CN109858382A - 一种根据口述内容绘制人像的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种根据口述内容绘制人像的方法，属于图像处理技术领域，包括：获取人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像并进行分类，得到分类图像；对所述分类图像进行灰度处理得到一次处理图像；对一次处理图像分别进行边缘提取，得到二次处理图像；将二次处理图像进行像素平均化，得到标准图像；获取用户口述内容，根据口述内容的关键字提取出对应分类下的所述标准图像，将标准化的各个面部部位图像组合得到一张平均化的人脸图像提供给用户查看，用户对得到的人脸图像进行满意度评分和信息反馈。该方法使得普通人也能够根据自己的构想和特征描述得到理想的人像绘制图像，且得到的人像绘制图像能够符合大部分人的审美要求。

Description

一种根据口述内容绘制人像的方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种根据口述内容绘制人像的方法。

背景技术

人脸的相貌特征大致可以分为大形特征、结构特征、位置特征、五官特征4部分。大形，是指人身体各部位的外形特征，包括身高、年龄、体重、体态等；结构，是指大形特征内部的凹凸形状特征；位置，包括了脸部五官比例位置和体型比例位置。在对人像进行绘制时，要根据上述各种特征的关联关系来进行组合构思、绘图，需要具备很强的美术功底。然而，普通人，如果想进行人像绘制，根据自己对人像具备的各种五官、样貌、年龄等的特点进行构想后，没有专业的美术功底是无法通过手绘或者电子绘画软件来进行人像描绘的。因此，大部分人没有能力根据自己的想象和要求绘制心目中的理想人像，只能寻求专业绘画人士的帮助。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种根据口述内容绘制人像的方法。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种根据口述内容绘制人像的方法，包括以下步骤：

步骤1、获取不同性别、年龄段的人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像，因为根据人的不同年龄段、不同性别，脸部的骨骼结构和五官组合位置分布也会相应发生变化，因此根据不同的年龄段将得到的面部图像进行分类，得到分类图像；

步骤2、对所述分类图像进行灰度处理，通过对所述分类图像进行灰度处理去除图像中多余的杂色，得到一次处理图像，提高服务器的处理效率；

步骤3、对所述一次处理图像分别进行边缘提取，得到二次处理图像；

步骤4、将得到的所述二次处理图像各个分类下每一张图像的边缘轮廓的顶点叠加后进行像素平均化，根据平均化后得到的边缘轮廓的点坐标，生成每个分类下的标准图像；

步骤5、引导用户完成所有分类下的面部口述特征描述，获取口述内容，根据口述内容的关键字提取出对应分类下的所述标准图像，将标准化的各个面部部位图像组合得到一张平均化的人脸图像提供给用户查看，用户对得到的人脸图像进行满意度评分和信息反馈。

优选地，通过拍摄和互联网搜索引擎的方法收集不同性别、年龄段的人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像。

优选地，所述步骤1的分类依据为，将所述面部图像按照不同的角度、性别、年龄段、眼睛、嘴巴、下巴、耳朵、眉毛、鼻子、额头、脸型、发型类型进行分类标记存储，得到所述分类图像。

优选地，所述步骤1的分类类别为，将眉毛分为柳叶眉、拱形眉、上挑眉、平直眉；将眼睛分为：标准眼、丹凤眼、细长眼、圆眼、眯缝眼、吊眼、垂眼、三角眼、深窝眼。

优选地，所述步骤2中，灰度处理加权平均法公式为：f(i，j）＝0.30R(i，j)+0.59G(i，j)+0.11B(i，j)；

其中，i、j代表一个像素点在二维空间向量的位置，即：第i行，第j列；根据上述公式，计算各图像每个像素点的灰度值，取值范围是0-255，使图像都呈现黑白灰状态。

优选地，所述步骤3具体为从图像的中心点开始，分别由中心点的上、下、左、右四个方向向外查找有颜色的像素点，当从某一方向查找到没有颜色的像素点时则上一个有颜色的像素点为该方向的顶点，即为该方向的边缘。

本发明提供的根据口述内容绘制人像的方法通过海量人物各部分五官、面部图像进行模型建立，对人面部图像建立各种分类模型，能够实现通过接收口述面部特征内容后，根据接收到的特征信息绘制面部图像，使得普通人也能够根据自己的构想和特征描述得到理想的人像绘制图像，且得到的人像绘制图像能够符合大部分人的审美要求。

附图说明

图1为本发明实施例1的根据口述内容绘制人像的方法的流程图；

图2为本发明实施例1的根据口述内容绘制人像的方法用到的眉毛类型图；

图3为本发明实施例1的根据口述内容绘制人像的方法用到的眼睛类型图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例1

本发明提供了一种根据口述内容绘制人像的方法，具体如图1所示，包括以下步骤：

S1、通过拍摄和互联网搜索引擎收集大量不同性别、年龄段的人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像，根据不同的年龄段将得到的面部图像进行分类，得到分类图像；分类依据具体为，将面部图像按照不同的角度、性别、年龄段、眼睛、嘴巴、下巴、耳朵、眉毛、鼻子、额头、脸型、发型类型进行分类标记存储，得到分类图像；例如，如图2所示，将眉毛分为柳叶眉、拱形眉、上挑眉、平直眉；如图3所示，将眼睛分为：标准眼(杏眼)、丹凤眼、细长眼(长眼)、圆眼(荔枝眼/大眼)、眯缝眼、吊眼(上斜眼)、垂眼(下斜眼)、三角眼、深窝眼，因为根据人的不同年龄段、不同性别，脸部的骨骼结构和五官组合位置分布也会相应发生变化，因此根据不同的年龄段将得到的面部图像进行分类；

S2、对分类图像进行灰度处理，通过对分类图像进行灰度处理去除图像中多余的杂色，得到一次处理图像，提高服务器的处理效率；

灰度处理加权平均法公式为：f(i，j)＝0.30R(i，j)+0.59G(i，j)+0.11B(i，j)；

其中，i、j代表一个像素点在二维空间向量的位置，即：第i行，第j列；根据上述公式，计算各图像每个像素点的灰度值，取值范围是0-255，使图像都呈现黑白灰状态；

S3、对一次处理图像分别进行边缘提取，得到二次处理图像；具体为从图像的中心点开始，分别由中心点的上、下、左、右四个方向向外查找有颜色的像素点，当从某一方向查找到没有颜色的像素点时则上一个有颜色的像素点为该方向的顶点，即为该方向的边缘；

S4、将得到的二次处理图像各个分类下每一张图像的边缘轮廓的顶点叠加后进行像素平均化，根据平均化后得到的边缘轮廓的点坐标，生成每个分类下的标准图像；

S5、引导用户完成所有分类下的面部口述特征描述，获取口述内容，根据口述内容的关键字提取出对应分类下的标准图像，将标准化的各个面部部位图像组合得到一张平均化的人脸图像提供给用户查看，用户对得到的人脸图像进行满意度评分和信息反馈。

本实施例的上述步骤中，通过图像处理服务器对图像进行各项处理，该方法通过海量人物各部分五官、面部图像进行模型建立，对人面部图像建立各种分类模型，能够实现通过接收口述面部特征内容后，根据接收到的特征信息绘制面部图像，使得普通人也能够根据自己的构想和特征描述得到理想的人像绘制图像，且得到的人像绘制图像能够符合大部分人的审美要求。

以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取不同性别、年龄段的人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像，根据不同的年龄段将得到的面部图像进行分类，得到分类图像；

步骤2、对所述分类图像进行灰度处理，通过对所述分类图像进行灰度处理去除图像中多余的杂色，得到一次处理图像；

步骤3、对所述一次处理图像分别进行边缘提取，得到二次处理图像；

步骤4、将得到的所述二次处理图像各个分类下每一张图像的边缘轮廓的顶点叠加后进行像素平均化，根据平均化后得到的边缘轮廓的点坐标，生成每个分类下的标准图像；

步骤5、引导用户完成所有分类下的面部口述特征描述，获取口述内容，根据口述内容的关键字提取出对应分类下的所述标准图像，将标准化的各个面部部位图像组合得到一张平均化的人脸图像提供给用户查看，用户对得到的人脸图像进行满意度评分和信息反馈。

2.根据权利要求1所述的根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，通过拍摄和互联网搜索引擎的方法收集不同性别、年龄段的人的各个角度的面部及各五官组成部分的面部图像。

3.根据权利要求1所述的根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，所述步骤1的分类依据为，将所述面部图像按照不同的角度、性别、年龄段、眼睛、嘴巴、下巴、耳朵、眉毛、鼻子、额头、脸型、发型类型进行分类标记存储，得到所述分类图像。

4.根据权利要求3所述的根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，所述步骤1的分类类别为，将眉毛分为柳叶眉、拱形眉、上挑眉、平直眉；将眼睛分为：标准眼、丹凤眼、细长眼、圆眼、眯缝眼、吊眼、垂眼、三角眼、深窝眼。

5.根据权利要求1所述的根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，所述步骤2中，灰度处理加权平均法公式为：f(i，j)＝0.30R(i，j)+0.59G(i，j)+0.11B(i，j)；

其中，i、j代表一个像素点在二维空间向量的位置，即：第i行，第j列；根据上述公式，计算各图像每个像素点的灰度值，取值范围是0-255，使图像都呈现黑白灰状态。

6.根据权利要求1所述的根据口述内容绘制人像的方法，其特征在于，所述步骤3具体为从图像的中心点开始，分别由中心点的上、下、左、右四个方向向外查找有颜色的像素点，当从某一方向查找到没有颜色的像素点时则上一个有颜色的像素点为该方向的顶点，即为该方向的边缘。