CN107424117B - 图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 - Google Patents
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- G06T3/04—
Abstract
本发明涉及一种图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。所述方法包括：获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息；获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数；接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。上述图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。
背景技术
随着数码技术的迅速发展，用户通过拍照方式记录生活已成为一种习惯。越来越多的智能设备可用于拍照，如智能手机、平板电脑、数码相机等。为了获取满意的照片，很多用户安装了美颜功能的软件，对照片进行美颜，然而传统的美颜采用的是固定参数模式进行美颜，无法适应不同的场景。
发明内容
本发明实施例提供一种图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，可以自适应不同的场景。
一种图像美颜方法，包括：
获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息；
获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数；
接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
一种图像美颜方法，包括：
接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间；
根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息，并将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端；
接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
一种图像美颜装置，包括：
妆饰获取模块，用于获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息；
用户个人信息获取模块，用于获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
参数获取模块，用于根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数；
美颜处理模块，用于接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
一种图像美颜装置，包括：
接收模块，用于接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间；
妆饰获取模块，用于根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息；
发送模块，用于将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端；
所述接收模块还用于接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
参数获取模块，用于根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数；
所述发送模块还用于将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的图像美颜方法。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的图像美颜方法。
本发明实施例中图像美颜方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
附图说明
图1为一个实施例中图像美颜方法的应用环境示意图；
图2为一个实施例中计算机设备的内部结构示意图；
图3为一个实施例中图像美颜方法的流程图；
图4为另一个实施例中图像美颜方法的流程图；
图5为另一个实施例中图像美颜方法的流程图；
图6为一个实施例中图像美颜方法运行于终端与云端的流程图；
图7为另一个实施例中图像美颜装置的结构框图；
图8为另一个实施例中图像美颜装置的结构框图；
图9为另一个实施例中图像美颜装置的结构框图；
图10为一个实施例中图像处理电路的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为一个实施例中图像美颜方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括终端110和云端120。终端110与云端120通过网络进行通信。终端110带有摄像头，存储有用户标识对应的本地数据库。云端120上存储有大数据分析模型和/或人工智能分析模型。终端110获取用户标识所在的位置信息和时间，以及用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息，将位置信息、时间、颜色参数信息以及姿态参数信息上传到云端120；云端120根据该位置信息和时间获取当地当时的妆饰信息，并可通过大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，将美颜参数发送给终端110；终端110接收拍照指令，采用该美颜参数进行拍照。终端110和云端120均可由计算机设备构成。
在其他应用环境中，终端110上也可自己根据该位置信息和时间获取当地当时的妆饰信息，以及根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
图2为一个实施例中计算机设备的内部结构示意图。如图2所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统和计算机可读指令。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种图像矫正方法。该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个终端的运行。计算机设备中的内存储器为非易失性存储介质中的计算机可读指令的运行提供环境。网络接口用于与服务器或其他设备进行网络通信。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该计算机设备可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备或云端等。云端可由一个或多个计算机设备组成。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
图3为一个实施例中图像美颜方法的流程图。如图3所示，一种图像美颜方法，运行于终端110上，包括步骤302至步骤308。其中：
步骤302，获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息。
具体地，用户标识是用于唯一表示用户身份的。用户标识可为用户在第三方应用上注册的账号，或用户身份证号码等。注册的账号可为即时通信账号、电子邮箱等。位置信息是指用户标识所在终端的位置信息，可采用经纬度表示。时间是指当前时间，可包括某年某月某日某时某分某秒等，可根据时间和位置信息确定用户当前所处的季节。
预先收集不同地方不同季节的妆饰信息，并建立位置信息、时间及妆饰信息的对应关系，存储在数据库中。例如，在深圳7月份流行的妆饰可为日韩系风格的衣服。
获取到用户标识所在的位置信息和时间后，根据位置信息、时间及妆饰信息的对应关系获取对应的妆饰信息，并将妆饰信息更新到本地数据库中。
步骤304，获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息。
在一个实施例中，颜色参数信息可包括用户本身的肤色信息、用户的肤色喜好信息、用户的着装喜好信息等中至少一种。用户本身的肤色信息可为小麦色。用户的肤色喜好信息可根据用户修图的所选取的颜色确定。用户的着装喜好信息是指用户着装喜欢的颜色信息等，如粉色系等。
姿态参数信息是用来表征用户拍照的姿势的参数信息，可包括拍照距离和拍照姿势等。拍照距离是指用户拍照时身体与摄像头之间的距离。拍照姿势可为用户拍照时人脸所在平面相对于摄像头所在平面所形成的姿势，或者用户拍照时人脸所在平面相对于平视时所在平面所形成的姿势等。
可通过摄像头拍摄用户的人脸获取用户的肤色信息，或者根据用户的个人信息获取用户的肤色信息等。个人信息可包括国籍等。例如，亚洲人肤色可为黄色，非洲人肤色可为黑色等。个人信息可包括肤色信息。读取用户的个人信息得到肤色信息。
获取到用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息可更新到本地数据库中。
步骤306，根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
具体地，可采用本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，或者，采用云端的大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
其中，大数据分析模型是根据多用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数统计分析得到的。大数据分析模型是通过对海量的用户标识在不同场景下的美颜参数统计分析，得到大多数用户标识在某个场景下的美颜参数。
人工智能分析模型是根据用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数学习得到的。人工智能分析模型可以不断的训练学习更新。人工智能分析模型可为深度学习模型或机器学习模型等。
美颜参数是指拍照时进行美颜处理的参数，可包括唇彩的颜色和强度、腮红的颜色和强度、瘦脸的强度、肤色的目标颜色、图像的目标亮度、图像的风格和色调等中一种或多种。
根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息自动获取最合适用户的美颜参数。
步骤308，接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
具体地，可在步骤302之前开启相机或者在步骤304之前开启相机。可接收到用户通过触摸屏的触控按钮产生的拍照指令，或者接收通过终端上的物理拍照按键产生的拍照指令，或者接收语音输入的拍照指令，或者接收手势输入的拍照指令。接收到拍照指令后，执行拍照指令采用该美颜参数进行拍照。
本发明实施例中图像美颜方法，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
在一个实施例中，在接收拍照指令后，开始计时，到达预设时间时，采用该美颜参数进行拍照。
具体地，预设时间可根据需要设定，如3秒、5秒、10秒等。延时拍照可方便用户使用后置摄像头拍摄时，移动到想要拍照的位置进行拍摄。
在一个实施例中，在所述采用所述美颜参数进行拍照之后，所述图像美颜方法还包括：检测是否对拍照的图像进行修图，若是，则获取修图信息，将所述位置信息、时间和修图信息与所述用户标识对应存储，若否，则表示所述美颜参数符合所述用户标识对应的预期。
具体地，修图是指修改图像，对图像进行一定的处理，以达到所要的效果。修图信息是指对图像进行修改时所使用的美颜参数等。将位置信息、时间和修图信息与用户标识对应存储，更新到本地数据库，方便下次在同样的场景下采用同样该修图信息中包含的美颜参数进行美颜处理。
进一步的，上述图像美颜方法还包括：将所述位置信息、时间和修图信息与所述用户标识发送给云端，并存储在所述云端中所述用户标识对应的个人数据库中。
具体地，将位置信息、时间和修图信息上传到云端，存储在用户标识的个人数据库中，方便人工智能分析模型进行学习更新。
在一个实施例中，所述根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数包括：采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数。
具体地，置信度是指总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率。可对妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息分别配置相应的权值，通过对妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息进行综合计算得到各个美颜参数的置信度，选取置信度最高的美颜参数作为最终的美颜参数。
在一个实施例中，所述根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数包括：采用云端的大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；所述大数据分析模型是根据多用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数统计分析得到的；所述人工智能分析模型是根据用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数学习得到的。通过云端的大数据分析模型或人工智能分析模型计算效率高，且更加准确，并节省终端的存储空间。
具体地，可对妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息分别配置相应的权值，通过大数据分析模型和/或人工智能分析模型对妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息进行综合计算得到各个美颜参数的置信度，选取置信度最高的美颜参数作为最终的美颜参数。人工智能是指研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为。人工智能分析模型可为深度学习模型或机器学习模型等。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。通过人工智能分析模型可进行迭代式的演化，对图像美颜处理进行持续的优化，达到用户高度定制化的效果。
在一个实施例中，上述图像美颜方法还包括：获取用户标识所在的位置的天气信息，根据天气信息、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。通过加入天气信息，根据天气信息、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息得到的美颜参数更加准确。
在一个实施例中，上述图像美颜方法还包括：获取用户的脸型，根据脸型、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数获取对应的美颜参数。根据脸型、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息得到的美颜参数更加准确。
在一个实施例中，上述图像美颜方法还包括：获取用户标识所在的位置的天气信息和用户的脸型，根据天气信息、脸型、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数获取对应的美颜参数。根据天气信息、脸型、妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息得到的美颜参数更加准确。
图4为另一个实施例中图像美颜方法的流程图。如图4所示，一种图像美颜方法，应用于终端110上，包括：
步骤402，获取与用户标识对应的与颜色无关的输入信息，将该与颜色无关的输入信息上传到云端。
该与颜色无关的输入信息可包括用户标识所在的位置信息和时间。
步骤404，接收云端返回的根据所述与颜色无关的输入信息获取对应的妆饰信息。
具体地，接收到云端通过大数据分析模型和/或人工智能分析模型对输入信息得到的与位置信息和时间对应的妆饰信息，并更新本地数据库。
步骤406，接收相机启动指令，开启相机。
具体地，接收到用户点击相机应用程序产生的相机启动指令，开启相机。
步骤408，获取与颜色相关的输入信息。
具体地，与颜色相关的输入信息是指颜色参数信息，可包括用户本身的肤色信息、用户的肤色喜好信息、用户的着装喜好信息等中至少一种。用户本身的肤色信息可为小麦色。用户的肤色喜好信息可根据用户修图的所选取的颜色确定。用户的着装喜好信息是指用户着装喜欢的颜色信息等，如粉色系等。
将与颜色相关的输入信息更新到本地数据库。
步骤410，获取与用户标识对应的姿态参数信息。
具体地，姿态参数信息可包括拍照距离和拍照姿势等。拍照距离是指用户拍照时身体与摄像头之间的距离。拍照姿势可为用户拍照时人脸所在平面相对于摄像头所在平面所形成的姿势，或者用户拍照时人脸所在平面相对于平视时所在平面所形成的姿势等。
步骤412，接收云端返回的根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
具体地，接收到云端通过大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，并更新本地数据库。
步骤414，接收拍照指令，采用该美颜参数进行拍照。
步骤416，检测用户是否修图，若是，执行步骤418，若否，执行步骤420。
步骤418，获取修图信息，将所述位置信息、时间和修图信息与所述用户标识对应存储，更新本地数据库，并发送至云端中用户标识对应的个人数据库。
步骤420表示所述美颜参数符合所述用户标识对应的预期，。
本发明实施例中图像美颜方法，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确；检测到用户修图，则获取修图信息，存储在本地数据库，并上传到云端用户的个人数据库中，方便及时更新用户的个人喜好信息，后续更加准确的匹配美颜参数。
需要说明的是，图4中的根据位置信息和时间获取对应的妆饰信息，以及根据妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，可以单独采用大数据分析得到，也可单独采用人工智能分析得到，也可不采用云端分析，只在终端的本地进行分析得到。
图5为另一个实施例中图像美颜方法的流程图。如图5所示，一种图像美颜方法，运行于云端，包括步骤502至步骤508。其中：
步骤502，接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间。
具体地，用户标识是用于唯一表示用户身份的。用户标识可为用户在第三方应用上注册的账号，或用户身份证号码等。注册的账号可为即时通信账号、电子邮箱等。位置信息是指用户标识所在终端的位置信息，可采用经纬度表示。时间是指当前时间，可包括某年某月某日某时某分某秒等，可根据时间和位置信息确定用户当前所处的季节。
步骤504，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息，并将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端。
云端预先收集不同地方不同季节的妆饰信息，并建立位置信息、时间及妆饰信息的对应关系，存储在数据库中。例如，在深圳7月份流行的妆饰可为日韩系风格的衣服。云端获取到用户标识所在的位置信息和时间后，根据位置信息、时间及妆饰信息的对应关系获取对应的妆饰信息，并将妆饰信息发送给用户标识所在终端，存储在本地数据库中。
步骤506，接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息。
具体地，颜色参数信息可包括用户本身的肤色信息、用户的肤色喜好信息、用户的着装喜好信息等中至少一种。用户本身的肤色信息可为小麦色。用户的肤色喜好信息可根据用户修图的所选取的颜色确定。用户的着装喜好信息是指用户着装喜欢的颜色信息等，如粉色系等。姿态参数信息是用来表征用户拍照的姿势的参数信息，可包括拍照距离和拍照姿势等。
云端接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息。
步骤508，根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
具体地，美颜参数是指拍照时进行美颜处理的参数，可包括唇彩的颜色和强度、腮红的颜色和强度、瘦脸的强度、肤色的目标颜色、图像的目标亮度、图像的风格和色调等中一种或多种。
云端采用大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。采用云端的大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；所述大数据分析模型是根据多用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数统计分析得到的；所述人工智能分析模型是根据用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数学习得到的。通过云端的大数据分析模型或人工智能分析模型计算效率高，且更加准确，并节省终端的存储空间。
本发明实施例中图像美颜方法，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
在一个实施例中，该图像美颜方法还包括：接收所述用户标识所在终端上传的位置信息、时间和修图信息，将所述位置信息、时间和修图信息存储在所述用户标识对应的个人数据库中。
图6为一个实施例中图像美颜方法运行于终端与云端的流程图。如图6所示，一种图像美颜方法运行于终端与云端，交互过程包括：
步骤601，终端获取用户标识所在的位置信息和时间，并将位置信息和时间上传到云端。
步骤602，云端根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息。
步骤603，终端获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息，并上传到云端。
步骤604，云端根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
步骤605，云端将美颜参数发送给终端。
步骤606，终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
步骤607，终端检测是否对拍照的图像进行修图，若是，则获取修图信息，将所述位置信息、时间、修图信息与所述用户标识对应存储。
步骤608，终端将位置信息、时间、修图信息与用户标识上传到云端。
步骤609，云端根据位置信息、时间和修图信息更新用户标识对应的个人数据库。
本发明实施例中图像美颜方法，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
图7为一个实施例中图像美颜装置的结构框图。如图7所示，一种图像美颜装置700，运行于终端，包括妆饰获取模块702、用户个人信息获取模块704、参数获取模块706和美颜处理模块708。其中：
妆饰获取模块702用于获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息。
用户个人信息获取模块704用于获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息。
参数获取模块706用于根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
美颜处理模块708用于接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
本发明实施例中图像美颜装置，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
在一个实施例中，参数获取模块706采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数。
在一个实施例中，参数获取模块706采用云端的大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；所述大数据分析模型是根据多用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数统计分析得到的；所述人工智能分析模型是根据用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数学习得到的。
图8为另一个实施例中图像美颜装置的结构框图。如图8所示，在一个实施例中，该图像美颜装置800包括妆饰获取模块802、用户个人信息获取模块804、参数获取模块808、美颜处理模块808、检测模块810、存储模块812和上传模块814。妆饰获取模块802、用户个人信息获取模块804、参数获取模块808、美颜处理模块808与图8中对应的模块功能相同。
该检测模块810用于在所述采用所述美颜参数进行拍照之后，检测是否对拍照的图像进行修图，若是，则存储模块812用于获取修图信息，将所述修图信息与所述用户标识对应存储，若否，则表示所述美颜参数符合所述用户标识对应的预期。
在一个实施例中，该图像美颜装置800还包括上传模块814。上传模块814用于将所述位置信息、时间、修图信息与所述用户标识发送给云端，并存储在所述云端中所述用户标识对应的个人数据库中。
图9为另一个实施例中图像美颜装置的结构框图。如图9所示，一种图像美颜装置900，运行于云端，包括接收模块902、妆饰获取模块904、发送模块906和参数获取模块908。其中：
接收模块902用于接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间。
妆饰获取模块904用于根据所述位置信息和时间获取对应的妆饰信息。
发送模块906用于将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端。
接收模块902还用于接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息。
参数获取模块908用于根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数。
发送模块906还用于将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
本发明实施例中图像美颜装置，根据用户所在的位置信息和时间获取到对应的妆饰信息，再结合用户的颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数，根据该美颜参数进行拍照，实现了不同的场景下美颜拍照，使得不同场景下的美颜效果更加准确。
在一个实施例中，上述图像美颜装置900还包括存储模块。接收模块902用于接收所述用户标识所在终端上传的位置信息、时间和修图信息。存储模块用于将所述位置信息、时间和修图信息存储在所述用户标识对应的个人数据库中。
上述图像美颜装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将推荐信息生成装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述推荐信息生成装置的全部或部分功能。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的图像美颜方法。
本发明实施例还提供一种计算机设备。上述计算机设备中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义ISP(ImageSignal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图10为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图10所示，为便于说明，仅示出与本发明实施例相关的图像处理技术的各个方面。
如图10所示，图像处理电路包括ISP处理器1040和控制逻辑器1050。成像设备1010捕捉的图像数据首先由ISP处理器1040处理，ISP处理器1040对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备1010的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备1010可包括具有一个或多个透镜1012和图像传感器1014的照相机。图像传感器1014可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，图像传感器1014可获取用图像传感器1014的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由ISP处理器1040处理的一组原始图像数据。传感器1020可基于传感器1020接口类型把原始图像数据提供给ISP处理器1040。传感器1020接口可以利用SMIA(Standard Mobile Imaging Architecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。
ISP处理器1040按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，ISP处理器1040可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。
ISP处理器1040还可从图像存储器1030接收像素数据。例如，从传感器1020接口将原始像素数据发送给图像存储器1030，图像存储器1030中的原始像素数据再提供给ISP处理器1040以供处理。图像存储器1030可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。
当接收到来自传感器1020接口或来自图像存储器1030的原始图像数据时，ISP处理器1040可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器1030，以便在被显示之前进行另外的处理。还可直接从ISP处理器1040接收“前端”处理数据，或从图像存储器1030接收“前端”处理数据，并对“前端”处理数据进行原始域中以及RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器1070，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，ISP处理器1040的输出还可发送给图像存储器1030，且显示器1070可从图像存储器1030读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器1030可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，ISP处理器1040的输出可发送给编码器/解码器1060，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1070设备上之前解压缩。
ISP处理器1040处理图像数据的步骤包括：对图像数据进行VFE(Video FrontEnd，视频前端)处理和CPP(Camera Post Processing，摄像头后处理)处理。对图像数据的VFE处理可包括修正图像数据的对比度或亮度、修改以数字方式记录的光照状态数据、对图像数据进行补偿处理(如白平衡，自动增益控制，γ校正等)、对图像数据进行滤波处理等。对图像数据的CPP处理可包括对图像进行缩放、向每个路径提供预览帧和记录帧。其中，CPP可使用不同的编解码器来处理预览帧和记录帧。ISP处理器1040处理后的图像数据可发送给美颜模块1060，以便在被显示之前对图像进行美颜处理。美颜模块1060对图像数据美颜处理可包括：美白、祛斑、磨皮、瘦脸、祛痘、增大眼睛等。其中，美颜模块1060可为移动终端中CPU(Central Processing Unit，中央处理器)或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)等。美颜模块1060处理后的数据可发送给编码器/解码器1070，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示与显示器1080设备上之前解压缩。
ISP处理器1040确定的统计数据可发送给控制逻辑器1050单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜1012阴影校正等图像传感器1014统计信息。控制逻辑器1050可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备1010的控制参数以及的控制参数。例如，控制参数可包括传感器1020控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜1012控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜1012阴影校正参数。
上述计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的图像美颜方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)等。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种图像美颜方法，其特征在于，包括：
获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间确定用户当前所处的季节，获取用户当前所处的季节对应的妆饰信息；所述位置信息是指所述用户标识所在终端的位置信息，所述时间是指当前时间；
获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；
接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用所述美颜参数进行拍照之后，所述方法还包括：
检测是否对拍照的图像进行修图，若是，则获取修图信息，将所述位置信息、时间、修图信息与所述用户标识对应存储，若否，则表示所述美颜参数符合所述用户标识对应的预期。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述位置信息、时间、修图信息与所述用户标识发送给云端，并存储在所述云端中所述用户标识对应的个人数据库中。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息获取对应的美颜参数包括：
采用云端的大数据分析模型和/或人工智能分析模型根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；所述大数据分析模型是根据多用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数统计分析得到的；所述人工智能分析模型是根据用户标识对应的不同场景下的历史美颜参数学习得到的。
5.一种图像美颜方法，其特征在于，包括：
接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间；所述位置信息是指所述用户标识所在终端的位置信息，所述时间是指当前时间；
根据所述位置信息和时间确定用户当前所处的季节，获取用户当前所处的季节对应的妆饰信息，并将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端；
接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数，将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述用户标识所在终端上传的位置信息、时间和修图信息，将所述位置信息、时间和修图信息存储在所述用户标识对应的个人数据库中。
7.一种图像美颜装置，其特征在于，包括：
妆饰获取模块，用于获取用户标识所在的位置信息和时间，根据所述位置信息和时间确定用户当前所处的季节，获取用户当前所处的季节对应的妆饰信息；所述位置信息是指所述用户标识所在终端的位置信息，所述时间是指当前时间；
用户个人信息获取模块，用于获取与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
参数获取模块，用于采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；
美颜处理模块，用于接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
8.一种图像美颜装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户标识所在终端上传的位置信息和时间；所述位置信息是指所述用户标识所在终端的位置信息，所述时间是指当前时间；
妆饰获取模块，用于根据所述位置信息和时间确定用户当前所处的季节，获取用户当前所处的季节对应的妆饰信息；
发送模块，用于将所述妆饰信息发送给所述用户标识所在终端；
所述接收模块还用于接收所述用户标识所在终端上传的与所述用户标识对应的颜色参数信息以及姿态参数信息；
参数获取模块，用于采用与所述用户标识对应的本地数据库根据所述妆饰信息、颜色参数信息和姿态参数信息求取置信度，得到对应的美颜参数；
所述发送模块还用于将所述美颜参数发送给所述用户标识所在终端，以使所述终端接收拍照指令，采用所述美颜参数进行拍照。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的图像美颜方法。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的图像美颜方法。
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|---|
| Beauty eMakeup: A Deep Makeup Transfer System;Xinyu Ou et al;《MM "16: Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia》;20161031;第701-702页 * |
| Real-time Guidance Camera Interface to Enhance Photo Aesthetic Quality;Yan Xu et al;《CHI "15: Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems》;20150430;第1183-1186页 * |
| 基于Android平台相机开发技术的研究;李韦鹏等;《电脑知识与技术》;20170502;第63-64页及第94页 * |
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