CN109064393B - 人脸特效处理方法及装置 - Google Patents

人脸特效处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109064393B
CN109064393B CN201810950947.7A CN201810950947A CN109064393B CN 109064393 B CN109064393 B CN 109064393B CN 201810950947 A CN201810950947 A CN 201810950947A CN 109064393 B CN109064393 B CN 109064393B
Authority
CN
China
Prior art keywords
feature points
face
image
target number
special effect
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
Application number
CN201810950947.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109064393A (zh
Inventor
刘春宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd
Priority to CN201810950947.7A priority Critical patent/CN109064393B/zh
Publication of CN109064393A publication Critical patent/CN109064393A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109064393B publication Critical patent/CN109064393B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
    • 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
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • 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
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种人脸特效处理方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点；当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点；基于所述目标数量的特征点和人脸特效算法，对所述人脸区域进行人脸特效处理，所述人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中所述目标数量的特征点获取。本发明即使通过不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点，仍然可以使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，针对不同数量的特征点可以实现人脸特效的兼容处理。

Description

人脸特效处理方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸特效处理方法及装置。
背景技术
随着图像处理技术的发展，图像处理的方法越来越多，其中，对图像进行人脸特效处理的方法已经得到了广泛的应用。
目前，在对图像进行人脸特效处理之前，先使用某种人脸检测SDK(SoftwareDevelopment Kit，软件开发工具包)对图像进行人脸检测，得到图像的人脸区域中的特征点，不同人脸检测SDK检测得到不同数量的特征点；然后根据特征点的数量，确定与所述数量对应的人脸特效算法，不同的人脸特效算法对应不同的数量；通过所述数量对应的人脸特效算法，对人脸区域进行特效处理。
上述技术中如果使用不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点后，需要使用不同的人脸特效算法进行特效处理，因而需要开发多套人脸特效算法，无法实现人脸特效的兼容处理。
发明内容
本发明实施例提供了一种人脸特效处理方法及装置，可以解决相关技术无法兼容处理的问题。所述技术方案如下：
第一方面，提供一种人脸特效处理方法，包括：
对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点；
当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点；
基于所述目标数量的特征点和人脸特效算法，对所述人脸区域进行人脸特效处理，所述人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中所述目标数量的特征点获取。
在一种可能实现方式中，所述当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点，包括：
当所述多个特征点的数量小于所述目标数量时，在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第一数量通过所述目标数量减去所述多个特征点的数量得到；或，
当所述多个特征点的数量大于所述目标数量时，在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第二数量通过所述多个特征点的数量减去所述目标数量得到。
在一种可能实现方式中，所述在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，包括：
根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息；
根据所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中添加所述第一数量的特征点。
在一种可能实现方式中，所述在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，包括：
根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息；
根据所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中删除所述第二数量的特征点。
在一种可能实现方式中，所述确定所述图像的人脸区域中的多个特征点之后，所述方法还包括：
当所述多个特征点的数量等于所述目标数量时，执行对所述人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
第二方面，提供一种人脸特效处理装置，包括：
检测模块，用于对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点；
处理模块，用于当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点；
所述处理模块还用于基于所述目标数量的特征点和人脸特效算法，对所述人脸区域进行人脸特效处理，所述人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中所述目标数量的特征点获取。
在一种可能实现方式中，所述处理模块用于当所述多个特征点的数量小于所述目标数量时，在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第一数量通过所述目标数量减去所述多个特征点的数量得到；或，
所述处理模块用于当所述多个特征点的数量大于所述目标数量时，在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第二数量通过所述多个特征点的数量减去所述目标数量得到。
在一种可能实现方式中，所述处理模块用于根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息；根据所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中添加所述第一数量的特征点。
在一种可能实现方式中，所述处理模块用于根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息；根据所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中删除所述第二数量的特征点。
在一种可能实现方式中，所述处理模块还用于当所述多个特征点的数量等于所述目标数量时，执行对所述人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现第一方面任一种实现方式所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一种实现方式所述的方法步骤。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
当对图像进行人脸检测后，如果得到的特征点的数量不等于目标数量，则可以通过增加或删除特征点，得到目标数量的特征点后，再基于目标数量的特征点和人脸特效算法，进行人脸特效处理。上述方案即使通过不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点，仍然可以使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，针对不同数量的特征点可以实现人脸特效的兼容处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
图1是本发明实施例提供的一种人脸特效处理方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种人脸特效处理方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种特征点的分布示意图；
图4是本发明实施例提供的一种特征点的分布示意图；
图5是本发明实施例提供的一种特征点的分布示意图；
图6是本发明实施例提供的一种人脸特效处理装置结构示意图；
图7是本发明实施例提供的一种电子设备700的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明实施例提供的一种人脸特效处理方法的流程图。参见图1，该方法包括：
101、对待处理的图像进行人脸检测，确定该图像的人脸区域中的多个特征点。
102、当该多个特征点的数量不等于目标数量时，在该人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到该目标数量的特征点。
103、基于该目标数量的特征点和人脸特效算法，对该人脸区域进行人脸特效处理，该人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中该目标数量的特征点获取。
本发明实施例提供的方法，当对图像进行人脸检测后，如果得到的特征点的数量不等于目标数量，则可以通过增加或删除特征点，得到目标数量的特征点后，再基于目标数量的特征点和人脸特效算法，进行人脸特效处理。上述方案即使通过不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点，仍然可以使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，针对不同数量的特征点可以实现人脸特效的兼容处理。
在一种可能实现方式中，该当该多个特征点的数量不等于目标数量时，在该人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到该目标数量的特征点，包括：
当该多个特征点的数量小于该目标数量时，在该人脸区域中添加第一数量的特征点，得到该目标数量的特征点，该第一数量通过该目标数量减去该多个特征点的数量得到；或，
当该多个特征点的数量大于该目标数量时，在该人脸区域中删除第二数量的特征点，得到该目标数量的特征点，该第二数量通过该多个特征点的数量减去该目标数量得到。
在一种可能实现方式中，该在该人脸区域中添加第一数量的特征点，包括：
根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第一数量的特征点在该图像中的位置信息；
根据该第一数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中添加该第一数量的特征点。
在一种可能实现方式中，该在该人脸区域中删除第二数量的特征点，包括：
根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第二数量的特征点在该图像中的位置信息；
根据该第二数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中删除该第二数量的特征点。
在一种可能实现方式中，该确定该图像的人脸区域中的多个特征点之后，该方法还包括：
当该多个特征点的数量等于该目标数量时，执行对该人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
图2是本发明实施例提供的一种人脸特效处理方法的流程图。该方法由电子设备执行，参见图2，该方法包括：
201、基于样本图像的人脸区域中目标数量的特征点，获取人脸特效算法。
其中，样本图像为包含人脸的图像。
本发明实施例中，电子设备可以从多种人脸检测SDK中，选择目标人脸检测SDK对样本图像进行人脸检测，确定样本图像的人脸区域中的多个特征点，将该多个特征点的数量作为目标数量。例如，目标人脸检测SDK可以是多种人脸检测SDK中，确定的特征点数量最多的一种人脸检测SDK。当然，目标人脸检测SDK也可以是特征点数量居中或最少的一种人脸检测SDK，本发明实施例对此不做限定。
当使用不同的人脸检测SDK，对同一个图像进行人脸检测时，可以得到不同数量的特征点，不同数量的特征点以不同布局分布于人脸区域中。例如，该多种人脸检测SDK中的某一种人脸检测SDK进行人脸检测时，可以得到106个特征点，另一种人脸检测SDK进行人脸检测时，可以得到90个特征点。当然，106个特征点和90个特征点仅是针对其中两种人脸检测SDK的一个示例，对于其他的人脸检测SDK，可以得到其他数量的特征点。参见图3和图4，分别提供了一种特征点的分布示意图，图3是106个特征点的分布示意图，图4是90个特征点的分布示意图。
进一步地，电子设备可以基于样本图像中目标数量的特征点，获取人脸特征算法。在一种可能实现方式中，电子设备可以采用不同的特效处理参数，对该样本图像的人脸区域进行人脸特效处理，从而显示不同的特效效果；用户可以通过观察，从中确定一种最好的特效效果，当检测到用户对某种特效效果的确定操作时，电子设备可以获取用户选择的特效效果所对应的特效处理参数，并将该特效处理参数作为人脸特效算法的特效处理参数。
需要说明的是，该步骤201为可选步骤，该步骤201为对待处理的图像进行人脸特效处理之前需要执行的步骤，并不是每次对待处理的图像进行人脸特效处理时均需执行该步骤，只需保证在对待处理的图像进行人脸特效处理时，已经获取了该人脸特效算法即可。
202、对待处理的图像进行人脸检测，确定该图像的人脸区域中的多个特征点。
其中，待处理的图像为包含人脸的图像。
在一种可能实现方式中，该图像的人脸区域中的多个特征点的确定过程可以包括：电子设备通过人脸检测SDK，对该图像进行人脸检测，确定该图像的人脸区域以及该多个特征点，不同人脸检测SDK进行人脸检测得到的特征点的数量不同。
例如，电子设备可以从多种人脸检测SDK中，任意选择一种人脸检测SDK，对图像进行人脸检测。如果该人脸检测SDK不是步骤201中的目标人脸检测SDK，则该步骤202确定的特征点的数量不等于目标数量，如果该人脸检测SDK是步骤201中的目标人脸检测SDK，则该步骤202确定的特征点的数量等于目标数量。对此，电子设备可以根据该步骤202确定的特征点的数量，执行后续相应步骤。
203、当该多个特征点的数量小于目标数量时，在该人脸区域中添加第一数量的特征点，得到该目标数量的特征点后，基于该目标数量的特征点和人脸特效算法，对该人脸区域进行人脸特效处理。
本发明实施例中，当待处理图像的人脸区域中特征点的数量小于目标数量时，电子设备可以添加缺少的特征点后，再使用步骤201中获取的人脸特效算法进行人脸特效处理。
本发明实施例中，当该多个特征点的数量小于该目标数量时，电子设备可以根据该多个特征点的数量和该目标数量，确定第一数量，该第一数量通过该目标数量减去该多个特征点的数量得到。例如，当待处理图像的人脸区域中的特征点有90个，目标数量为106个时，电子设备可以确定第一数量为16，也即是，确定需要添加16个特征点。
进一步地，电子设备可以确定在图像中的哪些位置添加第一数量的特征点。在一种可能实现方式中，电子设备可以根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第一数量的特征点在该图像中的位置信息；根据该第一数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中添加该第一数量的特征点。
其中，位置信息可以是坐标信息，图像中各个特征点可以位于一个坐标系内，该坐标系的坐标原点可以为图像的左上角顶点，当然，该坐标系的坐标原点也可以为图像中人脸区域的左上角顶点。对于每个特征点，该特征点的坐标信息可以包括横坐标和纵坐标，相应地，电子设备可以根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在待处理的图像中的位置信息，确定需要在该多个特征点的哪两个特征点之间添加特征点，并根据这两个特征点的坐标信息，计算待添加的特征点的坐标信息，使得添加特征点后图像中特征点的数量等于目标数量，且布局接近于与样本图像中特征点的布局。
以待处理图像的人脸区域中特征点的布局如图4所示为例，电子设备可以根据图4中90个特征点的位置信息以及图3中106个点的位置信息，确定需要在图4中的多对特征点之间添加特征点，如在特征点33和特征点34之间添加2个特征点，分别在特征点38和特征点39之间、特征点41和特征点42之间、特征点68和特征点69之间、在特征点69和特征点70之间、特征点71和特征点72之间、在特征点72和特征点73之间、特征点74和特征点75之间、在特征点75和特征点76之间、特征点80和特征点81之间、在特征点81和特征点82之间、特征点83和特征点84之间、在特征点84和特征点85之间、特征点86和特征点87之间、在特征点87和特征点88之间添加1个特征点。
对于待添加的特征点的位置信息，以电子设备确定需要在特征点A和特征点B之间添加特征点C，特征点A的坐标信息为(Ax，Ay)，特征点B的坐标信息为(Bx，By)为例，则电子设备可以确定特征点C的横坐标Cx＝(Ax+Bx)/2，特征点C的纵坐标Cy＝(Ay+By)/2，这样使得添加的特征点位于特征点A和特征点B中间的位置，也即是，上述图4中需要在多对特征点之间添加的特征点分别位于每对特征点中间的位置，这样，添加特征点后的图像中特征点的分布可以如图5所示，图5中未标号的特征点即为添加的特征点。当然，上述坐标信息的计算方式仅是一个示例，电子设备还可以采用其他方式来获取待添加特征点的坐标信息。
进一步地，电子设备在图像的人脸区域中添加特征点后，可以利用步骤201中获取的人脸特效算法，对图像中的人脸进行特效处理，具体地，电子设备可以通过人脸特征算法对应的特效处理参数，对人脸区域进行人脸特效处理。以人脸特效为大眼特效，目标数量为106为例，人脸特征算法可以包括：以图3中的点74为圆心，点74到点67的距离为半径画圆，对在圆内的点进行处理，如将圆内的点向目标方向移动预设距离，该目标方向为点74指向点67的向量方向，从而实现对圆内的区域进行局部放大处理。
204、当该多个特征点的数量大于该目标数量时，在该人脸区域中删除第二数量的特征点，得到该目标数量的特征点后，基于该目标数量的特征点和人脸特效算法，对该人脸区域进行人脸特效处理。
本发明实施例中，当待处理图像的人脸区域中特征点的数量大于目标数量时，电子设备可以删除多余的特征点后，再使用步骤201中获取的人脸特效算法进行人脸特效处理。
与步骤203中添加特征点同理，当该多个特征点的数量大于该目标数量时，电子设备可以根据该多个特征点的数量和该目标数量，确定第二数量，该第二数量通过该多个特征点的数量减去目标数量得到。
进一步地，电子设备可以确定删除图像中哪些位置处的特征点。在一种可能实现方式中，电子设备可以根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第二数量的特征点在该图像中的位置信息；根据该第二数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中删除该第二数量的特征点，使得删除部分特征点后图像中特征点的数量等于目标数量，且布局接近于与样本图像中特征点的布局。
需要说明的是，上述步骤203和步骤204中获取目标数量的特征点的过程是当该多个特征点的数量不等于目标数量时，在该人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到该目标数量的特征点后的一种可能实现方式。这两种方式是针对该多个特征点的数量不等于目标数量时的情况，而针对该多个特征点的数量等于目标数量的情况，电子设备可以执行后续步骤205。
205、当该多个特征点的数量等于该目标数量时，基于该目标数量的特征点和人脸特效算法，对该人脸区域进行人脸特效处理。
本发明实施例中，当待处理图像的人脸区域中特征点的数量等于目标数量时，电子设备可以直接使用步骤201中获取的人脸特效算法进行人脸特效处理。
本发明提供的上述方案可以先基于特征点数量多的图像进行开发，当实际处理特征点数量少的图像时，可以先补全缺少的特征点，然后再使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，可以针对多种人脸检测SDK，实现针对不同特征点的图像的兼容处理，由于无需开发多套人脸特效算法，节约了人脸特效处理的成本。
本发明实施例提供的方法，当对图像进行人脸检测后，如果得到的特征点的数量不等于目标数量，则可以通过增加或删除特征点，得到目标数量的特征点后，再基于目标数量的特征点和人脸特效算法，进行人脸特效处理。上述方案即使通过不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点，仍然可以使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，针对不同数量的特征点可以实现人脸特效的兼容处理。
图6是本发明实施例提供的一种人脸特效处理装置的结构示意图。参照图6，该装置包括：
检测模块601，用于对待处理的图像进行人脸检测，确定该图像的人脸区域中的多个特征点；
处理模块602，用于当该多个特征点的数量不等于目标数量时，在该人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到该目标数量的特征点；
该处理模块602还用于基于该目标数量的特征点和人脸特效算法，对该人脸区域进行人脸特效处理，该人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中该目标数量的特征点获取。
在一种可能实现方式中，该处理模块602用于当该多个特征点的数量小于该目标数量时，在该人脸区域中添加第一数量的特征点，得到该目标数量的特征点，该第一数量通过该目标数量减去该多个特征点的数量得到；或，
该处理模块602用于当该多个特征点的数量大于该目标数量时，在该人脸区域中删除第二数量的特征点，得到该目标数量的特征点，该第二数量通过该多个特征点的数量减去该目标数量得到。
在一种可能实现方式中，该处理模块602用于根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第一数量的特征点在该图像中的位置信息；根据该第一数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中添加该第一数量的特征点。
在一种可能实现方式中，该处理模块602用于根据该样本图像中该目标数量的特征点的位置信息，以及该多个特征点在该图像中的位置信息，确定该第二数量的特征点在该图像中的位置信息；根据该第二数量的特征点在该图像中的位置信息，在该人脸区域中删除该第二数量的特征点。
在一种可能实现方式中，该处理模块602还用于当该多个特征点的数量等于该目标数量时，执行对该人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
本发明实施例中，当对图像进行人脸检测后，如果得到的特征点的数量不等于目标数量，则可以通过增加或删除特征点，得到目标数量的特征点后，再基于目标数量的特征点和人脸特效算法，进行人脸特效处理。上述方案即使通过不同人脸检测SDK进行人脸检测，得到不同数量的特征点，仍然可以使用同一套人脸特效算法进行人脸特效处理，针对不同数量的特征点可以实现人脸特效的兼容处理。
需要说明的是：上述实施例提供的人脸特效处理装置在人脸特效处理时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的人脸特效处理装置与人脸特效处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图7是本发明实施例提供的一种电子设备700的结构示意图，该电子设备700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessing units，CPU)701和一个或一个以上的存储器702，其中，所述存储器702中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该电子设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该电子设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，例如存储有计算机程序的存储器，上述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的人脸特效处理方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是只读内存(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-OnlyMemory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种人脸特效处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点；
当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点；
基于所述目标数量的特征点和人脸特效算法，对所述人脸区域进行人脸特效处理，所述人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中所述目标数量的特征点获取；
所述对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点，包括：通过人脸检测SDK，对所述图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点，其中，不同人脸检测SDK进行人脸检测得到的特征点数量不同。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点，包括：
当所述多个特征点的数量小于所述目标数量时，在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第一数量通过所述目标数量减去所述多个特征点的数量得到；或，
当所述多个特征点的数量大于所述目标数量时，在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第二数量通过所述多个特征点的数量减去所述目标数量得到。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，包括：
根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息；
根据所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中添加所述第一数量的特征点。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，包括：
根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息；
根据所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中删除所述第二数量的特征点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像的人脸区域中的多个特征点之后，所述方法还包括：
当所述多个特征点的数量等于所述目标数量时，执行对所述人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
6.一种人脸特效处理装置，其特征在于，所述装置包括：
检测模块，用于对待处理的图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点；
处理模块，用于当所述多个特征点的数量不等于目标数量时，在所述人脸区域中添加或删除至少一个特征点，得到所述目标数量的特征点；
所述处理模块还用于基于所述目标数量的特征点和人脸特效算法，对所述人脸区域进行人脸特效处理，所述人脸特效算法基于样本图像的人脸区域中所述目标数量的特征点获取；
所述检测模块，用于通过人脸检测SDK，对所述图像进行人脸检测，确定所述图像的人脸区域中的多个特征点，其中，不同人脸检测SDK进行人脸检测得到的特征点数量不同。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述处理模块用于当所述多个特征点的数量小于所述目标数量时，在所述人脸区域中添加第一数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第一数量通过所述目标数量减去所述多个特征点的数量得到；或，
所述处理模块用于当所述多个特征点的数量大于所述目标数量时，在所述人脸区域中删除第二数量的特征点，得到所述目标数量的特征点，所述第二数量通过所述多个特征点的数量减去所述目标数量得到。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息；根据所述第一数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中添加所述第一数量的特征点。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于根据所述样本图像中所述目标数量的特征点的位置信息，以及所述多个特征点在所述图像中的位置信息，确定所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息；根据所述第二数量的特征点在所述图像中的位置信息，在所述人脸区域中删除所述第二数量的特征点。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块还用于当所述多个特征点的数量等于所述目标数量时，执行对所述人脸区域进行人脸特效处理的步骤。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。
CN201810950947.7A 2018-08-17 2018-08-17 人脸特效处理方法及装置 Active CN109064393B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810950947.7A CN109064393B (zh) 2018-08-17 2018-08-17 人脸特效处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810950947.7A CN109064393B (zh) 2018-08-17 2018-08-17 人脸特效处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109064393A CN109064393A (zh) 2018-12-21
CN109064393B true CN109064393B (zh) 2023-06-30

Family

ID=64687716

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810950947.7A Active CN109064393B (zh) 2018-08-17 2018-08-17 人脸特效处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109064393B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114143517A (zh) * 2021-10-26 2022-03-04 深圳华侨城卡乐技术有限公司 一种基于重叠区域的融合蒙板计算方法、系统及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5109564B2 (ja) * 2007-10-02 2012-12-26 ソニー株式会社 画像処理装置、撮像装置、これらにおける処理方法およびプログラム
JP5661359B2 (ja) * 2010-07-16 2015-01-28 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP2012234258A (ja) * 2011-04-28 2012-11-29 Sony Corp 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム
CN103198508A (zh) * 2013-04-07 2013-07-10 河北工业大学 人脸表情动画生成方法
CN106302124A (zh) * 2016-08-18 2017-01-04 北京奇虎科技有限公司 一种添加特效的方法及电子设备
CN108062791A (zh) * 2018-01-12 2018-05-22 北京奇虎科技有限公司 一种重建人脸三维模型的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109064393A (zh) 2018-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111815755B (zh) 虚拟物体被遮挡的区域确定方法、装置及终端设备
WO2018120460A1 (zh) 图像焦距检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN114186632B (zh) 关键点检测模型的训练方法、装置、设备、存储介质
CN109146932B (zh) 确定图像中目标点的世界坐标的方法、装置和系统
CN111274999B (zh) 数据处理、图像处理方法、装置及电子设备
CN110969100B (zh) 一种人体关键点识别方法、装置及电子设备
CN109767447A (zh) 一种模板匹配方法、装置、设备及介质
CN111814905A (zh) 目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质
US20220301219A1 (en) Methods, apparatuses, devices and storage medium for predicting correlation between objects
CN116071520B (zh) 一种数字孪生水务仿真模拟测试方法
CN111753826B (zh) 车辆与车牌的关联方法、装置和电子系统
CN109064393B (zh) 人脸特效处理方法及装置
JP7262530B2 (ja) 位置情報の生成方法、関連装置及びコンピュータプログラム製品
CN112085733B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
KR20220130567A (ko) 이미지에 포함된 상관된 객체들을 검출하기 위한 방법들, 장치들, 디바이스들, 및 저장 매체
CN111353325A (zh) 关键点检测模型训练方法及装置
CN112734827A (zh) 一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质
KR102239588B1 (ko) 이미지 처리 방법 및 장치
CN115661493B (zh) 一种对象位姿的确定方法及装置、设备及存储介质
CN112051921A (zh) Ar导航地图生成方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN112991429A (zh) 箱体体积测量方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116415652A (zh) 一种数据生成方法、装置、可读存储介质及终端设备
CN115797267A (zh) 图像质量评估方法、系统、电子设备和存储介质
CN115131531A (zh) 虚拟对象显示方法、装置、设备及存储介质
CN113989376A (zh) 室内深度信息的获取方法、装置和可读存储介质

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