CN107346544B - 一种图像处理方法和电子设备 - Google Patents
一种图像处理方法和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107346544B CN107346544B CN201710523536.5A CN201710523536A CN107346544B CN 107346544 B CN107346544 B CN 107346544B CN 201710523536 A CN201710523536 A CN 201710523536A CN 107346544 B CN107346544 B CN 107346544B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- skin response
- face
- bitmap
- pixel
- skin
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/68—Analysis of geometric attributes of symmetry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Geometry (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明提供一种图像处理方法和电子设备,该方法包括:检测图像中的人脸对象;基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;对应的比较第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。本发明实施例克服光照等因素对人脸美化的不利影响。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电子设备领域,特别涉及一种图像处理方法和电子设备。
背景技术
在人脸美化的算法中,其中一个重要算法是皮肤的检测。在进行美白,磨皮等操作之前,都需要根据脸部皮肤检测的响应来确定皮肤的位置,从而进行美化。然而,由于光照或者不同因素的影像,人脸对于皮肤响应程度的区别会很大,比如侧光从左面照射脸部,左脸的皮肤响应会远大于右脸,结果导致在做增白美化时左脸比右脸要白,美化效果并不理想。
发明内容
本发明实施例提供了一种可以更精确的实现皮肤检测的图像处理方法和电子设备。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了如下的技术方案:
一种图像处理方法,所述方法包括:
检测图像中的人脸对象;
基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;
对应的比较所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在所述第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将所述第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;
其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
在一优选实施例中,其中,
所述基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图包括:
将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸;
将所述左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素;
基于预设算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值;
基于计算的各像素的皮肤响应值生成所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图。
在一优选实施例中,其中,所述将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸包括:识别人脸对象中的鼻子对象,以所述鼻子对象为对称线将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸。
在一优选实施例中,所述方法还包括:
基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
在一优选实施例中,其中,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。
另外,本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
处理器,其配置为检测图像中的人脸对象,基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;以及对应的比较所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在所述第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将所述第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;
其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
在一优选实施例中,所述处理器,还进一步配置为将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸;将所述左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素;基于预设算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值;基于计算的各像素的皮肤响应值生成所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图。
在一优选实施例中,所述处理器,还进一步配置为识别人脸对象中的鼻子对象,以所述鼻子对象为对称线将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸。
在一优选实施例中,所述处理器,还进一步配置为基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
在一优选实施例中,其中,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。
基于上述公开,本发明实施例具备的有益效果为:
本发明实施例在检测到图像中的人脸对象后,基于左右脸的对称性,当左侧脸和右侧脸对应像素处的皮肤响应值的差别大于预设值时,将对应像素的皮肤响应值调节为一致,从而更方便且精确的帮助确定皮肤位置,便于皮肤检测。而且,基于左右脸的对称性可以实现人脸对象的皮肤响应程度的均衡性,避免因光照等因素使得人脸的皮肤响应程度差别较大对人脸美化效果的不利影响。
附图说明
图1为本发明实施例中的一种图像处理方法的原理流程图;
图2a-2d为本发明实施例中的皮肤响应值的调整示意图;
图3为本发明实施例中的电子设备的原理结构图。
具体实施方式
下面,结合附图对本发明的具体实施例进行详细的描述,但不作为本发明的限定。
应理解的是,可以对此处公开的实施例做出各种修改。因此,上述说明书不应该视为限制,而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本公开的范围和精神内的其他修改。
包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例,并且与上面给出的对本公开的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本公开的原理。
通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述,本发明的这些和其它特性将会变得显而易见。
还应当理解,尽管已经参照一些具体实例对本发明进行了描述,但本领域技术人员能够确定地实现本发明的很多其它等效形式,它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。
当结合附图时,鉴于以下详细说明,本公开的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
此后参照附图描述本公开的具体实施例;然而,应当理解,所公开的实施例仅仅是本公开的实例,其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本公开模糊不清。因此,本文所公开的具体的结构性和功能性细节并非意在限定,而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本公开。
本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”,其均可指代根据本公开的相同或不同实施例中的一个或多个。
下面,结合附图详细的说明本发明实施例。
如图1所示,为本发明实施例中的一种图像处理方法的原理流程图,其中,该方法可以包括:
检测图像中的人脸对象;
基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;
对应的比较所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在所述第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将所述第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值。
其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
在记性上述皮肤响应值的调整之后,还可以包括:
基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
本实施例提供的图像处理方法可以适用于人脸美化的应用场景中,该图像处理方法的执行主体可以是集成设置在用户终端设备中的图像处理功能组件,该用户终端设备可以是诸如智能手机、平板电脑、PC机等终端设备。
在人脸美化的应用场景中,为了进行人脸美化,首先需要检测出图像中的人脸区域,进而基于对该人脸区域的皮肤响应检测结果,对该人脸区域进行美化处理。
可选地,当图像为从人的正面拍得的一幅图像时,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。当然,如果图像并非正面拍得的图像,而是侧面拍得的图像,也可以基于人脸检测算法实现人脸对象的检测。
实际应用中,需要进行人脸美化处理的上述图像可以是通过执行该图像处理方法的用户终端设备拍得的一幅人物图像,也可以是其他终端设备传输至该用户终端设备的一幅人物图像。
从图像中检测人脸区域即人脸对象的方法可以基于现有的人脸检测方法实现。简单来说,可选地,可以基于人脸的轮廓、五官的特征、五官的分布规则进行人脸对象的检测。其中,人脸的轮廓可以近似地视为一个椭圆,则人脸检测可以通过检测椭圆来完成。对于一幅图像,可以首先进行边缘检测,并对边缘提取曲线特征以进行人脸检测。另外,虽然不同人的人脸不同,但是不同的人脸的五官却会遵循普遍的分布规则。因此,检测图像中的人脸,即为检测图像中包含的满足这些分布规则的图像块。基于五官的分布规则进行人脸检测的方法,一般是先对人脸的器官或器官组合建立模板,然后检测图像中几个器官可能分布的位置,对这些位置点分布组合,用器官的分布的规则进行筛选,从而找到图像中存在的人脸对象。
当基于人脸检测方法对图像中的人脸对象进行检测完毕之后,可以获得图像中包含的人脸对象,一般情况下,该人脸对象通常为图像中的一个矩形区域。
进而,可以基于预设的皮肤检测方法对人脸对象进行皮肤检测,以获得人脸对象的皮肤响应程度。人脸对象的皮肤响应程度可以通过皮肤响应位图来表征,通过对人脸对象执行预设的皮肤检测算法,可以得到人脸对象的皮肤响应位图,通常为一个灰度图,尺寸与人脸对象的尺寸一致,从而,皮肤响应位图代表人脸对象的各个像素位置的皮肤响应程度。皮肤响应位图中每个值的范围为0~255,代表皮肤的响应程度,可以认为值越小表示皮肤响应越小。
为避免由于光照等因素导致人脸对象的皮肤响应程度不均衡的现象对人脸美化处理的不利影响,本发明实施例中,需要基于人脸对象的对称性特征对人脸对象的皮肤响应程度进行均衡化处理。
该均衡化处理的基本思想是:由于人脸是对称的,如果左侧脸某一区域是皮肤,那右侧脸的对应区域也一定是皮肤,如果左侧脸的某一区域的皮肤响应较强,而右侧脸的对应区域皮肤响应过弱,那么右侧脸的该对应区域就是可以增强皮肤响应的区域,通过增强该对应区域的皮肤响应以与左侧脸中的相应区域的皮肤响应一致,实现左右侧脸的皮肤响应均衡化处理。
基于此,在检测得到上述人脸对象后,首先需要分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图,以便基于人脸的对称性特征进行第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的均衡化调整处理。
而左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图,可以通过如下过程获得:
将人脸对象分为左侧脸和右侧脸;
将左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素;
基于预设算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值;
基于计算的各像素的皮肤响应值生成左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图。
上述预设算法是预设的某种皮肤检测算法,可以选择现有的一种皮肤检测算法。
由于人脸是以鼻子为对称线,呈现左右两侧对称的特征,因此,可以以人脸对象中的鼻子对象为对称线,将人脸对象分为左侧脸和右侧脸。为此,需要首先从人脸对象中识别鼻子对象。
其中,对于鼻子对象的识别可以基于鼻子的特征来识别,比如鼻梁的轮廓特征。从而,可以在人脸对象中提取鼻梁的轮廓特征从而识别鼻梁轮廓线。进而,以识别到的鼻梁轮廓线为对称线,将人脸对象中位于该对称线左侧的区域作为左侧脸,将位于该对称线右侧的区域作为右侧脸。
进而,将左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素。
可以理解的是,由于图像的拍摄角度的不同,图像中的人脸对象可能是正面人脸对象也可能是侧面人脸对象。因此,上述左侧脸对应的区域尺寸与右侧脸对应的区域尺寸可能相同也可能不同。
当左侧脸与右侧脸的尺寸相同或近乎相同时,即可以认为是左侧脸和右侧脸的划分结果即实现了左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素,此时,可以认为整个左侧脸和整个右侧脸都作为有效区域进行后续皮肤响应的调整处理过程。而当左侧脸与右侧脸的尺寸相差较大时,可选地,可以以其中较小尺寸的侧脸为基准,靠近对称线截取另一个侧脸的部分区域,截取的部分区域的尺寸与该较小尺寸的侧脸尺寸相同,从而使得左侧脸和右侧脸被分别分成相同数量的像素。举例来说,假设左侧脸的尺寸为a,右侧脸的尺寸为b,并且a<b,则可以以左侧脸为基准,自以鼻梁轮廓线作为的对称线开始,在右侧脸中截取尺寸为a的部分区域,从而使得左侧脸与截取后的右侧脸的尺寸相同,从而也就使得左侧脸和右侧脸具有相同数量的像素。
之后,可以基于预设的皮肤检测算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值,从而,基于计算的各像素的皮肤响应值生成左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图。
在得到左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图之后,最这两个响应位图进行均衡化处理。
具体来说,可以对应的比较第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值时,将第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值,其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
上述过程简单来说就是:依次遍历左侧脸的第一皮肤响应位图中的各像素,假设当前遍历到某像素Z1,则基于左侧脸和右侧脸的对称性,确定在右侧脸的第二皮肤响应位图中与之对称的像素Y1,进而比较像素Z1对应的皮肤响应值A与像素Y1对应的皮肤响应值B。可选地,当皮肤响应值A大于皮肤响应值B时,可以直接将皮肤响应值B调整为皮肤响应值A。但是,比避免大量的冗余调整,可以设定一定的阈值,即上述的预设值,从而可选地,只有当皮肤响应值A大于皮肤响应值B,并且A-B的差值大于该预设值时,才将皮肤响应值B调整为皮肤响应值A。
另外,可选地,为避免调整了本不该调整的低皮肤响应值的情况,还可以设置另一阈值,用于进一步辅助判定是否进行调整某个像素的皮肤响应值。此时,当两个对应的像素的皮肤响应值之差大于上述预设值,并且这两个对应的像素的皮肤响应值中的较小皮肤响应度值大于该另一阈值时,才将该较小皮肤响应度值调整为这两个对应的像素的皮肤响应值中的较大皮肤响应度值。其中,本不该调整的低皮肤响应值的情况可以是针对左侧脸、右侧脸中的非皮肤区域对应的像素,比如眉毛,黑痣等,这些非皮肤区域的皮肤响应会很低或者基本无响应,在进行皮肤响应值的调整过程中,应该过滤此类区域,不应该调整此类区域中像素的皮肤响应值。
仍以上述举例来说,假设用于度量像素Z1对应的皮肤响应值A与像素Y1对应的皮肤响应值B的差值的阈值为第一阈值,用于度量较低皮肤响应值的大小的阈值为第二阈值,则在比较像素Z1对应的皮肤响应值A与像素Y1对应的皮肤响应值B时,当皮肤响应值A大于皮肤响应值B,并且A-B的差值大于该第一阈值,并且皮肤响应值B大于该第二阈值时,才将皮肤响应值B调整为皮肤响应值A。
为更佳直观地了解上述调整过程,结合图2a-2d所示进行举例说明。图2a中示意的是左侧脸中各像素对应的皮肤响应值,图2b中示意的是右侧脸中各像素对应的皮肤响应值。图2c示意的是调整后的左侧脸中各像素对应的皮肤响应值,图2d中分别调整后的右侧脸中各像素对应的皮肤响应值。该举例中示意的第一阈值为45,第二阈值为15。
以图2a中的第一个像素为例,该像素的皮肤响应值为40,该像素在图2b中对应的第一个像素的皮肤响应值为129,两者的差值为89,大于第一阈值45,并且较小的皮肤响应值40大于第二阈值15,则需要将该较小的皮肤响应值40调整为129,如图2c所示。
基于上述公开可知,本发明实施例具有如下的有益效果:
在检测到图像中的人脸对象后,基于左右脸的对称性,当左侧脸和右侧脸对应像素处的皮肤响应值的差别大于预设值时,将对应像素的皮肤响应值调节为一致,从而更方便且精确的帮助确定皮肤位置,便于皮肤检测。而且,基于左右脸的对称性可以实现人脸对象的皮肤响应程度的均衡性,避免因光照等因素使得人脸的皮肤响应程度差别较大对人脸美化效果的不利影响。
另外,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备可以应用如上述实施例所述的图像处理方法。该电子设备可以对图像中人脸对象的皮肤检测结果进行增强处理,具体的是对其中皮肤响应程度较低的像素基于人脸对称性进行皮肤响应程度增强处理,使得基于调整后的人脸对象所进行的人脸美化效果更佳。
如图3所示为本发明实施例中的电子设备的原理结构图,该电子设备用于对输入该电子设备的图像进行图像处理,可选地,该图像可以是该电子设备拍得的,此时,该电子设备可以包括摄像头100;可选地,该图像还可以是其他电子设备传输至该电子设备中的,此时,该电子设备可以包括通信接口200,该通信接口200用于该电子设备与其他电子设备间的通信连接。另外,该电子设备还包括与摄像头100、通信接口200连接的处理器300。
本发明实施例中的处理器300可以构造为电子设备的CPU,也可以是其他单独的控制芯片。
本发明实施例中的通信接口200可以是无线通信接口,也可以是有线通信接口。
本实施例中,当电子设备获得需要进行图像处理的图像之后,可以触发处理器300对该图像进行图像处理。该图像处理可以是对该图像中的人脸进行美化处理,为此,处理器300需要首先检测出图像中的人脸对象。该处理器300中可以被预先置入人脸检测算法,从而,处理器300可以运行该人脸检测算法对该图像进行人脸检测,以检测到其中包含的人脸对象。当图像为正面人脸对象时,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。
之后,处理器300基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图。具体地,处理器300中还可以被预先置入皮肤检测算法,从而,可以基于该皮肤检测算法对人脸对象进行皮肤检测,以获取该人脸对象的皮肤响应位图。
而本发明实施例中,对人脸对象的皮肤响应增强处理即对人脸对象的皮肤响应程度进行均衡化处理是基于人脸的对称性特征实现的。具体来说,由于人脸是对称的,如果左侧脸某一区域是皮肤,那右侧脸的对应区域也一定是皮肤,如果左侧脸的某一区域的皮肤响应较强,而右侧脸的对应区域皮肤响应过弱,那么右侧脸的该对应区域就是可以增强皮肤响应的区域,通过增强该对应区域的皮肤响应以与左侧脸中的相应区域的皮肤响应一致,实现左右侧脸的皮肤响应均衡化处理。因此,处理器300不仅是需要获取人脸对象的皮肤响应位图,更是需要分别获取人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图。
为此,处理器300可以先将人脸对象分为左侧脸和右侧脸,将左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素,进而,基于预设算法分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值,基于计算的各像素的皮肤响应值生成第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图。其中,左侧脸和右侧脸的划分可以是处理器300通过识别人脸对象中的鼻子对象,以鼻子对象为对称线将人脸对象分为左侧脸和右侧脸而获得的。
在获得上述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图后,处理器300对应的比较第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
也就是说:处理器300依次遍历左侧脸的第一皮肤响应位图中的各像素,针对每遍历到的一个像素,基于左侧脸和右侧脸的对称性,在第二皮肤响应位图中定位与该像素对称的对应像素。进而,结合这两个像素的皮肤响应值的差值与预设值的比较结果对这两个像素中具有较小皮肤响应值的像素的皮肤响应值进行调整,调整到与这两个像素对应的较大皮肤响应值一致。
另外,可选地,为避免调整了本不该调整的低皮肤响应值的情况,还可以设置另一阈值,用于进一步辅助判定是否进行调整某个像素的皮肤响应值。此时,当处理器300发现两个对应的像素的皮肤响应值之差大于上述预设值,并且这两个对应的像素的皮肤响应值中的较小皮肤响应度值大于该另一阈值时,才将该较小皮肤响应度值调整为这两个对应的像素的皮肤响应值中的较大皮肤响应度值。其中,本不该调整的低皮肤响应值的情况可以是针对左侧脸、右侧脸中的非皮肤区域对应的像素,比如眉毛,黑痣等,这些非皮肤区域的皮肤响应会很低或者基本无响应,在进行皮肤响应值的调整过程中,应该过滤此类区域,不应该调整此类区域中像素的皮肤响应值。
在对人脸对象进行上述皮肤响应程度的调整处理后,处理器300可以基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
基于本发明实施例的上述配置,在电子设备检测到图像中的人脸对象后,基于左右脸的对称性,当左侧脸和右侧脸对应像素处的皮肤响应值的差别大于预设值时,将对应像素的皮肤响应值调节为一致,从而更方便且精确的帮助确定皮肤位置,便于皮肤检测。而且,基于左右脸的对称性可以实现人脸对象的皮肤响应程度的均衡性,避免因光照等因素使得人脸的皮肤响应程度差别较大对人脸美化效果的不利影响。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的数据处理方法所应用于的电子设备,可以参考前述产品实施例中的对应描述,在此不再赘述。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例,不用于限制本发明,本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内,对本发明做出各种修改或等同替换,这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种图像处理方法,其包括:
检测图像中的人脸对象;
基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;
对应的比较所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在所述第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将所述第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;
其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图包括:
将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸;
将所述左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素;
基于预设算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值;
基于计算的各像素的皮肤响应值生成所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸包括:识别人脸对象中的鼻子对象,以所述鼻子对象为对称线将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,还包括:
基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。
6.一种电子设备,其包括:
处理器,其配置为检测图像中的人脸对象,基于所检测到的人脸对象,分别获取该人脸对象的左侧脸的第一皮肤响应位图和右侧脸的第二皮肤响应位图;以及对应的比较所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图的各像素的皮肤响应值,并在所述第一皮肤响应位图中第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值之间的差大于预设值,将所述第一皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值和第二皮肤响应位图中的第一像素的皮肤响应值调整为该两个皮肤响应值中较大的皮肤响应值;
其中,第一皮肤响应位图中第一像素和第二皮肤响应位图中第一像素为对应区域位置的像素。
7.根据权利要求6所述的设备,所述处理器,还进一步配置为将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸;将所述左侧脸和右侧脸分别分成相同数量的像素;基于预设算法,分别计算出左侧脸和右侧脸中与各像素的值对应的皮肤响应值;基于计算的各像素的皮肤响应值生成所述第一皮肤响应位图和第二皮肤响应位图。
8.根据权利要求7所述的设备,所述处理器,还进一步配置为识别人脸对象中的鼻子对象,以所述鼻子对象为对称线将所述人脸对象分为左侧脸和右侧脸。
9.根据权利要求6所述的设备,所述处理器,还进一步配置为基于调整了皮肤响应值的人脸对象进行图像美化处理。
10.根据权利要求6所述的设备,其中,检测图像中的人脸对象包括:识别图像中的左右对称的人脸对象。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710523536.5A CN107346544B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种图像处理方法和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710523536.5A CN107346544B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种图像处理方法和电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107346544A CN107346544A (zh) | 2017-11-14 |
CN107346544B true CN107346544B (zh) | 2020-05-26 |
Family
ID=60256762
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710523536.5A Active CN107346544B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种图像处理方法和电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107346544B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108765352B (zh) * | 2018-06-01 | 2021-07-16 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法以及电子设备 |
CN109194884B (zh) * | 2018-10-29 | 2021-05-14 | 广州方硅信息技术有限公司 | 测光处理方法、装置、存储介质和设备 |
CN113343906B (zh) * | 2021-06-28 | 2024-06-14 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008234342A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Fujifilm Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
CN104978710A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-14 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍照识别调节人脸亮度的方法和装置 |
CN104992402A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种美颜处理方法及装置 |
CN105046660A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-11 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种美颜图像的方法及装置 |
CN106033593A (zh) * | 2015-03-09 | 2016-10-19 | 夏普株式会社 | 图像处理设备和方法 |
-
2017
- 2017-06-30 CN CN201710523536.5A patent/CN107346544B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008234342A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Fujifilm Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
CN106033593A (zh) * | 2015-03-09 | 2016-10-19 | 夏普株式会社 | 图像处理设备和方法 |
CN104978710A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-14 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍照识别调节人脸亮度的方法和装置 |
CN104992402A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种美颜处理方法及装置 |
CN105046660A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-11 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种美颜图像的方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107346544A (zh) | 2017-11-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102299847B1 (ko) | 얼굴 인증 방법 및 장치 | |
TW505892B (en) | System and method for promptly tracking multiple faces | |
CN103810490B (zh) | 一种确定人脸图像的属性的方法和设备 | |
US7860280B2 (en) | Facial feature detection method and device | |
WO2022161009A1 (zh) | 图像处理方法及装置、存储介质、终端 | |
US9723979B2 (en) | Method, apparatus and computer program product for positioning pupil | |
WO2019071664A1 (zh) | 结合深度信息的人脸识别方法、装置及存储介质 | |
US20160162673A1 (en) | Technologies for learning body part geometry for use in biometric authentication | |
CN107346544B (zh) | 一种图像处理方法和电子设备 | |
CN106570447B (zh) | 基于灰度直方图匹配的人脸照片太阳镜自动去除方法 | |
CN111444555B (zh) | 一种测温信息显示方法、装置及终端设备 | |
KR20130084437A (ko) | 실시간 얼굴 인식 장치 | |
JP6784261B2 (ja) | 情報処理装置、画像処理システム、画像処理方法及びプログラム | |
CN112214773B (zh) | 基于隐私保护的图像处理方法、装置和电子设备 | |
JP2007272435A (ja) | 顔特徴抽出装置及び顔特徴抽出方法 | |
CN110569826B (zh) | 一种人脸识别方法、装置、设备及介质 | |
CN110866139A (zh) | 一种化妆处理方法、装置及设备 | |
Asmuni et al. | An improved multiscale retinex algorithm for motion-blurred iris images to minimize the intra-individual variations | |
EP3699865B1 (en) | Three-dimensional face shape derivation device, three-dimensional face shape deriving method, and non-transitory computer readable medium | |
CN113379623B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114359641A (zh) | 目标对象的检测方法以及相关装置、设备 | |
CN113705466A (zh) | 用于遮挡场景、尤其高仿遮挡下的人脸五官遮挡检测方法 | |
CN104156689B (zh) | 一种对目标对象的特征信息进行定位的方法和设备 | |
WO2016106617A1 (zh) | 人眼定位方法及装置 | |
KR20200049936A (ko) | 생체 인식 장치 및 방법 |
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 |