件程序以及模块，处理器880通过运行存储在存储器820的软件程序以及模块，从而执行装置的各种功能应用以及数据处理。存储器820可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据装置的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器820可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元830可用于接收用户的操作指令，以及产生与装置800的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元830可包括触控面板831以及其他输入设备832。触控面板831，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板831上或在触控面板831附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板831可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器880，并能接收处理器880发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板831。除了触控面板831，输入单元830还可以包括其他输入设备832。具体地，其他输入设备832可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元840可用于显示数值包二维码图片。显示单元840可包括指示灯841，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-Emitting Diode,OLED)等形式来配置指示灯841。进一步的，触控面板831可覆盖指示灯841，当触控面板831检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器880以确定触摸事件的类型，随后处理器880根据触摸事件的类型在指示灯841上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触控面板831与指示灯841是作为两个独立的部件来实现装置的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板831与指示灯841集成而实现装置的输入和输出功能。
装置800还可包括至少一种传感器850。
音频电路860、扬声器861，传声器862可提供用户与装置之间的音频接口。音频电路860可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器861，由扬声器861转换为声音信号输出；另一方面，传声器862将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路860接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器880处理后，经摄像头810以发送给比如另一装置，或者将音频数据输出至存储器820以便进一步处理。
处理器880是装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个装置的各个部分，通过运行或执行存储在存储器820内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器820内的数据，执行装置的各种功能和处理数据，从而对装置进行整体监控。可选的，处理器880可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器880可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器880中。
装置800还包括给各个部件供电的电源890(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器880逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，装置800还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本发明实施例中，该装置在作为数值包发送方用户设备时所包括的处理器880还具有以下功能：
获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，包括：
针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓；
用所述相匹配的婴儿感官轮廓分别替换所述婴儿样本图片中对应感官图像的轮廓，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，所述根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓，包括：
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官中各个感官的特征点集合；
根据所述各个感官的特征点集合，确定所述父母图像的五官轮廓。
可选地，所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，包括：
根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T；
根据所述婴儿样本图片中婴儿的五官轮廓特征点集合S1和婴儿的各感官的变换轮廓特征点集合T，确定变换后的婴儿五官轮廓特征点集合S2；
采用三角剖分算法计算得到所述婴儿五官轮廓特征点集合S2中的各像素点，得到所述父母的婴儿的预测图像。
可选地，所述根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T，包括：
对父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A分别做归一化处理，得到P’和A’；
对所述P’和A’做变换，在保证所述P’和所述A’的欧式距离最小时，得到婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的图像预测的方法以及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种图像预测的方法，其特征在于，包括：
获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像；
所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，包括：
从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取婴儿图片进行五官定位，得到婴儿图片中的婴儿五官轮廓，针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓；
用所述相匹配的婴儿感官轮廓分别替换所述婴儿样本图片中对应感官图像的轮廓，得到所述父母的婴儿的预测图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取婴儿图片进行五官定位，得到婴儿图片中的婴儿五官轮廓，针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓，包括：
从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取婴儿图片进行五官定位，得到婴儿图片中的婴儿五官轮廓，针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官轮廓欧式距离最小的婴儿感官轮廓。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官轮廓，包括：
根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官中各个感官的特征点集合；
根据所述各个感官的特征点集合，确定所述父母图像的五官轮廓。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像，包括：
根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T；
根据所述婴儿样本图片中婴儿的五官轮廓特征点集合S1和婴儿的各感官的变换轮廓特征点集合T，确定变换后的婴儿五官轮廓特征点集合S2；
采用三角剖分算法计算得到所述婴儿五官轮廓特征点集合S2中的各像素点，得到所述父母的婴儿的预测图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T，包括：
对父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A分别做归一化处理，得到P’和A’；
对所述P’和A’做变换，在保证所述P’和所述A’的欧式距离最小时，得到婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T。
6.一种图像预测的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取母版图片和婴儿样本图片，所述母版图片为父母的正面图片；
确定单元，用于根据特征定位法，确定所述获取单元获取的所述母版图片中父母图像的五官轮廓；
变换单元，用于根据所述确定单元确定的所述父母图像的五官轮廓，对所述婴儿样本图片中婴儿图像的五官轮廓做变换，得到所述父母的婴儿的预测图像；
所述变换单元包括：
选取子单元，从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取婴儿图片进行五官定位，得到婴儿图片中的婴儿五官轮廓，针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官相匹配的婴儿感官轮廓；
替换子单元，用所述相匹配的婴儿感官轮廓分别替换所述婴儿样本图片中对应感官图像的轮廓，得到所述父母的婴儿的预测图像。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选取子单元具体用于：
从预先准备好的正面婴儿照片库里面，随机选取婴儿图片进行五官定位，得到婴儿图片中的婴儿五官轮廓，针对婴儿五官中的每个感官轮廓，从预先建立的婴儿样本图片库中随机选取与父亲或母亲对应的感官轮廓欧式距离最小的婴儿感官轮廓。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述确定单元，用于根据特征定位法，确定所述母版图片中父母图像的五官中各个感官的特征点集合，根据所述各个感官的特征点集合，确定所述父母图像的五官轮廓。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述变换单元包括：
第一确定子单元，用于根据父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A，确定婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T；
第二确定子单元，用于根据所述婴儿样本图片中婴儿的五官轮廓特征点集合S1和所述第一确定子单元确定的婴儿的各感官的变换轮廓特征点集合T，确定变换后的婴儿五官轮廓特征点集合S2；
计算子单元，用于采用三角剖分算法计算得到所述第二确定子单元确定的婴儿五官轮廓特征点集合S2中的各像素点，得到所述父母的婴儿的预测图像。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述第一确定子单元，用于对父亲或母亲的所述各个感官的特征点集合P和所述婴儿样本图片中婴儿对应感官的特征点集合A分别做归一化处理，得到P’和A’；对所述P’和A’做变换，在保证所述P’和所述A’的欧式距离最小时，得到婴儿的五官中各感官的变换轮廓特征点集合T。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如上权利要求1至5任一项所述的图像预测的方法。
CN201510807516.1A 2015-11-19 2015-11-19 一种图像预测的方法及装置 Active CN106791346B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510807516.1A CN106791346B (zh) 2015-11-19 2015-11-19 一种图像预测的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510807516.1A CN106791346B (zh) 2015-11-19 2015-11-19 一种图像预测的方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106791346A CN106791346A (zh) 2017-05-31
CN106791346B true CN106791346B (zh) 2019-11-19

Family

ID=58886651

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510807516.1A Active CN106791346B (zh) 2015-11-19 2015-11-19 一种图像预测的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106791346B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107967463B (zh) * 2017-12-12 2021-04-02 武汉科技大学 一种基于合成图像和深度学习的虚拟人脸识别方法
CN108334886B (zh) * 2018-03-08 2020-09-22 殷韩 图像预测方法、终端设备及可读存储介质
CN109359626A (zh) * 2018-11-21 2019-02-19 合肥金诺数码科技股份有限公司 一种图像采集样貌预测装置及其预测方法
CN110287765A (zh) * 2019-05-06 2019-09-27 平安科技（深圳）有限公司 基于人脸识别的宝宝长相预测方法、装置及存储介质
CN112437226B (zh) * 2020-09-15 2022-09-16 上海传英信息技术有限公司 图像处理方法、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007114931A (ja) * 2005-10-19 2007-05-10 Konica Minolta Holdings Inc 認証装置
CN103295210A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 婴儿图像合成方法及装置
CN103295211A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 婴儿图像合成方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120054190A1 (en) * 2010-08-27 2012-03-01 Aiv Technology Llc Electronic family tree generation and display system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007114931A (ja) * 2005-10-19 2007-05-10 Konica Minolta Holdings Inc 認証装置
CN103295210A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 婴儿图像合成方法及装置
CN103295211A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 汉王科技股份有限公司 婴儿图像合成方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN106791346A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7090971B2 (ja) 画像融合方法、モデル訓練方法、画像融合装置、モデル訓練装置、端末機器、サーバ機器、及びコンピュータプログラム
CN106791346B (zh) 一种图像预测的方法及装置
CN105363201B (zh) 提示信息的显示方法及装置
CN104731829B (zh) 一种网络图片的互动方法和装置
CN109683847A (zh) 一种音量调节方法和终端
CN109413563A (zh) 视频的音效处理方法及相关产品
CN105303149B (zh) 人物图像的展示方法和装置
CN107256068B (zh) 指纹的采集方法及相关产品
CN106127152B (zh) 一种指纹模板更新方法及终端设备
CN110443769A (zh) 图像处理方法、图像处理装置及终端设备
CN106886702B (zh) 一种指纹解锁方法及相关设备
CN108920059A (zh) 消息处理方法及移动终端
CN107506732A (zh) 贴图的方法、设备、移动终端以及计算机存储介质
CN108628568A (zh) 一种信息的显示方法、装置及终端设备
CN109446775A (zh) 一种声控方法及电子设备
CN108701365A (zh) 光点识别方法、装置以及系统
CN108229574A (zh) 一种图片筛选的方法、装置和移动终端
CN108763317A (zh) 一种辅助选取图片的方法和终端设备
CN109144454A (zh) 双面屏显示控制方法及相关产品
CN108712641A (zh) 用于基于多面体提供vr图像的电子设备及其图像提供方法
CN110097872A (zh) 一种音频处理方法及电子设备
CN110162254A (zh) 一种显示方法和终端设备
CN109416615A (zh) 处理触摸事件的方法和适用于该方法的电子装置
CN109634438A (zh) 一种输入法的控制方法及终端设备
CN108510266A (zh) 一种数字对象唯一标识符识别方法及移动终端

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230707

Address after: 518000 Tencent Building, No. 1 High-tech Zone, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province, 35 Floors

Patentee after: TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd.

Patentee after: TENCENT CLOUD COMPUTING (BEIJING) Co.,Ltd.

Address before: 2, 518000, East 403 room, SEG science and Technology Park, Zhenxing Road, Shenzhen, Guangdong, Futian District

Patentee before: TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd.