CN108648139A - 一种图像处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。通过本技术方案，可以对图像中背景区域进行局部或全部处理，以满足用户对背景处理的需求，增强趣味性，提高用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
现如今，简单的拍照或者录视频的操作已经不能满足用户的需求，在完成图像或者视频的获取时，对图像或视频进行进一步的处理，已经成为了时下流行的获取图像或视频的方式，例如，用户在拍照后，为人脸加载特效，或对图像进行整体效果的变换等。但是，现有技术中的图像处理关注点在于图像中国的人脸或整体效果，对背景的处理关注较少，不能满足用户的需求，降低用户的使用体验。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种图像处理方法，其中，该方法包括：
获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
可选地，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
可选地，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
从所述图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
可选地，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
可选地，所述指定元素是光斑；
所述从所述图像中的除指定对象之外的背景区域识别出指定元素包括：
对所述背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
可选地，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；
根据所述位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
可选地，在所述对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，该方法进一步包括：
改变添加的预设类型的特效的指定属性。
可选地，所述指定属性包括以下的一种或多种：
透明度；
亮度；
清晰度。
可选地，该方法进一步包括：
响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的所述指定三维特效模型加载至图像中的所述指定对象上；
当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的指定属性。
可选地，所述满足预设条件包括：
识别到所采集的图像中的所述指定对象进行了预设的姿态变化；
和/或，
识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；
和/或，
识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
可选地，所述识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值包括：
获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；
当计算的所述平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：
所述指定三维特效模型的贴图纹理；
所述指定三维特效模型的颜色；
所述指定三维特效模型的骨骼结构。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的颜色；
所述变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的颜色包括：
获取所采集的图像中的背景颜色；
将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色一致的颜色，或者，将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色相反的颜色；
其中，所述与获取的所述背景颜色相反的颜色是指与所述背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的骨骼结构；
所述变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的骨骼结构包括：
将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
可选地，
当满足的预设条件是所述指定对象的部分被遮挡时，所述将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将所述指定三维特效模型与所述指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
根据本发明的另一方面，提供了一种图像处理装置，其中，该装置包括：
识别单元，适于获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
处理单元，适于根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
展示保存单元，适于将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
可选地，
所述处理单元，适于根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
可选地，
所述处理单元，适于从所述图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
可选地，
所述处理单元，适于根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
可选地，所述指定元素是光斑；
所述处理单元，适于对所述背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
可选地，
所述处理单元，适于对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；根据所述位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
可选地，
所述处理单元，适于在所述对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，改变添加的预设类型的特效的指定属性。
可选地，所述指定属性包括以下的一种或多种：
透明度；
亮度；
清晰度。
可选地，该装置进一步包括：
模型加载单元，适于响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的所述指定三维特效模型加载至图像中的所述指定对象上；
属性变换单元，适于当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的指定属性。
可选地，所述满足预设条件包括：
识别到所采集的图像中的所述指定对象进行了预设的姿态变化；
和/或，
识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；
和/或，
识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
可选地，
所述属性变换单元，适于获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；当计算的所述平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：
所述指定三维特效模型的贴图纹理；
所述指定三维特效模型的颜色；
所述指定三维特效模型的骨骼结构。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的颜色；
所述属性变换单元，适于获取所采集的图像中的背景颜色；将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色一致的颜色，或者，将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色相反的颜色；
其中，所述与获取的所述背景颜色相反的颜色是指与所述背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
可选地，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的骨骼结构；
所述属性变换单元，适于将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
可选地，
所述属性变换单元，适于当满足的预设条件是所述指定对象的部分被遮挡时，所述将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将所述指定三维特效模型与所述指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据前述的方法。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现前述的方法。
根据本发明的技术方案，获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。通过本技术方案，可以对图像中背景区域进行局部或全部处理，以满足用户对背景处理的需求，增强趣味性，提高用户的使用体验。
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
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的图像处理方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明一个实施例的图像处理装置的结构示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的图像处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤S110，获取图像采集器采集的图像，从图像中识别出指定对象。
本实施例中的指定对象不进行具体限定，例如，可以是人脸、动物、图像元素等，可以预先设定。这里的预先设定可以以系统默认的形式，也可以是用户根据需求自行设定。且本实施例中国，识别出的指定对象可以是一个，也可以是多个。
步骤S120，根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理。
本实施例中，的对背景区域进行局部或全部的处理可以是对背景区域中的某些元素进行处理等。在本实施例中，首先根据识别出的指定对象(一个或是多个)确定出图像中的除指定对象之外的剩余部分，即背景区域，然后再根据预设的处理规则对背景区域进行处理。还需要说明的是，这里预设的处理规则可以根据用户的选择进行确定，如在显示界面中提供多种对背景区域进行处理的处理规则控件，以便用户选择。然后根据用户的选择确定处理规则，对背景区域进行相应的处理。
步骤S130，将处理后的图像作为最终的图像进行展示或保存。
可见，通过本实施例，在识别出图像中的指定对象后，对图像中除指定对象之外的背景区域进行局部或全部处理，以满足用户对背景处理的需求，增强趣味性，提高用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中，步骤S120中的根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
在本实施例中，预设的处理规则中记录的是对背景区域进行局部或全部的模糊处理，具体地，可以通过高斯模糊和/或径向模糊的处理方式，这样处理后的图像中只有指定对象是清晰的，可以进一步突出指定对象，满足用户的处理需求，进一步增强用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中，步骤S120中的根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：从图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
在本实施例中，预设的处理规则是对背景区域中的指定元素进行处理。当用户选择该处理规则后，首先从背景区域中识别出指定元素，然后再对识别出的指定元素进行相应的处理。
例如，这里的指定原色可以是图像中的建筑物上的窗户，当用户选择后，对建筑物上的窗户进行相应的处理，例如加特效等。
需要说明的是，预设的处理规则中可以包含有相应的指定元素以及对指定元素进行何种处理方式，这样当用户选择该处理规则后就可以根据预设的指定元素以及处理方式进行识别并处理；又或者，也可以向用户提供背景处理规则控件，当用户选择该控件后，引导用户进行指定元素以及处理方式的选择。
还需要说明的是，在对指定元素的处理，可以是在原图像的背景区域中进行，也可以是在背景区域模糊处理后，再对指定元素进行处理，其效果即是背景区域是模糊的，且背景区域中的指定元素有进一步地相应处理效果。
进一步地，上述的根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
在本实施例中，当用户选择相应的处理规则后，还可以选择添加的特效的类型，例如，在上述例子的基础上，用户选择雪花的特效，则会在识别出的建筑物的窗户上添加雪花的特效。
在本发明的一个实施例中，上述的指定元素是光斑。
则上述的从图像中的除指定对象之外的背景区域识别出指定元素包括：对背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
在拍照时，用户会有对背景区域中的光斑进行处理的需求，因此，本实施例提出对背景区域中的光斑进行处理。例如，在获取图像时，背景是办公室，办公室的玻璃反射出了办公室顶灯的光，形成了一个小光源，可能造成拍出的效果不好；又如，在夜晚繁华的都市，霓虹初上、流光溢彩，但是用户希望基于此实现更美丽的效果。因此在本实施例中，可以从图像的背景区域中识别出光斑，以便对光斑进行相应的处理。
在本实施例中，因为指定元素是光斑，图像中有光斑的部分相对较亮，所在为了识别出图像中背景区域的光斑，可以通过亮度分析的方式进行。
进一步地，上述的根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；根据位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
在本实施例中，对光斑的处理方式是对光斑加载特效。为了实现特效的加载，需要获取光斑在图像中的位置所在，以便将特效加载到相应位置，保证加载特效的位置的准确性。具体是，是通过轮廓以及中心点检测的方式，确定光斑的位置，然后以光斑的中心点作为特效的中心点进行加载。
例如，识别出的光斑的像素位置是(100,100)，大小是直径200像素的圆形，那么加载特效时，就以(100,100)为中心，加载特效。尤其是，当加载的预设类型的特效是覆盖住光斑时，还可以通过识别到的光斑的轮廓信息，即直径200像素的圆形，确定加载特效的大小，以便在加载特效前，将特效案比例放大或缩小到与光斑的轮廓信息对应的大小，然后再加载。
进一步地，在对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，上述的方法进一步包括：改变添加的预设类型的特效的指定属性。
在本实施例中，还可以对预设类型的特效进行变换，以进一步满足用户的需求，达到用户需要的特效的效果。
具体地，指定属性包括以下的一种或多种：透明度；亮度；清晰度。
例如，在加载上雪花的特效后，对该雪花的特效的透明度进行调节，使得雪花变得半透明，增加虚幻的效果；或者，增加雪花特效的亮度，使得该雪花特效更加突出鲜明；又如，进一步对雪花特效进行模糊处理，即调节其清晰度，也可以实现虚幻的效果。
在实际应用中，用户在拍照后，也会对图像中的人脸加上萌颜、三维特效等用户为图像或视频加载上特效后，如果想要更换已经加载的特效，只能重新选择特效并重新加载，容易影响加载速度，特别是在特效数据较大的情况下，特效更换的速率低，无法完成特效的及时更换，降低用户的用体验。
在本发明的一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的指定三维特效模型加载至图像中的指定对象上；当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的指定三维特效模型的指定属性。
本实施例中，提供三维特效模型选取控件，用户通过该控件进行指定三维特效模型的选取，然后根据用户的选取操作，将指定三维特效模型加载到图像中的指定对象上。
在本实施例中，用户需要更换已加载的三维特效模型时，可以触发相应的预设条件，如改变姿态等，预设条件被触发，改变已加载到指定对象上的指定三维特效模型的指定属性，以改变指定三维特效模型的展示效果，达到用户更换三维特效模型的要求，但是在本实施例中并非是将已加载的指定三维特效模型更滑为另一个了三维特效模型，仅仅是对指定属性进行变换，变换指定属性需要进行渲染的数据内容，要比更换整个三维特效模型需要进行加载的数据内容要少，所以，相比较三维特效模型的更换来说，可以减少加载的数据内容，提高更换速度，满足用户更换特效模型的需求。
可见，通过本实施例，在进行特效变换时，变换的是三维特效模型的指定属性，并非是更换三维特效模型，也可以达到更换已加载的三维特效模型的展示效果，满足用户的特效模型的更换需求，且减少加载的数据内容，提高了特效模型更换的速率，完成特效模型的及时更换，增加图像处理的趣味性，提高用户的使用体验。
在发明的一个实施例中，上述的满足预设条件包括：识别到所采集的图像中的指定对象进行了预设的姿态变化；和/或，识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；和/或，识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
本实施例是对图像采集器实时采集的图像进行处理，例如，在拍照时，摄像头实时采集的视频图像。
在本实施例中，用户想要更换已加载的三维特效模型时，可以触发相应的预设条件，例如，进行预设的姿态变化，如人举起手、做特定手势、做鬼脸、张嘴/闭嘴、闭上一只眼等动作变化；又如，当从室内的环境变为带有蓝天白云的室外环境。上述的各预设条件可以单独使用，也可以结合使用。通过本实施例，用户可以根据自己的需求进行三维特效模型的更换，即进行预设姿态变化；为了适应不同的光线或环境，也可以进行自动变换，增加该加载的三维特效模型的多样性，进一步提高用户的使用体验。
例如，指定对象上的是鹿头三维特效模型就，当指定对象进行摇头的姿态变化时，可以将图像中指定对象上的鹿头三维特效模型的颜色从当前黄色变为白色。
具体地，上述的识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值包括：获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；当计算的平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
图片灰度和光强度有正比关系，即图像中的光线的变化最直接的体现是图像的像素点的灰度值上。在本实施例中，通过获取图像的像素点的平均灰度值的变化来判断图像的光线的变化。例如，第一预设值是100，获取的图像中的像素点的平均灰度值从50变化为170，则变化值是120，大于第一预设值100，则认为是满足预设条件。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：指定三维特效模型的贴图纹理；指定三维特效模型的颜色；指定三维特效模型的骨骼结构。
在本实施例中，当满足预设条件后，对指定三维特效模型的帖图纹理进行变换；和/或，对颜色进行变化；和/或，对骨骼结构进行变化。
例如，当图像中的环境从室内变化到带有蓝天白云的室外环境时，可以将指定三维特效模型的帖图纹理变化为与蓝天白云接近的蓝白相间的纹理。
三维特效模型中有的会有相应的骨骼结构，可以通过骨骼结构的改变来改变三维特效模型的形态，在本实施例中，满足预设条件后，可以改变三维特效模型的骨骼结构的属性进行变换。例如，改变头像三维模型中的鼻子骨骼结构，以改变鼻子的挺拔程度等。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括指定三维特效模型的颜色。
则上述的变换图像中的指定对象上的指定三维特效模型的颜色包括：获取所采集的图像中的背景颜色；将指定三维特效模型的颜色变换为与获取的背景颜色一致的颜色，或者，将指定三维特效模型的颜色变换为与获取的背景颜色相反的颜色；其中，与获取的背景颜色相反的颜色是指与背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
在本实施例中，在满足预设条件时，可以将指定对象上的三维特效模型的颜色变为与背景颜色一致的，以达到变色龙的展示效果；也可以使三维特效模型的颜色与背景颜色的对比更强烈。例如，获取的背景颜色是绿色，则可以将指定三维特效模型的颜色变为红色，后者将指定三维特效模型的颜色也变为绿色。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括指定三维特效模型的骨骼结构。
则变换图像中的指定对象上的指定三维特效模型的骨骼结构包括：将指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
在进行指定三维特效模型的骨骼结构变化时，可以进行整体的变换，例如，指定三维特效模型是温顺的狮头三维特效模型，满足预设条件后，改变狮头的骨骼结果，变换为咆哮的狮头三维特效模型。
在本实施例中，是可以实现对指定三维特效模型的部分骨骼结构的变换，将该部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
优选地，当满足的预设条件是指定对象的部分被遮挡时，上述的将指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将指定三维特效模型与指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
在本实施例中，进行骨骼结构的变化可以是在指定对象被遮挡的瞬间进行，也可以是在指定对象从被遮挡的状态变为未被遮挡的状态的瞬间进行。
在一个例子中，指定对象是人脸，加载的三维特效模型是单眼小黄人三维特效模型，当人脸的眼睛被遮挡的瞬间，将单眼小黄人三维特效模型的眼睛的骨骼结构变小，即眼睛变小，并重选渲染眼睛部分，当人脸的眼睛变为未被遮挡的状态后，用户看到的则是比原始的眼睛小的单眼小黄人三维特效模型展示效果；又或者，当人脸的眼睛从被遮挡到未被遮挡的瞬间，将单眼小黄人三维特效模型的眼睛的骨骼结构从一个眼睛变为两个眼睛，并重选渲染眼睛部分，用户看到的则是双眼小黄人三维特效模型的展示效果。
需要说明的是，满足的预设条件的不同，进行变换也不同(变换不同的指定属性或者同一指定属性的不同变换效果)，具体的变换规则可以预先设置在配置文件中。
在本发明的一个实施例中，图1所示的方法还包括：
在智能终端中的图像处理应用每次被启动后，首次加载指定三维特效模型时，在显示界面上展示进行预设的姿态变化、光线变化、和/或预设的环境变换的提示信息；或者，首次加载所述指定三维特效模型时，在显示界面上展示进行预设的姿态变化、光线变化、和/或预设的环境变换的提示信息；或者，每次加载指定三维特效模型时，在显示界面上展示进行预设的姿态变化、光线变化、和/或预设的环境变换的提示信息。
在本实施例中示出了向用户提示可以通过改变姿态、光线或者黄精来变换三维特效模型的指定属性的实现方式，这样避免用户无所适从，不能够享受到乐趣。一种方法是每当呈现指定三维特效模型时，都以一定透明度的字体等方式在显示界面上展示提示信息，例如“摇头试试”。另一种方法是每次图像处理应用启动后，第一次显示指定三维特效模型时进行提示，因为提示信息必然是会占用一部分屏幕空间，在本例中则是取了一种较为平衡的显示方式。另外，还可以仅在首次显示指定三维特效模型时，在显示界面上展示提示信息。除此之外，还可以预先设置提示信息的显示时间，当达到显示时间后不再在显示界面上展示提示信息。
图2示出了根据本发明一个实施例的图像处理装置的结构示意图。如图2所示，该图像处理装置200包括：
识别单元210，适于获取图像采集器采集的图像，从图像中识别出指定对象。
本实施例中的指定对象不进行具体限定，例如，可以是人脸、动物、图像元素等，可以预先设定。这里的预先设定可以以系统默认的形式，也可以是用户根据需求自行设定。且本实施例中国，识别出的指定对象可以是一个，也可以是多个。
处理单元220，适于根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理。
本实施例中，的对背景区域进行局部或全部的处理可以是对背景区域中的某些元素进行处理等。在本实施例中，首先根据识别出的指定对象(一个或是多个)确定出图像中的除指定对象之外的剩余部分，即背景区域，然后再根据预设的处理规则对背景区域进行处理。还需要说明的是，这里预设的处理规则可以根据用户的选择进行确定，如在显示界面中提供多种对背景区域进行处理的处理规则控件，以便用户选择。然后根据用户的选择确定处理规则，对背景区域进行相应的处理。
展示保存单元230，适于将处理后的图像作为最终的图像进行展示或保存。
可见，通过本实施例，在识别出图像中的指定对象后，对图像中除指定对象之外的背景区域进行局部或全部处理，以满足用户对背景处理的需求，增强趣味性，提高用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中，处理单元220，适于根据预设的处理规则，对图像中的除指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
在本实施例中，预设的处理规则中记录的是对背景区域进行局部或全部的模糊处理，具体地，可以通过高斯模糊和/或径向模糊的处理方式，这样处理后的图像中只有指定对象是清晰的，可以进一步突出指定对象，满足用户的处理需求，进一步增强用户的使用体验。
在本发明的一个实施例中，处理单元220，适于从图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
在本实施例中，预设的处理规则是对背景区域中的指定元素进行处理。当用户选择该处理规则后，首先从背景区域中识别出指定元素，然后再对识别出的指定元素进行相应的处理。
例如，这里的指定原色可以是图像中的建筑物上的窗户，当用户选择后，对建筑物上的窗户进行相应的处理，例如加特效等。
需要说明的是，预设的处理规则中可以包含有相应的指定元素以及对指定元素进行何种处理方式，这样当用户选择该处理规则后就可以根据预设的指定元素以及处理方式进行识别并处理；又或者，也可以向用户提供背景处理规则控件，当用户选择该控件后，引导用户进行指定元素以及处理方式的选择。
还需要说明的是，在对指定元素的处理，可以是在原图像的背景区域中进行，也可以是在背景区域模糊处理后，再对指定元素进行处理，其效果即是背景区域是模糊的，且背景区域中的指定元素有进一步地相应处理效果。
进一步地，处理单元220，适于根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
在本实施例中，当用户选择相应的处理规则后，还可以选择添加的特效的类型，例如，在上述例子的基础上，用户选择雪花的特效，则会在识别出的建筑物的窗户上添加雪花的特效。
在本发明的一个实施例中，上述的指定元素是光斑。
处理单元220，适于对背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
在拍照时，用户会有对背景区域中的光斑进行处理的需求，因此，本实施例提出对背景区域中的光斑进行处理。例如，在获取图像时，背景是办公室，办公室的玻璃反射出了办公室顶灯的光，形成了一个小光源，可能造成拍出的效果不好；又如，在夜晚繁华的都市，霓虹初上、流光溢彩，但是用户希望基于此实现更美丽的效果。因此在本实施例中，可以从图像的背景区域中识别出光斑，以便对光斑进行相应的处理。
在本实施例中，因为指定元素是光斑，图像中有光斑的部分相对较亮，所在为了识别出图像中背景区域的光斑，可以通过亮度分析的方式进行。
进一步地，处理单元220，适于对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；根据位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
在本实施例中，对光斑的处理方式是对光斑加载特效。为了实现特效的加载，需要获取光斑在图像中的位置所在，以便将特效加载到相应位置，保证加载特效的位置的准确性。具体是，是通过轮廓以及中心点检测的方式，确定光斑的位置，然后以光斑的中心点作为特效的中心点进行加载。
例如，识别出的光斑的像素位置是(100,100)，大小是直径200像素的圆形，那么加载特效时，就以(100,100)为中心，加载特效。尤其是，当加载的预设类型的特效是覆盖住光斑时，还可以通过识别到的光斑的轮廓信息，即直径200像素的圆形，确定加载特效的大小，以便在加载特效前，将特效案比例放大或缩小到与光斑的轮廓信息对应的大小，然后再加载。
进一步地，处理单元220，适于在对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，改变添加的预设类型的特效的指定属性。
在本实施例中，还可以对预设类型的特效进行变换，以进一步满足用户的需求，达到用户需要的特效的效果。
具体地，指定属性包括以下的一种或多种：透明度；亮度；清晰度。
例如，在加载上雪花的特效后，对该雪花的特效的透明度进行调节，使得雪花变得半透明，增加虚幻的效果；或者，增加雪花特效的亮度，使得该雪花特效更加突出鲜明；又如，进一步对雪花特效进行模糊处理，即调节其清晰度，也可以实现虚幻的效果。
在实际应用中，用户在拍照后，也会对图像中的人脸加上萌颜、三维特效等用户为图像或视频加载上特效后，如果想要更换已经加载的特效，只能重新选择特效并重新加载，容易影响加载速度，特别是在特效数据较大的情况下，特效更换的速率低，无法完成特效的及时更换，降低用户的用体验。
在本发明的一个实施例中，图2所示的装置进一步包括：
模型加载单元，适于响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的指定三维特效模型加载至图像中的指定对象上。
属性变换单元，适于当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的指定三维特效模型的指定属性。
本实施例中，提供三维特效模型选取控件，用户通过该控件进行指定三维特效模型的选取，然后根据用户的选取操作，将指定三维特效模型加载到图像中的指定对象上。
在本实施例中，用户需要更换已加载的三维特效模型时，可以触发相应的预设条件，如改变姿态等，预设条件被触发，改变已加载到指定对象上的指定三维特效模型的指定属性，以改变指定三维特效模型的展示效果，达到用户更换三维特效模型的要求，但是在本实施例中并非是将已加载的指定三维特效模型更滑为另一个了三维特效模型，仅仅是对指定属性进行变换，变换指定属性需要进行渲染的数据内容，要比更换整个三维特效模型需要进行加载的数据内容要少，所以，相比较三维特效模型的更换来说，可以减少加载的数据内容，提高更换速度，满足用户更换特效模型的需求。
可见，通过本实施例，在进行特效变换时，变换的是三维特效模型的指定属性，并非是更换三维特效模型，也可以达到更换已加载的三维特效模型的展示效果，满足用户的特效模型的更换需求，且减少加载的数据内容，提高了特效模型更换的速率，完成特效模型的及时更换，增加图像处理的趣味性，提高用户的使用体验。
在发明的一个实施例中，上述的满足预设条件包括：识别到所采集的图像中的指定对象进行了预设的姿态变化；和/或，识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；和/或，识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
本实施例是对图像采集器实时采集的图像进行处理，例如，在拍照时，摄像头实时采集的视频图像。
在本实施例中，用户想要更换已加载的三维特效模型时，可以触发相应的预设条件，例如，进行预设的姿态变化，如人举起手、做特定手势、做鬼脸、张嘴/闭嘴、闭上一只眼等动作变化；又如，当从室内的环境变为带有蓝天白云的室外环境。上述的各预设条件可以单独使用，也可以结合使用。通过本实施例，用户可以根据自己的需求进行三维特效模型的更换，即进行预设姿态变化；为了适应不同的光线或环境，也可以进行自动变换，增加该加载的三维特效模型的多样性，进一步提高用户的使用体验。
例如，指定对象上的是鹿头三维特效模型就，当指定对象进行摇头的姿态变化时，可以将图像中指定对象上的鹿头三维特效模型的颜色从当前黄色变为白色。
具体地，上述的属性变换单元，适于获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；当计算的平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
图片灰度和光强度有正比关系，即图像中的光线的变化最直接的体现是图像的像素点的灰度值上。在本实施例中，通过获取图像的像素点的平均灰度值的变化来判断图像的光线的变化。例如，第一预设值是100，获取的图像中的像素点的平均灰度值从50变化为170，则变化值是120，大于第一预设值100，则认为是满足预设条件。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：指定三维特效模型的贴图纹理；指定三维特效模型的颜色；指定三维特效模型的骨骼结构。
在本实施例中，当满足预设条件后，对指定三维特效模型的帖图纹理进行变换；和/或，对颜色进行变化；和/或，对骨骼结构进行变化。
例如，当图像中的环境从室内变化到带有蓝天白云的室外环境时，可以将指定三维特效模型的帖图纹理变化为与蓝天白云接近的蓝白相间的纹理。
三维特效模型中有的会有相应的骨骼结构，可以通过骨骼结构的改变来改变三维特效模型的形态，在本实施例中，满足预设条件后，可以改变三维特效模型的骨骼结构的属性进行变换。例如，改变头像三维模型中的鼻子骨骼结构，以改变鼻子的挺拔程度等。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括指定三维特效模型的颜色。
则上述的属性变换单元，适于获取所采集的图像中的背景颜色；将指定三维特效模型的颜色变换为与获取的背景颜色一致的颜色，或者，将指定三维特效模型的颜色变换为与获取的背景颜色相反的颜色；其中，与获取的背景颜色相反的颜色是指与背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
在本实施例中，在满足预设条件时，可以将指定对象上的三维特效模型的颜色变为与背景颜色一致的，以达到变色龙的展示效果；也可以使三维特效模型的颜色与背景颜色的对比更强烈。例如，获取的背景颜色是绿色，则可以将指定三维特效模型的颜色变为红色，后者将指定三维特效模型的颜色也变为绿色。
在本发明的一个实施例中，上述的指定三维特效模型的指定属性包括指定三维特效模型的骨骼结构。
则上述的属性变换单元，适于将指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
在进行指定三维特效模型的骨骼结构变化时，可以进行整体的变换，例如，指定三维特效模型是温顺的狮头三维特效模型，满足预设条件后，改变狮头的骨骼结果，变换为咆哮的狮头三维特效模型。
在本实施例中，是可以实现对指定三维特效模型的部分骨骼结构的变换，将该部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
优选地，上述的属性变换单元，适于当满足的预设条件是指定对象的部分被遮挡时，将指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将指定三维特效模型与指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
在本实施例中，进行骨骼结构的变化可以是在指定对象被遮挡的瞬间进行，也可以是在指定对象从被遮挡的状态变为未被遮挡的状态的瞬间进行。
在一个例子中，指定对象是人脸，加载的三维特效模型是单眼小黄人三维特效模型，当人脸的眼睛被遮挡的瞬间，将单眼小黄人三维特效模型的眼睛的骨骼结构变小，即眼睛变小，并重选渲染眼睛部分，当人脸的眼睛变为未被遮挡的状态后，用户看到的则是比原始的眼睛小的单眼小黄人三维特效模型展示效果；又或者，当人脸的眼睛从被遮挡到未被遮挡的瞬间，将单眼小黄人三维特效模型的眼睛的骨骼结构从一个眼睛变为两个眼睛，并重选渲染眼睛部分，用户看到的则是双眼小黄人三维特效模型的展示效果。
需要说明的是，满足的预设条件的不同，进行变换也不同(变换不同的指定属性或者同一指定属性的不同变换效果)，具体的变换规则可以预先设置在配置文件中。
本发明还提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，可执行指令在被执行时使处理器执行根据图1所示的及其各实施例中的图像处理方法。
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。如图3所示，该电子设备300包括：
处理器310；以及被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320，在存储器320中，有存储程序代码的存储空间330，用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码330存储在存储空间330中，该程序代码在被执行时使处理器310执行根据图1所示的及其各实施例中的图像处理方法。
图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。如图4所示，该计算机可读存储介质400，存储一个或多个程序(程序代码)410，一个或多个程序(程序代码)410当被处理器执行时，用于执行根据本发明的方法步骤，即图1所示的以及其各实施例中的图像处理方法。
需要说明的是，图3所示的电子设备和图4所示的计算机可读存储介质的各实施例与图1所示的方法的各实施例对应相同，上文已有详细说明，在此不再赘述。
综上所述，根据本发明的技术方案，获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。通过本技术方案，可以对图像中背景区域进行局部或全部处理，以满足用户对背景处理的需求，增强趣味性，提高用户的使用体验。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的图像处理装置、电子设备和计算机可读存储介质中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
例如，图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备300传统上包括处理器310和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320。存储器320可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器320具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码340的存储空间330。例如，用于程序代码的存储空间330可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码340。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图4所述的计算机可读存储介质400。该计算机可读存储介质400可以具有与图3的电子设备中的存储器320类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储单元存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码410，即可以由诸如310之类的处理器读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了A1、一种图像处理方法，其中，该方法包括：
获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
A2、如A1所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
A3、如A1或A2所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
从所述图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
A4、如A3所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
A5、如A3所述的方法，其中，所述指定元素是光斑；
所述从所述图像中的除指定对象之外的背景区域识别出指定元素包括：
对所述背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
A6、如A5所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；
根据所述位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
A7、如A6所述的方法，其中，在所述对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，该方法进一步包括：
改变添加的预设类型的特效的指定属性。
A8、如A7所述的方法，其中，所述指定属性包括以下的一种或多种：
透明度；
亮度；
清晰度。
A9、如A1所述的方法，其中，该方法进一步包括：
响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的所述指定三维特效模型加载至图像中的所述指定对象上；
当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的指定属性。
A10、如A9所述的方法，其中，所述满足预设条件包括：
识别到所采集的图像中的所述指定对象进行了预设的姿态变化；
和/或，
识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；
和/或，
识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
A11、如A10所述的方法，其中，所述识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值包括：
获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；
当计算的所述平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
A12、如A9所述的方法，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：
所述指定三维特效模型的贴图纹理；
所述指定三维特效模型的颜色；
所述指定三维特效模型的骨骼结构。
A13、如A9所述的方法，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的颜色；
所述变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的颜色包括：
获取所采集的图像中的背景颜色；
将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色一致的颜色，或者，将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色相反的颜色；
其中，所述与获取的所述背景颜色相反的颜色是指与所述背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
A14、如A9所述的方法，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的骨骼结构；
所述变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的骨骼结构包括：
将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
A15、如A14所述的方法，其中，
当满足的预设条件是所述指定对象的部分被遮挡时，所述将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将所述指定三维特效模型与所述指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
本发明还公开了B16、一种图像处理装置，其中，该装置包括：
识别单元，适于获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
处理单元，适于根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
展示保存单元，适于将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
B17、如B16所述的装置，其中，
所述处理单元，适于根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
B18、如B16或B17所述的装置，其中，
所述处理单元，适于从所述图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
B19、如B18所述的装置，其中，
所述处理单元，适于根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
B20、如B18所述的装置，其中，所述指定元素是光斑；
所述处理单元，适于对所述背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
B21、如B20所述的装置，其中，
所述处理单元，适于对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；根据所述位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
B22、如B21所述的装置，其中，
所述处理单元，适于在所述对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，改变添加的预设类型的特效的指定属性。
B23、如B22所述的装置，其中，所述指定属性包括以下的一种或多种：
透明度；
亮度；
清晰度。
B24、如B16所述的装置，其中，该装置进一步包括：
模型加载单元，适于响应于选取指定三维特效模型的操作，将选取的所述指定三维特效模型加载至图像中的所述指定对象上；
属性变换单元，适于当满足预设条件时，变换图像中的指定对象上的所述指定三维特效模型的指定属性。
B25、如B24所述的装置，其中，所述满足预设条件包括：
识别到所采集的图像中的所述指定对象进行了预设的姿态变化；
和/或，
识别到所采集的图像中的光线发生变化的变化值大于第一预设值；
和/或，
识别到所采集的图像中的背景环境发生了预设的变化。
B26、如B25所述的装置，其中，
所述属性变换单元，适于获取所采集的图像的每个像素点的灰度值，计算所采集的图像的所有像素点的平均灰度值；当计算的所述平均灰度值发生变化的变化值大于第一预设值时，则确定识别到所采集的图像中的光线发生变化。
B27、如B24所述的装置，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括以下的一种或多种：
所述指定三维特效模型的贴图纹理；
所述指定三维特效模型的颜色；
所述指定三维特效模型的骨骼结构。
B28、如B24所述的装置，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的颜色；
所述属性变换单元，适于获取所采集的图像中的背景颜色；将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色一致的颜色，或者，将所述指定三维特效模型的颜色变换为与获取的所述背景颜色相反的颜色；
其中，所述与获取的所述背景颜色相反的颜色是指与所述背景颜色的颜色差值大于第二预设值的颜色。
B29、如B24所述的装置，其中，所述指定三维特效模型的指定属性包括所述指定三维特效模型的骨骼结构；
所述属性变换单元，适于将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
B30、如B29所述的装置，其中，
所述属性变换单元，适于当满足的预设条件是所述指定对象的部分被遮挡时，所述将所述指定三维特效模型的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构包括：将所述指定三维特效模型与所述指定对象的被遮挡部分对应的部分骨骼结构从第一骨骼结构变换为第二骨骼结构。
本发明还公开了C31、一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据A1～A15中任一项所述的方法。
本发明还公开了D32、一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现A1～A15中任一项所述的方法。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，其中，该方法包括：
获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行高斯模糊和/或径向模糊处理。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理包括：
从所述图像中的除指定对象之外的背景区域中识别出指定元素；
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
根据预设的处理规则，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
5.如权利要求3所述的方法，其中，所述指定元素是光斑；
所述从所述图像中的除指定对象之外的背景区域识别出指定元素包括：
对所述背景区域的亮度进行分析，将背景区域中亮度大于预设亮度的部分确定为光斑。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述根据预设的处理规则，对识别出的指定元素进行相应的处理包括：
对识别出的指定元素进行轮廓以及中心点信息的检测，确定识别出的指定元素的位置信息；
根据所述位置信息，对识别出的指定元素添加预设类型的特效。
7.如权利要求6所述的方法，其中，在所述对识别出的指定元素添加预设类型的特效之后，该方法进一步包括：
改变添加的预设类型的特效的指定属性。
8.一种图像处理装置，其中，该装置包括：
识别单元，适于获取图像采集器采集的图像，从所述图像中识别出指定对象；
处理单元，适于根据预设的处理规则，对所述图像中的除所述指定对象之外的背景区域的局部或全部进行相应的处理；
展示保存单元，适于将处理后的所述图像作为最终的图像进行展示或保存。
9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1～7中任一项所述的方法。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110099251A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-06 | 努比亚技术有限公司 | 监控视频的处理方法、装置以及计算机可读存储介质 |
| WO2020078027A1 (zh) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 华为技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置与设备 |
| WO2021174389A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 视频的处理方法和装置 |
| WO2023005359A1 (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法和装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050195317A1 (en) * | 2004-02-10 | 2005-09-08 | Sony Corporation | Image processing apparatus, and program for processing image |
| CN107016639A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-04 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| CN107067474A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-18 | 深圳市吉美文化科技有限公司 | 一种增强现实处理方法及装置 |
| CN107492128A (zh) * | 2017-09-14 | 2017-12-19 | 光锐恒宇（北京）科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| CN107633480A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-26 | 光锐恒宇（北京）科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
-
2018
- 2018-04-10 CN CN201810316937.8A patent/CN108648139A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050195317A1 (en) * | 2004-02-10 | 2005-09-08 | Sony Corporation | Image processing apparatus, and program for processing image |
| CN107067474A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-18 | 深圳市吉美文化科技有限公司 | 一种增强现实处理方法及装置 |
| CN107016639A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-04 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| CN107492128A (zh) * | 2017-09-14 | 2017-12-19 | 光锐恒宇（北京）科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| CN107633480A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-26 | 光锐恒宇（北京）科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020078027A1 (zh) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 华为技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置与设备 |
| CN112840376A (zh) * | 2018-10-15 | 2021-05-25 | 华为技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置与设备 |
| US12026863B2 (en) | 2018-10-15 | 2024-07-02 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image processing method and apparatus, and device |
| CN110099251A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-06 | 努比亚技术有限公司 | 监控视频的处理方法、装置以及计算机可读存储介质 |
| WO2021174389A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 视频的处理方法和装置 |
| WO2023005359A1 (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法和装置 |
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