CN108470321B - 照片的美颜处理方法、装置和存储介质 - Google Patents
照片的美颜处理方法、装置和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108470321B CN108470321B CN201810162762.XA CN201810162762A CN108470321B CN 108470321 B CN108470321 B CN 108470321B CN 201810162762 A CN201810162762 A CN 201810162762A CN 108470321 B CN108470321 B CN 108470321B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- bone
- library
- feature
- bone feature
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims abstract description 230
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 57
- 230000003796 beauty Effects 0.000 claims description 84
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 208000002874 Acne Vulgaris Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 1
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06T3/04—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
Abstract
本公开涉及一种照片的美颜处理方法、装置和存储介质，涉及终端应用开发领域，该方法包括：获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。能够根据人面部的骨骼特征推测相应的人种，并根据该人种选取相匹配的美颜处理方案，提高照片美颜应用针对于不同国家以及不同种族的适用性。
Description
技术领域
本公开涉及终端应用开发领域，尤其涉及一种照片的美颜处理方法、装置和存储介质。
背景技术
随着移动终端的发展，相机成为智能移动终端的一项必备功能。针对于用户的需求，对相机所拍摄的照片进行美颜的应用也不断地被完善。相关技术中，一般美颜应用针对单一国家或种族的面部特征，提前为人脸上的眉毛、嘴巴、眼睛以及鼻子等不同部位建立的相应的美颜库，再在照片生成后或者生成过程中，根据上述美颜库对照片中的人脸的各个部位进行美颜处理，例如，扩大瞳孔、磨皮美白等。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种照片的美颜处理方法、装置和存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种照片的美颜处理方法，所述方法包括：
获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
可选的，所述在所述获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息之前，所述方法还包括：
根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立所述骨骼特征库；
为所述多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库。
可选的，所述根据包含所述多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，建立所述骨骼特征库，包括：
从多个样本照片中提取所述多个骨骼特征信息；
将所述多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的所述多个人种信息对所述骨骼特征识别模型进行训练；
将完成训练的所述骨骼特征识别模型作为所述骨骼特征库。
可选的，所述根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，包括：
将所述第一骨骼特征信息输入所述骨骼特征识别模型中，以得到所述骨骼特征识别模型输出的人种信息；
将所述骨骼特征识别模型输出的人种信息作为所述第一人种信息。
可选的，所述骨骼特征库包含所述多个骨骼特征信息，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，所述根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，包括：
确认所述骨骼特征库中的所述多个骨骼特征信息中与所述第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息；
在所述多个人种信息中获取所述第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
可选的，所述获取当前照片中的目标人脸的骨骼特征信息，包括：
识别所述当前照片中的人脸；
获取所述当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息；
根据所述色彩强度信息，生成所述第一骨骼特征信息。
可选的，所述通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理，包括：
获取所述第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库；
输出所述目标美颜方案库；
获取用户在所述目标美颜方案库中选择的美颜方案；
通过所述美颜方案对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种照片的美颜处理装置，所述装置包括：
特征获取模块，被配置为获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
人种确定模块，被配置为根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
美颜处理模块，被配置为通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
可选的，所述装置还包括：
特征库建立模块，被配置为在所述获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息之前，根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立所述骨骼特征库；
方案库建立模块，被配置为所述多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库。
可选的，所述特征库建立模块，包括：
特征提取子模块，被配置为从多个样本照片中提取所述多个骨骼特征信息；
模型训练子模块，被配置为将所述多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的所述多个人种信息对所述骨骼特征识别模型进行训练；
特征库建立子模块，被配置为将完成训练的所述骨骼特征识别模型作为所述骨骼特征库。
可选的，所述人种确定模块，包括：
特征输入子模块，被配置为将所述第一骨骼特征信息输入所述骨骼特征识别模型中，以得到所述骨骼特征识别模型输出的人种信息；
人种确定子模块，被配置为将所述骨骼特征识别模型输出的人种信息作为所述第一人种信息。
可选的，所述骨骼特征库包含所述多个骨骼特征信息，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，所述人种确定模块，包括：
特征确认子模块，被配置为确认所述骨骼特征库中与所述第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息；
人种获取子模块，被配置为获取所述第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
可选的，所述特征获取模块，包括：
人脸识别子模块，被配置为识别所述当前照片中的人脸；
色彩强度获取子模块，被配置为获取所述当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息；
特征生成子模块，被配置为根据所述色彩强度信息，生成所述第一骨骼特征信息。
可选的，所述美颜处理模块，包括：
方案库确定子模块，被配置为获取所述第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库；
方案库输出子模块，被配置为输出所述目标美颜方案库；
方案库获取子模块，被配置为获取用户在所述目标美颜方案库中选择的美颜方案；
美颜处理子模块，被配置为通过所述美颜方案对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种照片的美颜处理装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的照片的美颜处理方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。能够根据人面部的骨骼特征推测相应的人种，并根据该人种选取相匹配的美颜处理方案，提高照片美颜应用针对于不同国家以及不同种族的适用性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理方法的流程图；
图2是根据图1示出的另一种照片的美颜处理方法的流程图；
图3是根据图2示出的一种骨骼特征库建立方法的流程图；
图4是根据图3示出的一种人种确定方法的流程图；
图5是根据图2示出的另一种人种确定方法的流程图；
图6是根据图2示出的一种照片的骨骼特征信息获取方法的流程图；
图7是根据图2示出的一种人脸美颜处理方法的流程图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理装置的框图；
图9是根据图8示出的另一种照片的美颜处理装置的框图；
图10是根据图9示出的一种特征库建立模块的框图；
图11是根据图10示出的一种人种确定模块的框图；
图12是根据图9示出的另一种人种确定模块的框图；
图13是根据图9示出的一种特征获取模块的框图；
图14是根据图9示出的一种美颜处理模块的框图；
图15是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在介绍本公开提供的照片的美颜处理方法、装置和存储介质之前，首先对本公开中各个实施例所涉及的应用场景进行介绍，该应用场景包括一终端设备，该终端设备为具备相机功能或者至少能够保存和显示图片的终端设备。该终端设备可以为，例如，智能手机、平板电脑、智能电视、智能手表、PDA(英文：Personal Digital Assistant，中文：个人数字助理)、便携计算机等移动终端。
图1是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理方法的流程图，如图1所示，应用于上述应用场景所述的终端设备，该方法包括以下步骤：
在步骤101中，获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息。
示例地，该第一骨骼特征信息可以为根据照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息所获取到的骨骼特征信息。该色彩强度信息可以为英文：Red Green Blue，中文：红绿蓝)色彩模式下的反应红、绿、蓝三种颜色通道的强度以及相互之间的叠加状态的数据信息。
在步骤102中，根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息。
其中，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息。该骨骼特征库可以为训练好的骨骼特征识别模型，或者，包含多个骨骼特征信息以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息的骨骼特征数据库，并且，该骨骼特征库至少在上述步骤101之前被建立。
示例地，当该骨骼特征库为训练好的骨骼特征识别模型时，可以通过将该第一骨骼特征信息输入该训练好的骨骼特征识别模型进行分类，得到该第一骨骼特征信息对应的人种分类，即，第一人种信息。或者，当该骨骼特征库为多个骨骼特征信息以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息的骨骼特征数据库时，可以通过该第一骨骼特征信息在该骨骼特征数据库中进行查找，进而得到该第一骨骼特征信息对应的该第一人种信息。
在步骤103中，通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。
其中，一个该美颜方案库中包含多种针对不同部位和不同功能的美颜方案，例如，磨皮、去痘、增大瞳孔等，并且每个人种信息对应不同的美颜方案库，例如，当根据人种信息确认人脸对应的人种为印度人时，在使用对应的美颜方案库中的祛痘美颜方案时，人脸额头部位的红点不会因此被抹去。
综上所述，本公开能够获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。能够根据人面部的骨骼特征推测相应的人种，并根据该人种选取相匹配的美颜处理方案，提高照片美颜应用针对于不同国家以及不同种族的适用性。
图2是根据图1示出的另一种照片的美颜处理方法的流程图，如图2所示，该方法还包括：
在步骤104中，根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立该骨骼特征库。
在步骤105中，为该多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库。
示例地，当该骨骼特征库为训练好的骨骼特征识别模型时，该步骤104和步骤105实际可以为，通过包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息对该骨骼特征识别模型进行训练，其中该骨骼特征识别模型可以为任一机器学习算法支持的分类模型。或者，当该骨骼特征库为包括多个骨骼特征信息以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息的骨骼特征数据库时，该步骤104和步骤105实际可以为，建立包含该多个骨骼特征信息以及多个人种信息之间的对应关系的骨骼特征数据库，作为该骨骼特征库。
图3是根据图2示出的一种骨骼特征库建立方法的流程图，如图3所示，步骤104包括：
在步骤1041中，从多个样本照片中提取该多个骨骼特征信息。
示例地，该多个骨骼特征信息可以为根据该多个样本照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息所获取到的骨骼特征信息。
在步骤1042中，将该多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的该多个人种信息对该骨骼特征识别模型进行训练。
示例性的，该骨骼特征识别模型可以基于卷积神经网络(英文：ConvolutionalNeural Networks简称：CNN)来建立。
在步骤1043中，将完成训练的该骨骼特征识别模型作为该骨骼特征库。
相应的，图4是根据图3示出的一种人种确定方法的流程图，如图4所示，在上述步骤1041-1043得到的完成训练的该骨骼特征识别模型的基础上，步骤102可以包括：
在步骤1021中，将该第一骨骼特征信息输入该骨骼特征识别模型中，以得到该骨骼特征识别模型输出的人种信息。
在步骤1022中，将该骨骼特征识别模型输出的人种信息作为该第一人种信息。
图5是根据图2示出的另一种人种确定方法的流程图，当该骨骼特征库包含该多个骨骼特征信息，以及该多个骨骼特征信息对应的该多个人种信息时，如图5所示，步骤102可以包括：
在步骤1023中，确认该骨骼特征库中的该多个骨骼特征信息中与该第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息。
示例地，当该骨骼特征库包含该多个骨骼特征信息，以及该多个骨骼特征信息对应的该多个人种信息时，在该骨骼特征库中查找与该第一骨骼特征信息最为相似的骨骼特征信息，作为第二骨骼特征信息。可以认为该骨骼特征信息的相似意味着人种信息的相似。
在步骤1024中，在该多个人种信息中获取该第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
图6是根据图2示出的一种照片的骨骼特征信息获取方法的流程图，如图6所示，步骤101包括：
在步骤1011中，识别该当前照片中的人脸。
在步骤1012中，获取该当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息。
在步骤1013中，根据该色彩强度信息，生成该第一骨骼特征信息。
示例地，该当前照片可以为终端设备相机即时拍摄的照片，或者用户在终端设备保存的图片中选择的照片。在获取该当前照片后，首先寻找到该当前照片中的人脸。该人脸识别步骤1011可以为根据照片整体的色彩强度信息进行人脸识别的方法，或者可以采用其他现有的图片人脸识别方法。
图7是根据图2示出的一种人脸美颜处理方法的流程图，如图7所示，步骤103包括：
在步骤1031中，获取该第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库。
在步骤1032中，输出该目标美颜方案库。
在步骤1033中，获取用户在该目标美颜方案库中选择的美颜方案。
示例地，该目标美颜方案库多种针对不同部位和不同功能的美颜方案，可以通过终端设备的用户界面展示这些美颜方案，并提供用户选择的接口或按钮。在用户根据自身需求选择其中一个美颜方案后，继续进行下列步骤1034，以完成该美颜方案对应的美颜处理。
在步骤1034中，通过该美颜方案对该当前照片中的人脸进行美颜处理。
综上所述，本公开能够获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。能够根据人面部的骨骼特征推测相应的人种，并根据该人种选取相匹配的美颜处理方案，提高照片美颜应用针对于不同国家以及不同种族的适用性。
图8是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理装置的框图，如图8所示，应用于上述应用场景所述的终端设备，该装置200包括：
特征获取模块210，被配置为获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
人种确定模块220，被配置为根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
美颜处理模块230，被配置为通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。
图9是根据一示例性实施例示出的另一种照片的美颜处理装置的框图，如图9所示，该装置200还包括：
特征库建立模块240，被配置为根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及该多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立该骨骼特征库；
方案库建立模块250，被配置为该多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库。
图10是根据图9示出的一种特征库建立模块的框图，如图10所示，该特征库建立模块240包括：
特征提取子模块241，被配置为从多个样本照片中提取该多个骨骼特征信息；
模型训练子模块242，被配置为将该多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的该多个人种信息对该骨骼特征识别模型进行训练；
特征库建立子模块243，被配置为将完成训练的该骨骼特征识别模型作为该骨骼特征库。
图11是根据图10示出的一种人种确定模块的框图，如图11所示，该人种确定模块220包括：
特征输入子模块221，被配置为将该第一骨骼特征信息输入该骨骼特征识别模型中，以得到该骨骼特征识别模型输出的人种信息；
人种确定子模块222，被配置为将该骨骼特征识别模型输出的人种信息作为该第一人种信息。
图12是根据图9示出的另一种人种确定模块的框图，其中，该骨骼特征库包含该多个骨骼特征信息，以及该多个骨骼特征信息对应的该多个人种信息，如图12所示，该人种确定模块220包括：
特征确认子模块223，被配置为确认该骨骼特征库中与该第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息；
人种获取子模块224，被配置为获取该第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
图13是根据图9示出的一种特征获取模块的框图，如图13所示，该特征获取模块210包括：
人脸识别子模块211，被配置为识别该当前照片中的人脸；
色彩强度获取子模块212，被配置为获取该当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息；
特征生成子模块213，被配置为根据该色彩强度信息，生成该第一骨骼特征信息。
图14是根据图9示出的一种美颜处理模块的框图，如图14所示，该美颜处理模块230包括：
方案库确定子模块231，被配置为获取该第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库；
方案库输出子模块232，被配置为输出该目标美颜方案库；
方案库获取子模块233，被配置为获取用户在该目标美颜方案库中选择的美颜方案；
美颜处理子模块234，被配置为通过该美颜方案对该当前照片中的人脸进行美颜处理。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
综上所述，本公开能够获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；根据骨骼特征库确定该第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，该第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；通过该第一人种信息对应的美颜方案库对该当前照片中的人脸进行美颜处理。能够根据人面部的骨骼特征推测相应的人种，并根据该人种选取相匹配的美颜处理方案，提高照片美颜应用针对于不同国家以及不同种族的适用性。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的照片的美颜处理方法的步骤。
图15是根据一示例性实施例示出的一种照片的美颜处理装置300的框图。例如，装置300可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图15，装置300可以包括以下一个或多个组件：处理组件302，存储器304，电力组件306，多媒体组件308，音频组件310，输入/输出(I/O)的接口312，传感器组件314，以及通信组件316。
处理组件302通常控制装置300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件302可以包括一个或多个处理器320来执行指令，以完成上述的照片的美颜处理方法的全部或部分步骤。此外，处理组件302可以包括一个或多个模块，便于处理组件302和其他组件之间的交互。例如，处理组件302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件308和处理组件302之间的交互。
存储器304被配置为存储各种类型的数据以支持在装置300的操作。这些数据的示例包括用于在装置300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件306为装置300的各种组件提供电力。电力组件306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置300生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件308包括在所述装置300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件310包括一个麦克风(MIC)，当装置300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器304或经由通信组件316发送。在一些实施例中，音频组件310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口312为处理组件302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件314包括一个或多个传感器，用于为装置300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件314可以检测到装置300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置300的显示器和小键盘，传感器组件314还可以检测装置300或装置300一个组件的位置改变，用户与装置300接触的存在或不存在，装置300方位或加速/减速和装置300的温度变化。传感器组件314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件316被配置为便于装置300和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述照片的美颜处理方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器304，上述指令可由装置300的处理器320执行以完成上述照片的美颜处理方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。本公开能够在定位WLAN设备位置时，降低对WLAN设备的信号强度的依赖，使定位的误差精度可控，提高定位的准确度。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (12)
1.一种照片的美颜处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述骨骼特征库包含多个骨骼特征信息，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理；
根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立所述骨骼特征库；
为所述多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库；
所述根据包含所述多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，建立所述骨骼特征库，包括：
从多个样本照片中提取所述多个骨骼特征信息；
将所述多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的所述多个人种信息对所述骨骼特征识别模型进行训练；
将完成训练的所述骨骼特征识别模型作为所述骨骼特征库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，包括：
将所述第一骨骼特征信息输入所述骨骼特征识别模型中，以得到所述骨骼特征识别模型输出的人种信息；
将所述骨骼特征识别模型输出的人种信息作为所述第一人种信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述骨骼特征库包含所述多个骨骼特征信息，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，所述根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，包括：
确认所述骨骼特征库中的所述多个骨骼特征信息中与所述第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息；
在所述多个人种信息中获取所述第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前照片中的目标人脸的骨骼特征信息，包括：
识别所述当前照片中的人脸；
获取所述当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息；
根据所述色彩强度信息，生成所述第一骨骼特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理，包括：
获取所述第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库；
输出所述目标美颜方案库；
获取用户在所述目标美颜方案库中选择的美颜方案；
通过所述美颜方案对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
6.一种照片的美颜处理装置，其特征在于，所述装置包括：
特征获取模块，被配置为获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
人种确定模块，被配置为根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
美颜处理模块，被配置为通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理；
所述装置还包括：
特征库建立模块，被配置为在所述获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息之前，根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立所述骨骼特征库；
方案库建立模块，被配置为所述多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库；
所述特征库建立模块，包括：
特征提取子模块，被配置为从多个样本照片中提取所述多个骨骼特征信息；
模型训练子模块，被配置为将所述多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的所述多个人种信息对所述骨骼特征识别模型进行训练；
特征库建立子模块，被配置为将完成训练的所述骨骼特征识别模型作为所述骨骼特征库。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述人种确定模块，包括：
特征输入子模块，被配置为将所述第一骨骼特征信息输入所述骨骼特征识别模型中，以得到所述骨骼特征识别模型输出的人种信息；
人种确定子模块，被配置为将所述骨骼特征识别模型输出的人种信息作为所述第一人种信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述骨骼特征库包含所述多个骨骼特征信息，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，所述人种确定模块，包括：
特征确认子模块，被配置为确认所述骨骼特征库中与所述第一骨骼特征信息的相似度大于预设相似度阈值的第二骨骼特征信息；
人种获取子模块，被配置为获取所述第二骨骼特征信息对应的人种信息，作为第一人种信息。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征获取模块，包括：
人脸识别子模块，被配置为识别所述当前照片中的人脸；
色彩强度获取子模块，被配置为获取所述当前照片中的人脸所在的区域内的色彩强度信息；
特征生成子模块，被配置为根据所述色彩强度信息，生成所述第一骨骼特征信息。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述美颜处理模块，包括：
方案库确定子模块，被配置为获取所述第一人种信息对应的美颜方案库作为目标美颜方案库；
方案库输出子模块，被配置为输出所述目标美颜方案库；
方案库获取子模块，被配置为获取用户在所述目标美颜方案库中选择的美颜方案；
美颜处理子模块，被配置为通过所述美颜方案对所述当前照片中的人脸进行美颜处理。
11.一种照片的美颜处理装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取当前照片中的人脸的第一骨骼特征信息；
根据骨骼特征库确定所述第一骨骼特征信息对应的第一人种信息，所述第一人种信息至少包括人种的肤色信息和地域信息；
通过所述第一人种信息对应的美颜方案库对所述当前照片中的人脸进行美颜处理；
根据包含多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的多个人种信息，建立所述骨骼特征库；
为所述多个人种信息中的每一人种信息建立对应的美颜方案库；
所述根据包含所述多个骨骼特征信息的多个样本照片，以及所述多个骨骼特征信息对应的所述多个人种信息，建立所述骨骼特征库，包括：
从多个样本照片中提取所述多个骨骼特征信息；
将所述多个骨骼特征信息作为预设的骨骼特征识别模型的输入，利用已知的所述多个人种信息对所述骨骼特征识别模型进行训练；
将完成训练的所述骨骼特征识别模型作为所述骨骼特征库。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810162762.XA CN108470321B (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 照片的美颜处理方法、装置和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810162762.XA CN108470321B (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 照片的美颜处理方法、装置和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108470321A CN108470321A (zh) | 2018-08-31 |
| CN108470321B true CN108470321B (zh) | 2022-03-01 |
Family
ID=63264147
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810162762.XA Active CN108470321B (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 照片的美颜处理方法、装置和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108470321B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109451235B (zh) * | 2018-10-29 | 2021-03-05 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
| CN109816601A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-28 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法和终端设备 |
| CN114415997B (zh) * | 2021-12-20 | 2022-11-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 显示参数设置方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1804868A (zh) * | 2006-01-19 | 2006-07-19 | 昆明利普机器视觉工程有限公司 | 机器自动图像识别方法及装置 |
| CN104376594A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 福建天晴数码有限公司 | 三维人脸建模方法和装置 |
| CN105069007A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-18 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种建立美颜数据库的方法及装置 |
| CN105095917A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 小米科技有限责任公司 | 图像处理方法、装置及终端 |
| CN106177451A (zh) * | 2016-07-10 | 2016-12-07 | 马佳 | 治疗妇女卵巢早衰的中药栓剂制备方法及其栓剂 |
| WO2017022908A1 (ko) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | 재단법인 아산사회복지재단 | 심층신경망을 이용한 골 연령 산출방법 및 프로그램 |
| CN107423661A (zh) * | 2016-05-24 | 2017-12-01 | 泰金宝电通股份有限公司 | 获得保养信息的方法、分享保养信息的方法及其电子装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040207743A1 (en) * | 2003-04-15 | 2004-10-21 | Nikon Corporation | Digital camera system |
-
2018
- 2018-02-27 CN CN201810162762.XA patent/CN108470321B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1804868A (zh) * | 2006-01-19 | 2006-07-19 | 昆明利普机器视觉工程有限公司 | 机器自动图像识别方法及装置 |
| CN104376594A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 福建天晴数码有限公司 | 三维人脸建模方法和装置 |
| CN105069007A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-18 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种建立美颜数据库的方法及装置 |
| WO2017022908A1 (ko) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | 재단법인 아산사회복지재단 | 심층신경망을 이용한 골 연령 산출방법 및 프로그램 |
| CN105095917A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 小米科技有限责任公司 | 图像处理方法、装置及终端 |
| CN107423661A (zh) * | 2016-05-24 | 2017-12-01 | 泰金宝电通股份有限公司 | 获得保养信息的方法、分享保养信息的方法及其电子装置 |
| CN106177451A (zh) * | 2016-07-10 | 2016-12-07 | 马佳 | 治疗妇女卵巢早衰的中药栓剂制备方法及其栓剂 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 《27-plex SNP种族推断方法的优化及验证》;江丽等;《遗传》;20170112;第39卷(第2期);166-173 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108470321A (zh) | 2018-08-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10565763B2 (en) | Method and camera device for processing image | |
| EP3179408A2 (en) | Picture processing method and apparatus, computer program and recording medium | |
| CN106408603B (zh) | 拍摄方法及装置 | |
| EP3200125A1 (en) | Fingerprint template input method and device | |
| CN108462833B (zh) | 拍摄方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| EP3113071A1 (en) | Method and device for acquiring iris image | |
| CN112330570B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108470321B (zh) | 照片的美颜处理方法、装置和存储介质 | |
| CN110569777A (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| CN106547850B (zh) | 表情注释方法及装置 | |
| CN112188091B (zh) | 人脸信息识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112927122A (zh) | 水印去除方法、装置及存储介质 | |
| CN111526287A (zh) | 图像拍摄方法、装置、电子设备、服务器、系统及存储介质 | |
| CN112004020B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108509863A (zh) | 信息提示方法、装置和电子设备 | |
| CN111373409B (zh) | 获取颜值变化的方法及终端 | |
| US10198614B2 (en) | Method and device for fingerprint recognition | |
| US11252341B2 (en) | Method and device for shooting image, and storage medium | |
| CN107608506B (zh) | 图片处理方法及装置 | |
| CN111582258A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN114697515A (zh) | 采集影像的方法、装置及可读存储介质 | |
| CN107730452B (zh) | 图像拼接方法及装置 | |
| CN112825544A (zh) | 图片处理方法、装置及存储介质 | |
| CN113409185B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108959888B (zh) | 终端操作控制方法及装置 |
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 |