CN106971165B - 一种滤镜的实现方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种滤镜的实现方法及装置,该方法包括:获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区域;判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数;当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。本申请提供的方法和装置可以解决现有技术中的视频滤镜,存在的功能单一,不能满足用户更多需求的技术问题。实现了丰富滤镜功能,满足了用户突出人脸和增加环境保密性等需求的技术效果。

Description

一种滤镜的实现方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种滤镜的实现方法及装置。
背景技术
[0002] 当前,各类互联网商业模式层出不穷,直播视频也是其中一匹黑马。为了给直播主 播或观众提供较优的视觉体验和丰富的娱乐体验,现有的直播视频往往会提供滤镜功能, 以供用户使用。
[0003] 现有的滤镜功能主要是用来实现图像的各种特殊场景效果,一般是通过直接改变 图像的颜色风格,即进行颜色调整来实现。例如怀旧、黑白、素描、唯美等等。然而,当前的滤 镜功能已不能满足用户日益增多的需求。
[0004] 可见,现有技术中的视频滤镜,存在功能单一,不能满足用户更多需求的技术问 题。
发明内容
[0005] 本发明提供一种滤镜的实现方法及装置,用以解决现有技术中的视频滤镜,存在 的功能单一,不能满足用户更多需求的技术问题。
[0006] —方面,本发明提供了 一种滤镜的实现方法,包括:
[0007] 获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区域;
[0008] 判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其中,所述目标图像划 分为N个分区图像,N为大于1的整数;
[0009] 当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像后, 获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0010] 可选的,当所述目标图像为视频中的图像时,所述获取目标图像中的人脸区域,包 括:交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取所述视频中的目标图像的人脸区域。
[0011] 可选的,在所述判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域之后,还 包括:当所述分区图像属于所述人脸区域时,以采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区 图像后,获得的前景图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0012] 可选的,所述获取目标图像中的人脸区域,包括:检测获取所述目标图像中的人脸 图像;以包括所述人脸图像的圆形区域作为所述人脸区域;所述判断所述目标图像上的分 区图像是否属于所述人脸区域,包括:确定所述分区图像与所述人脸区域的圆心的距离;当 所述距离小于等于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述 距离大于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像不属于所述人脸区域。
[0013] 可选的,所述当所述距离大于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像不属于 所述人脸区域,包括:当所述距离大于所述人脸区域的半径,且小于等于预设半径时,确定 所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半径大于等于所述人脸区域的半径;当所述距 离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属于背景区域;所述当所述分区图像不属于所 述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像, 包括:当所述分区图像属于所述过渡区域时,以(I-V)倍的前景图像和V倍的所述模糊图像 混合后的混合图像替换所述分区图像,其中,V= (dis-r)/(R-r),其中,dis为所述距离,r为 所述人脸区域的半径,R为所述预设半径,其中,所述前景图像为采用磨皮算法和/或调色算 法处理所述分区图像后获得的图像;当所述分区图像属于所述背景区域时,以所述模糊图 像替换所述分区图像。
[0014] 可选的,所述采用模糊算法虚化所述分区图像,包括:对所述分区图像进行降采样 处理;采用模糊算法虚化降采样处理后的所述分区图像;对虚化后的所述分区图像进行上 米样处理。
[0015] 另一方面,提供一种滤镜的实现装置,包括:
[0016] 获取模块,用于获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区 域;
[0017] 判断模块,用于判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其中,所 述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数;
[0018] 模糊模块,用于当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所 述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0019] 可选的,所述获取模块还用于:交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取所述 视频中的目标图像的人脸区域。
[0020] 可选的,所述装置还包括:美化模块,用于当所述分区图像属于所述人脸区域时, 以采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区图像后,获得的前景图像替换所述分区图像, 并进行显示。
[0021] 可选的,所述获取模块还用于:检测获取所述目标图像中的人脸图像;以包括所述 人脸图像的圆形区域作为所述人脸区域;所述判断模块还用于:确定所述分区图像与所述 人脸区域的圆心的距离;当所述距离小于等于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像 属于所述人脸区域;当所述距离大于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像不属于所 述人脸区域;所述判断模块还用于:当所述距离大于所述人脸区域的半径,且小于等于预设 半径时,确定所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半径大于所述人脸区域的半径; 当所述距离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属于背景区域;所述模糊模块还用于: 当所述分区图像属于所述过渡区域时,以(1-v)倍的前景图像和V倍的所述模糊图像混合后 的混合图像替换所述分区图像,其中,V= (dis-r)/(R-r),其中,dis为所述距离,r为所述人 脸区域的半径,R为所述预设半径,其中,所述前景图像为采用磨皮算法和/或调色算法处理 所述分区图像后获得的图像;当所述分区图像属于所述背景区域时,以所述模糊图像替换 所述分区图像。
[0022] 本发明实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0023] 本申请实施例提供的方法及装置,先获取目标图像中的人脸区域,再判断所述目 标图像上划分出的各分区图像是否属于所述人脸区域,当所述分区图像不属于所述人脸区 域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显 示,从而实现了一种具有背景虚化功能的滤镜,不仅丰富了滤镜功能,还使得所述目标图像 中的人脸更突出,并通过虚化背景增加了环境的保密性,进而满足了用户更多的需求。
[0024] 上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段, 而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够 更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
[0025] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,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。
[0026] 图1为本发明实施例中滤镜的实现方法的流程图;
[0027] 图2为本发明实施例中滤镜的实现装置的结构示意图。
具体实施方式
[0028] 本申请实施例通过提供一种滤镜的实现方法及装置,用以解决现有技术中的视频 滤镜,存在的功能单一,不能满足用户更多需求的技术问题。实现了丰富滤镜功能,满足了 用户突出人脸和增加环境保密性等需求的技术效果。
[0029] 本申请实施例中的技术方案,总体思路如下:
[0030] 获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区域;判断所述目 标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为 大于1的整数;当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像 后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0031] 上述方法通过先获取目标图像中的人脸区域,再判断所述目标图像上划分出的各 分区图像是否属于所述人脸区域,当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算 法虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示,从而实现了一种 具有背景虚化功能的滤镜,不仅丰富了滤镜功能,还使得所述目标图像中的人脸更突出,并 通过虚化背景增加了环境的保密性,进而满足了用户更多的需求。
[0032] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。
[0033] 实施例一
[0034] 本实施例提供一种滤镜的实现方法,如图1所示,该方法包括:
[0035] 步骤S101,获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区域;
[0036] 步骤S102,判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其中,所述目 标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数;
[0037] 步骤S103,当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分 区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0038] 需要说明的是,所述目标图像可以是单一的图片,也可以是直播视频或存储视频 中的图片,在此不作限制。
[0039] 当所述目标图像为单一的图片时,所述方法能够对该图片实现背景虚化;当所述 目标图像是视频中的图片时,通过对视频中的每一帧图片或部分图片实施本实施例提供的 方法,能实现对视频的背景虚化。
[0040] 在具体实施过程中,所述方法可以应用于智能手机,平板电脑或台式机等终端,也 可以应用于服务器,在此不作限制。
[0041] 下面,结合图1来详细介绍本实施例提供的方法的具体实施步骤。
[0042] 首先,执行步骤SlOl,获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像 的区域。
[0043] 在具体实施过程中,获取目标图像中的人脸区域,需要获取目标图像中人脸的位 置及区域大小,具体可以通过各种现有的人脸检测算法来实现。
[0044] 在本申请实施例中,当所述目标图像为视频中的图像时,所述获取目标图像中的 人脸区域,包括:
[0045] 交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取所述视频中的目标图像的人脸区 域。
[0046] 具体来讲,交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法特别适用于直播视频中的目标 图像,以提高实时获取视频中多个图像的人脸区域的效率。
[0047] 在具体实施过程中,为了便于后续判断分区图像是否属于所述人脸区域,可以设 置所述获取目标图像中的人脸区域,包括:检测获取所述目标图像中的人脸图像;以包括所 述人脸图像的圆形区域作为所述人脸区域。
[0048] 当然,在具体实施过程中,也可以以包括所述人脸图像的方形区域或椭圆形区域 作为所述人脸区域,在此不作限制。
[0049] 然后,执行步骤S102,判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其 中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数。
[0050] 在本申请实施例中,所述分区图像可以是预先以小三角形、小方形或小菱形等为 单位,划分出的N个分区图像,N的数量越大,越利于判断分区图像是否属于所述人脸区域; 所述分区图像还可以是像素点,N为像素点数量,在此不作限制。
[0051] 在本申请实施例中,判断所述分区图像是否属于所述人脸区域的方法很多,下面 列举两种为例:
[0052] 第一种,根据所述分区图像的坐标判断。
[0053] 即先获取所述分区图像的坐标和所述人脸区域的坐标范围;再判断所述分区图像 的坐标是否属于所述人脸区域的坐标范围;当所述分区图像的坐标属于所述人脸区域的坐 标范围时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述分区图像的坐标不属于所述人脸 区域的坐标范围时,确定所述分区图像不属于所述人脸区域。
[0054] 第二种,设置人脸区域为规则图形,根据分区图像与所述人脸区域中心的距离来 判断。
[0055] 具体来讲,为了便于判断分区图像是否属于所述人脸区域,可以设置所述人脸区 域为圆形区域。对应的,所述判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,包 括:确定所述分区图像与所述人脸区域的圆心的距离;当所述距离小于等于所述人脸区域 的半径时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述距离大于所述人脸区域的半径时, 确定所述分区图像不属于所述人脸区域。
[0056]举例来说,获取人脸在视频图像中的位置信息,假设把人脸区域设置为圆形,获取 所述人脸区域圆心点A的坐标为A (X,y),半径为r。所述分区图像的中心点D (i,j)与点A (X, y)的距离dis的计算公式如下:
Figure CN106971165BD00081
[0058]当dis小于等于r时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当dis大于r时,确定所 述分区图像不属于所述人脸区域。
[0059] 再下来,执行步骤S103,当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法 虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0060] 在本申请实施例中,可以预先对所述目标图像整体采用模糊算法进行虚化,再根 据所述分区图像的位置,获得所述分区图像对应的模糊图像。当然,也可以对每个分区图像 分别采用模糊算法进行虚化,以获得每个所述分区图像对应的模糊图像,在此不作限制。
[0061] 在本申请实施例中,所述采用模糊算法虚化所述分区图像,包括:
[0062] 对所述分区图像进行降采样处理;
[0063] 采用模糊算法虚化降采样处理后的所述分区图像;
[0064] 对虚化后的所述分区图像进行上采样处理。
[0065] 具体来讲,为了实现背景虚化效果,首先需要得到一张虚化的视频图像。很多模糊 算法可以实现虚化功能,例如,所述模糊算法可以为高斯模糊、均值滤波、中值滤波等。以采 用中值滤波作为背景模糊算法为例,由于中值滤波的模糊半径越大,图像越模糊,但模糊半 径越大,运算量就越大,故为提高程序的运行效率,可以先对所述目标图像做降采样处理, 然后用中值滤波模糊所述目标图像,然后再对所述目标图像作上采样处理,而正由于虚化 的目地是获取模糊的图像,故图像下采样和上采样并不会影响图像最终的效果。
[0066] 在本申请实施例中,在所述判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区 域之后,还包括:
[0067] 当所述分区图像属于所述人脸区域时,以采用磨皮算法和/或调色算法处理所述 分区图像后,获得的前景图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0068] 在本申请实施例中,可以预先对所述目标图像整体采用磨皮算法和/或调色算法 进行处理,再根据所述分区图像的位置,获得所述分区图像对应的前景图像。当然,也可以 对每个分区图像分别采用磨皮算法和/或调色算法进行处理,以获得每个所述分区图像对 应的前景图像,在此不作限制。
[0069] 具体来讲,本申请不仅考虑对背景的虚化,还考虑对人脸区域的美化。
[0070] 其中,磨皮算法的主要作用是去噪,即对图像中的噪点进行去除或者模糊化处理, 以使用户获得更好的视觉体验。磨皮算法有很多种,例如高斯滤波、双边滤波、局部均方差、 表面模糊、均值模糊、高斯模糊和中值滤波等,较优的,可以采用的磨皮算法为双边滤波和 高斯滤波的组合。
[0071] 进一步,在执行所述磨皮算法前,可以先对肤色进行检测,只对肤色中的噪点进行 处理,而不对头发、眼睛等部位处理,使面部磨皮的效果更加自然。
[0072] 其中,调色算法有很多种,不同的调色算法显示出来的效果也不同,简单调色算法 的调节对象例如:对比度、饱和度、亮度、曝光、锐度等;复杂的调色算法的调节对象例如:柔 光、淡雅、复古、唯美、素描、油菜画等。
[0073] 在本申请实施例中,对所述分区区域不属于所述人脸区域的情况,还可以设置分 为在人脸区域附件的过渡区域和远离人脸区域的背景区域两种情况,其中,所述过渡区域 的大小可根据实际情况调整。
[0074] 以所述人脸区域为圆形区域为例,所述当所述距离大于所述人脸区域的半径时, 确定所述分区图像不属于所述人脸区域,包括:当所述距离大于所述人脸区域的半径,且小 于等于预设半径时,确定所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半径大于等于所述人 脸区域的半径;当所述距离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属于背景区域。
[0075] 对应的,所述当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述 分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,包括:当所述分区图像属于所述过渡区域 时,以(1-v)倍的前景图像和V倍的所述模糊图像混合后的混合图像替换所述分区图像,其 中,V= (diS-r)/(R-r),其中,dis为所述距离,r为所述人脸区域的半径,R为所述预设半径, 其中,所述前景图像为采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区图像后获得的图像;当所 述分区图像属于所述背景区域时,以所述模糊图像替换所述分区图像。
[0076] 具体来讲,即设置所述人脸区域内的分区区域显示为清晰的磨皮和/或调色后的 所述前景图像;所述背景区域内的分区区域显示为采用模糊算法虚化后的所述模糊图像; 所述人脸区域与所述背景区域过渡的过渡区域显示为所述前景图像和所述模糊图像的混 合。
[0077] 举例来讲,假设所述人脸区域为以点A为圆心,r为半径的圆形区域,R为所述预设 半径,则所述背景区域为以点A为圆心,以R为半径的圆形以外的部分,所述过渡区域为以点 A为圆心的圆环区域,所述圆环的厚度为R-r。假设,图像上的某个分区图像的中心点D的坐 标为(i,j),那么最终所述分区图像E的具体算法如下:
Figure CN106971165BD00091
[0093]其中,dis为点D与点A的距离,F为所述分区图像的前景图像,B为所述分区图像的 模糊图像,V表示所述前景图像F与所述模糊图像B混合的比重,V的范围为[0,1]。当前像素 点D与人脸区域圆心的距离小于等于r时,显示为所述前景图像F;当前像素点D与人脸区域 圆心的距离大于r且小于等于R时,显示为所述前景图像F与所述模糊图像B的混合,混合系 数为V;当前像素点D与人脸区域圆心的距离大于R时,显示为所述模糊图像B。
[0094] 在具体实施过程中,如果所述目标图像中有多个人脸,可对每个人脸区域做上述 同样的处理。
[0095] 如果所述目标图像中并没有检测到人脸,就可以设置不需要背景虚化的功能,直 接显示出所述目标图像的前景图像,即对所述目标图像进行磨皮和/或色彩调整后的显示 效果。
[0096] 具体来讲,本实施例提供的方法在颜色调整的基础上,实现了磨皮和背景虚化,从 而实现了一种具有背景虚化功能的滤镜,不仅丰富了滤镜功能,还使得所述目标图像中的 人脸更突出美化,并通过虚化背景增加了环境的保密性,进而满足了用户更多的需求。
[0097] 基于同一发明构思,本申请还提供了与实施例一中滤镜的实现方法对应的装置, 详见实施例二。
[0098] 实施例二
[0099] 本实施例提供了一种滤镜的实现装置,如图2所示,该装置包括:
[0100] 获取模块201,用于获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的 区域;
[0101] 判断模块202,用于判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸区域,其 中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数;
[0102] 模糊模块203,用于当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化 所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0103] 在具体实施过程中,所述装置可以为智能手机,平板电脑或台式机等终端,也可以 为服务器,在此不作限制。
[0104] 在本申请实施例中,所述获取模块201还用于:
[0105] 交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取所述视频中的目标图像的人脸区 域。
[0106] 在本申请实施例中,所述装置还包括:
[0107] 美化模块,用于当所述分区图像属于所述人脸区域时,以采用磨皮算法和/或调色 算法处理所述分区图像后,获得的前景图像替换所述分区图像,并进行显示。
[0108] 在本申请实施例中,所述获取模块201还用于:检测获取所述目标图像中的人脸图 像;以包括所述人脸图像的圆形区域作为所述人脸区域;
[0109] 所述判断模块202还用于:确定所述分区图像与所述人脸区域的圆心的距离;当所 述距离小于等于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述距 离大于所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像不属于所述人脸区域;
[0110] 所述判断模块202还用于:当所述距离大于所述人脸区域的半径,且小于等于预设 半径时,确定所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半径大于所述人脸区域的半径; 当所述距离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属于背景区域;
[0111] 所述模糊模块203还用于:当所述分区图像属于所述过渡区域时,以(I-V)倍的前 景图像和V倍的所述模糊图像混合后的混合图像替换所述分区图像,其中,V= (dis-r)/(R- r),其中,dis为所述距离,r为所述人脸区域的半径,R为所述预设半径,其中,所述前景图像 为采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区图像后获得的图像;当所述分区图像属于所 述背景区域时,以所述模糊图像替换所述分区图像。
[0112] 由于本发明实施例二所介绍的装置,为实施本发明实施例一的滤镜的实现方法所 采用的装置,故而基于本发明实施例一所介绍的方法,本领域所属人员能够了解该装置的 具体结构及变形,故而在此不再赘述。凡是本发明实施例一的方法所采用的装置都属于本 发明所欲保护的范围。
[0113] 本申请实施例中提供的技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0114] 本申请实施例提供的方法及装置,先获取目标图像中的人脸区域,再判断所述目 标图像上划分出的各分区图像是否属于所述人脸区域,当所述分区图像不属于所述人脸区 域时,以采用模糊算法虚化所述分区图像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显 示,从而实现了一种具有背景虚化功能的滤镜,不仅丰富了滤镜功能,还使得所述目标图像 中的人脸更突出,并通过虚化背景增加了环境的保密性,进而满足了用户更多的需求。
[0115] 本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序 产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产 品的形式。
[0116] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程 图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流 程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序 指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产 生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实 现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0117] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特 定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指 令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或 多个方框中指定的功能。
[0118] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计 算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或 其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一 个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0119] 尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造 性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优 选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0120] 显然,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发 明实施例的精神和范围。这样,倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求 及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1. 一种滤镜的实现方法,其特征在于,包括: 检测获取目标图像中的人脸图像,以包括所述人脸图像的圆形区域作为人脸区域; 确定所述目标图像上的分区图像与所述人脸区域的圆心的距离;当所述距离小于等于 所述人脸区域的半径时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述距离大于所述人脸 区域的半径,且小于等于预设半径时,确定所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半 径大于等于所述人脸区域的半径;当所述距离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属 于背景区域;其中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数; 当所述分区图像属于所述过渡区域时,以(1-v)倍的前景图像和V倍的模糊图像混合后 的混合图像替换所述分区图像,并进行显示,其中,V= (dis-r)/(R-r),dis为所述距离,r为 所述人脸区域的半径,R为所述预设半径,其中,所述模糊图像为采用模糊算法虚化所述分 区图像后获得的图像,所述前景图像为采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区图像后 获得的图像; 当所述分区图像属于所述背景区域时,以所述模糊图像替换所述分区图像,并进行显 不。
2. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述目标图像为视频中的图像时,所述获 取目标图像中的人脸区域,包括: 交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取所述视频中的目标图像的人脸区域。
3. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定所述分区图像属于所述人脸区域 之后,还包括: 当所述分区图像属于所述人脸区域时,以采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区 图像后,获得的前景图像替换所述分区图像,并进行显示。
4. 如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用模糊算法虚化所述分区图像,包括: 对所述分区图像进行降采样处理; 采用模糊算法虚化降采样处理后的所述分区图像; 对虚化后的所述分区图像进行上采样处理。
5. —种滤镜的实现装置,其特征在于,包括: 获取模块,用于获取目标图像中的人脸区域,所述人脸区域为包括人脸图像的区域;所 述获取模块还用于:检测获取所述目标图像中的人脸图像;以包括所述人脸图像的圆形区 域作为所述人脸区域;判断模块,用于判断所述目标图像上的分区图像是否属于所述人脸 区域,其中,所述目标图像划分为N个分区图像,N为大于1的整数;所述判断模块还用于:确 定所述分区图像与所述人脸区域的圆心的距离;当所述距离小于等于所述人脸区域的半径 时,确定所述分区图像属于所述人脸区域;当所述距离大于所述人脸区域的半径时,确定所 述分区图像不属于所述人脸区域;所述判断模块还用于:当所述距离大于所述人脸区域的 半径,且小于等于预设半径时,确定所述分区图像属于过渡区域,其中,所述预设半径大于 所述人脸区域的半径;当所述距离大于所述预设半径时,确定所述分区图像属于背景区域; 模糊模块,用于当所述分区图像不属于所述人脸区域时,以采用模糊算法虚化所述分区图 像后,获得的模糊图像替换所述分区图像,并进行显示;所述模糊模块还用于:当所述分区 图像属于所述过渡区域时,以(1-v)倍的前景图像和V倍的所述模糊图像混合后的混合图像 替换所述分区图像,其中,V= (dis-r)/(R-r),其中,dis为所述距离,r为所述人脸区域的半 径,R为所述预设半径,其中,所述前景图像为采用磨皮算法和/或调色算法处理所述分区图 像后获得的图像;当所述分区图像属于所述背景区域时,以所述模糊图像替换所述分区图 像。
6. 如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述获取模块还用于: 交替使用人脸检测算法和人脸跟踪算法,获取视频中的目标图像的人脸区域。
7. 如权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括: 美化模块,用于当所述分区图像属于所述人脸区域时,以采用磨皮算法和/或调色算法 处理所述分区图像后,获得的前景图像替换所述分区图像,并进行显示。
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