CN109785259A - 一种实时美瞳方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种实时美瞳方法及装置，包括：根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；对待美瞳图像进行人脸检测，获取待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；对眼珠关键点位和眼周关键点位进行扩展，获取眼珠网格顶点和眼周网格顶点；将第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；采用OpenGL深度测试技术，将第二眼周网格模型覆盖于第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。本发明提供的技术方案，能够在不改变图像中眼珠形状的前提下，更加方便、高效地对人像进行实时美瞳。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种实时美瞳方法及装置。
背景技术
现有的对人像进行美瞳的方式有两种：一种是采用机器学习技术，首先检测人像的眼珠区域，然后对该眼珠区域进行分区计算、填色、融合等操作以达到美瞳效果。此方法的美瞳效果虽然较好，但前期需要对大量的模型进行单独训练，且算法复杂、渲染时间长，无法在移动终端上实时应用。另一种是采用OpenGL技术，通过对人像的眼珠区域进行UV贴图、实时渲染来实现。此方法便捷高效，但由于在实时状态下，人眼开合的大小是不同的，而现有算法会使眼珠的形状随着眼睛开合大小的不同而发生变化，例如，当眼睛微睁时，眼珠的形状会变成一个很扁的椭圆，这与实际的眼珠形状是不一致的，从而会严重影响美瞳效果。
发明内容
本发明旨在提供一种实时美瞳方法及装置，能够在不改变图像中眼珠形状的前提下，更加方便、高效地对人像进行实时美瞳。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种实时美瞳方法，包括：根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，所述采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像之后，还包括：采用正片叠底技术，将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像；采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，所述采用正片叠底技术，将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像之后，还包括：采用透明度融合技术，将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像；采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。
优选地，所述眼珠关键点位包括瞳孔中心点；所述对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点包括：
将眼珠部位的第一外围圆周均分为预定份数，获取第一圆周点集；将眼珠部位的第二外围圆周均分为预定份数，获取第二圆周点集；所述第一外围圆周和第二外围圆周均以所述瞳孔中心点为圆心；所述第一圆周点集、所述第二圆周点集、所述瞳孔中心点组成所述眼珠网格顶点。
优选地，所述对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点包括：对所述眼周关键点位进行预定方向和预定距离的平移，获取第一扩展点集；对所述第一扩展点集采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第二扩展点集；对所述眼周关键点位采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第三扩展点集；所述第二扩展点集与所述第三扩展点集组成所述眼周网格顶点。
一种实时美瞳装置，包括：模型构建单元，用于根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；人脸检测单元，用于对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；扩展单元，用于对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；所述扩展单元还用于对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；映射单元，用于根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；UV贴图单元，用于将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；OpenGL深度测试单元，用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，还包括：正片叠底单元，用于将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像；所述OpenGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，还包括：透明度融合单元，用于将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像；所述OpenGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。
本发明实施例提供的实时美瞳方法及装置，由于将人像的眼珠部位和眼周部位分别构建了基准模型，使得眼珠部位成为一个独立的部位，即在将第一眼珠网格模型映射至各种不同状态的待美瞳图像中时，眼珠的形状不会随着眼周网格模型的变化而变化，也就是说，眼珠的形状不会随着眼睛开合大小的不同而变化，从而获得更加理想的美瞳效果。此外，采用正片叠底技术，能够使美瞳素材的色彩与待美瞳图像的原始色彩融合为一体；采用透明度融合技术，增加了美瞳效果的透明质感。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2为本发明实施例的装置结构图；
图3为本发明实施例中第一眼珠网格模型的示意图；
图4为本发明实施例中第一眼周网格模型的示意图。
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，对本发明进行进一步详细说明。
本发明中，美瞳所需达到的效果包括：1、仅对眼珠部位进行颜色融合；2、眼珠始终呈球状，眼皮会遮挡一部分眼珠；3、美瞳后的眼珠需明亮，具有玻璃质感。
为了方便理解，我们使用Unity软件对本方案进行实现并详解(Unity软件可运行在ios和安卓平台)。由于对视频的处理也就是对视频每一帧的处理，故采用本方案也可对视频进行处理。常见的颜色空间有RGBA，YUV，YcbCr，在本实施例中均使用RGBA颜色空间进行计算，若使用的是其他颜色空间的图片，均可以使用公式转换至RGBA颜色空间以进行计算。
图1为本发明实施例的方法流程图，包括：
步骤101，根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；
本步骤中，首先通过人脸检测获得标准人脸图像的关键点位，然后通过该标准人脸图像的关键点位，构建2个基准网格模型，分别为第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型。当眼睛的开合程度不同时，眼周网格模型会随着眼皮的位置产生一个可变的这种区域，以保证美瞳效果的正常。
在计算机程序中，第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型表示为：
0rbMesh＝{vertices，uvs，triangles，vertFaceRel}
MaskMesh＝{vertices，uvs，triangles，vertFaceRel}
其中，vertices为模型的顶点序列；uvs为模型贴图的坐标序列；triangles为模型顶点所构成的三角形序列；vertFaceRel为顶点和人脸点位序号的对应关系，即vertFaceRel为和vertices相同长度的整形数组，数组的值的意义为该位置的顶点对应人脸检测的点位序号，这个序号根据具体人脸检测方案得到的点位序号而变化，需要人工校对。
其中一个参数值的举例如下：
0rbMesh.vertFaceRel＝
{34，36，38，40，42，44，46，0，2，35，37，39，41，43，45，47，1，3，5，4，7，6，9，8，11，10，13，15，17，19，21，23，25，27，29，31，33，32，30，28，26，24，22，20，18，16，14，12，96，73，71，69，67，65，63，61，75，77，79，81，83，85，87，89，91，93，95，49，51，53，55，57，59，66，64，62，60，58，56，54，52，50，48，94，92，90，88，86，84，82，80，78，76，74，72，70，68，97}
MaskMesh.vertFaceRel＝
{180，69，64，66，68，67，65，119，177，129，128，127，126，125，118，117，116，115，178，114，113，112，111，110，179，120，121，122，123，124，188，152，153，154，193，155，156，157，158，159，189，169，151，150，160，161，162，163，164，194，165，166，167，168，172，60，61，62，63，173，170，59，58，57，56，171，186，99，109，187，108，107，98，97，96，106，105，191，104，103，102，101，100，90，91，92，93，94，190，95，54，53，52，51，50，55}
步骤102，对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；
步骤103，对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；
本步骤中生成的眼珠网格顶点和眼周网格顶点将整个眼部划分为4个区域，其中2个区域用于构造保护皮肤的网络，不被美瞳污染，另2个区域用于构造眼珠网格模型。
本步骤中，所述眼珠关键点位包括瞳孔中心点；所述对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点包括：将眼珠部位的第一外围圆周均分为预定份数，获取第一圆周点集；将眼珠部位的第二外围圆周均分为预定份数，获取第二圆周点集；所述第一外围圆周和第二外围圆周均以所述瞳孔中心点为圆心；所述第一圆周点集、所述第二圆周点集、所述瞳孔中心点组成所述眼珠网格顶点。
具体地，根据眼周关键点获取眼眶宽度，将眼眶宽度乘以0.18得到眼珠直径d，并以瞳孔中心点为圆心，以d为直径平分圆为24份得到24个点，然后以瞳孔中心点为圆心，以1.2d为直径平分圆为24份得到另外24个点。分别将左眼和右眼的眼珠部位做上述计算，即得到了左、右眼珠的所有网格顶点。
本步骤中，所述对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点包括：对所述眼周关键点位进行预定方向和预定距离的平移，获取第一扩展点集；对所述第一扩展点集采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第二扩展点集；对所述眼周关键点位采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第三扩展点集；所述第二扩展点集与所述第三扩展点集组成所述眼周网格顶点。
具体地，左眼扩展的点位为：眼影尾部点位ept1、眼影上中线眉骨点ept2、眼影上中线中点ept3、眼影外圈的眼窝点ept4、眼影外圈的眼窝点和中点的拐点ept12、下眼影正下方点ept5、下眼影眼角扩展点ept6、下眼影眼窝拐点ept7。将上述7个点位(其中ept1和ept4为上下边缘共用点位)每3点位通过贝塞尔曲线插值，并将左眼周原始关键点位每3个点位通过贝塞尔曲线插值，得到左眼周网格顶点。
右眼扩展的点位为：眼影尾部点位ept16、眼影上中线眉骨点ept17、眼影上中线中点ept18、眼影外圈的眼窝点ept19、眼影外圈的眼窝点和中点的拐点ept27、下眼影正下方点ept20、下眼影眼角扩展点ept21、下眼影眼窝拐点ept22。将上述7个点位(其中ept16和ept19为上下边缘共用点位)每3点位通过贝塞尔曲线插值，并将右眼周原始关键点位每3个点位通过贝塞尔曲线插值，得到右眼周网格顶点。
步骤104，根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；
本步骤的程序实现如下：
步骤105，采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；
本步骤中，利用标准人脸图像的眼睛部位，通过PS(Photoshop)构建美瞳素材。
步骤106，采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
本步骤中，OpenGL深度测试技术可将步骤105中贴图时渲染至眼皮部位的色彩进行覆盖清除。
本实施例中，在步骤105进行贴图之后，还包括：采用正片叠底技术，将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像，使第一美瞳图像的色彩与原始图像色彩相融合，进一步提高美瞳效果。此时，采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。上述正片叠底技术，是一种色彩混合方案，可以让两个图层的颜色融合为一体，没有浮在表演的感觉。
进行色彩融合之后，还包括：采用透明度融合技术，将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像，以增加美瞳的玻璃质感，进一步提高美瞳效果。此时，采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。上述透明度融合技术，是一种色彩混合方案，可以让两个图层的颜色根据透明度，形成类似隔着玻璃的效果。
进行以上色彩融合和透明度融合之后，使得美瞳效果更加真实。以上方案与现有技术相比，渲染效率和出品效率更高，我们可以在不改变美瞳素材的情况下，通过不同的颜色混合快速修改眼珠的颜色和玻璃质感。
本发明还公开一种实时美瞳装置，包括：模型构建单元，用于根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；人脸检测单元，用于对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；扩展单元，用于对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；所述扩展单元还用于对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；映射单元，用于根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；UV贴图单元，用于将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；OpenGL深度测试单元，用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，还包括：正片叠底单元，用于将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像；所述OpenGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。
进一步地，还包括：透明度融合单元，用于将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像；所述OpenGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。
本发明实施例提供的实时美瞳方法及装置，由于将人像的眼珠部位和眼周部位分别构建了基准模型，使得眼珠部位成为一个独立的部位，即在将第一眼珠网格模型映射至各种不同状态的待美瞳图像中时，眼珠的形状不会随着眼周网格模型的变化而变化，也就是说，眼珠的形状不会随着眼睛开合大小的不同而变化，从而获得更加理想的美瞳效果。此外，采用正片叠底技术，能够使美瞳素材的色彩与待美瞳图像的原始色彩融合为一体；采用透明度融合技术，增加了美瞳效果的透明质感。本方法简单高效，可供用户实时应用、实时预览。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种实时美瞳方法，其特征在于，包括：
根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；
对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；
对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；
根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；
采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；
采用OpenGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
2.根据权利要求1所述的实时美瞳方法，其特征在于，所述采用UV贴图技术，将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像之后，还包括：
采用正片叠底技术，将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像；
采用0penGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。
3.根据权利要求2所述的实时美瞳方法，其特征在于，所述采用正片叠底技术，将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像之后，还包括：
采用透明度融合技术，将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像；
采用0penGL深度测试技术，将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。
4.根据权利要求1所述的实时美瞳方法，其特征在于，所述眼珠关键点位包括瞳孔中心点；所述对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点包括：
将眼珠部位的第一外围圆周均分为预定份数，获取第一圆周点集；将眼珠部位的第二外围圆周均分为预定份数，获取第二圆周点集；所述第一外围圆周和第二外围圆周均以所述瞳孔中心点为圆心；
所述第一圆周点集、所述第二圆周点集、所述瞳孔中心点组成所述眼珠网格顶点。
5.根据权利要求1所述的实时美瞳方法，其特征在于，所述对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点包括：
对所述眼周关键点位进行预定方向和预定距离的平移，获取第一扩展点集；
对所述第一扩展点集采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第二扩展点集；
对所述眼周关键点位采用贝塞尔曲线插值法进行扩展，获取第三扩展点集；
所述第二扩展点集与所述第三扩展点集组成所述眼周网格顶点。
6.一种实时美瞳装置，其特征在于，包括：
模型构建单元，用于根据预设的标准人脸图像，构建第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型；
人脸检测单元，用于对待美瞳图像进行人脸检测，获取所述待美瞳图像的眼珠关键点位和眼周关键点位；
扩展单元，用于对所述眼珠关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼珠网格顶点；所述扩展单元还用于对所述眼周关键点位进行扩展，获取所述待美瞳图像的眼周网格顶点；
映射单元，用于根据所述眼珠网格顶点和眼周网格顶点，将所述第一眼珠网格模型和第一眼周网格模型映射至所述待美瞳图像中，获取第二眼珠网格模型和第二眼周网格模型；
UV贴图单元，用于将预建的美瞳素材贴图至所述第二眼珠网格模型，获取第一美瞳图像；
0penGL深度测试单元，用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第一美瞳图像，获取实时美瞳图像。
7.根据权利要求6所述的实时美瞳装置，其特征在于，还包括：
正片叠底单元，用于将所述第一美瞳图像与所述待美瞳图像混合，获取第二美瞳图像；
所述0penGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第二美瞳图像，获取实时美瞳图像。
8.根据权利要求7所述的实时美瞳装置，其特征在于，还包括：
透明度融合单元，用于将所述第一美瞳图像与所述第二美瞳图像混合，获取第三美瞳图像；
所述0penGL深度测试单元还用于将所述第二眼周网格模型覆盖于所述第三美瞳图像，获取实时美瞳图像。
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