CN109949248A - 修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质。本实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的方法，包括：检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点，以及将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。通过本公开实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的方法，可以实现车辆在图像中的颜色发生变色的同时，而不会导致变色后的车辆失去光泽感，从而大大提高了用户的视觉体验。

Description

修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，根据图片应用场景的需求，设计人员经常需要对图片中的目标对象进行颜色改变，例如，对图片中的车辆图像进行颜色变化。

对图片中的车辆图像进行颜色变换时，是先将车辆图像所在的区域从图片中分割出来，然后将分割得到的区域的RGB值(Red Green Blue，简称RGB)统一变换成另一种颜色的RGB值，从而使得车辆图像附着目标颜色。

通过上述改变车辆图像颜色的RGB值的方法，虽然可以改变车辆图像的颜色，但是同时也将会丢失车辆的光泽感，使得变色之后车辆图像的视觉效果变差。

发明内容

本公开提供一种修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质，以避免在改变车辆图像的颜色之后，丢失车辆的光泽感，从而保证变色处理之后车辆图像的视觉效果。

第一方面，本公开提供一种修改车辆在图像中的颜色的方法，包括：

检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点；以及

将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

在一种可能的设计中，所述将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像，包括：

将所述车辆区域中的像素点的色彩值H值修改为所述目标颜色所对应的第一H值，保持所述车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值不变。

在一种可能的设计中，所述检测所述图像中的车辆区域，包括：

基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围，所述第一范围包括所述车辆区域；

从所述第一范围中确定所述车辆区域。

在一种可能的设计中，在所述基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围之前，还包括：

对所述图像执行预处理操作，其中，所述预处理操作包括旋转操作、裁剪操作以及灰度处理操作中的至少一项。

在一种可能的设计中，所述从所述第一范围中确定所述车辆区域，包括：

基于预设分割模型从所述第一范围中分割出所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述从所述第一范围中确定所述车辆区域，包括：

根据用户选择的第二范围内像素点的平均RGB值确定RGB值范围，所述车辆区域包括所述第二范围；

获取所述第一范围中RGB值在所述RGB值范围之内的第一像素点集合；

根据所述第一像素点集合确定所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述的方法，还包括：

对所述经处理的图像进行平滑处理。

在一种可能的设计中，所述对所述经处理的图像进行平滑处理，包括：

基于所述预设分割模型确定所述经处理的图像中所述车辆区域与背景区域的边界；

根据所述边界确定待平滑范围；

对所述待平滑范围内像素点的H值进行平滑处理，以使所述背景区域经所述待平滑范围平滑过渡至所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述的方法，还包括：

生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频；

播放所述视频。

在一种可能的设计中，所述生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频，包括：

生成图像帧集合，所述视频包括所述图像帧集合，所述图像帧集合中的第一帧为所述图像，所述图像帧中的最后一帧为所述经处理的图像，所述图像帧集合中其他帧为从所述图像渐变至所述经处理的图像所对应的图像。

第二方面，本公开还提供一种车辆图像变色装置，包括：

图像检测模块，用于检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点；

颜色更改模块，用于将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

在一种可能的设计中，所述颜色更改模块，具体用于：

将所述车辆区域中的像素点的色彩值H值修改为所述目标颜色所对应的第一H值，保持所述车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值不变。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块，具体用于：

基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围，所述第一范围包括所述车辆区域；

从所述第一范围中确定所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述装置，还包括：

预处理模块，用于对所述图像执行预处理操作，其中，所述预处理操作包括旋转操作、裁剪操作以及灰度处理操作中的至少一项。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块，具体用于：

基于预设分割模型从所述第一范围中分割出所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块，具体用于：

根据用户选择的第二范围内像素点的平均RGB值确定RGB值范围，所述车辆区域包括所述第二范围；

获取所述第一范围中RGB值在所述RGB值范围之内的第一像素点集合；

根据所述第一像素点集合确定所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述装置，还包括：

平滑处理模块，用于对所述经处理的图像进行平滑处理。

在一种可能的设计中，所述平滑处理模块，具体用于：

基于所述预设分割模型确定所述经处理的图像中所述车辆区域与背景区域的边界；

根据所述边界确定待平滑范围；

对所述待平滑范围内像素点的H值进行平滑处理，以使所述背景区域经所述待平滑范围平滑过渡至所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述装置，还包括：

视频生成模块，用于生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频。

视频播放模块，用于播放所述视频。

在一种可能的设计中，所述视频生成模块，具体用于：

生成图像帧集合，所述视频包括所述图像帧集合，所述图像帧集合中的第一帧为所述图像，所述图像帧中的最后一帧为所述经处理的图像，所述图像帧集合中其他帧为从所述图像渐变至所述经处理的图像所对应的图像。

第三方面，本公开还提供一种终端设备，包括：第二方面中任意一种可能的修改车辆在图像中的颜色的装置。

第四方面，本公开还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及，

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任意一种可能的修改车辆在图像中的颜色的方法。

第五方面，本公开实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面中任意一种可能的修改车辆在图像中的颜色的方法。

本公开提供一种修改车辆在图像中的颜色的方法、装置、设备及介质，通过先获取图片中的车辆区域，然后再将车辆区域中每个像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值的方式，生成经处理的图像，可以实现车辆在图像中的颜色发生变色的同时，而不会导致变色后的车辆失去光泽感，从而大大提高了用户的视觉体验。此外，由于HSV值的变化对灰、黑、白等颜色的影响较小，因此，通过修改车辆区域像素点的HSV值以修改车辆在图像中的颜色的方法，对车辆的玻璃以及轮胎的颜色造成的影响很小，从而实现在视觉效果上，呈现出图像中只有车辆的车身的颜色发生了变化的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本公开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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的应用场景图；

图2为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的流程示意图；

图3为本公开根据另一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的流程示意图；

图4为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的装置的结构示意图；

图5为本公开根据另一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的装置的结构示意图；

图6是本公开根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的应用场景图本公开。如图1所示，本实施例提供的方法由终端设备执行，该终端设备可以是智能手机、平板电脑、个人计算机等具有数据处理和显示功能的电子设备。其中，用户可以通过终端设备上的摄像头获取图片，也可以是通过数据传输方式从外部获取到图片。接着，终端设备通过图像处理的方式从图片中分离出车辆区域。

然后，对分离出的车辆区域中的每个像素进行编辑，通过修改车辆区域中的每个像素的色调，饱和度，明度(Hue，Saturation，Value，简称HSV)值的方式来改变车辆在图像中的颜色。其中，HSV是根据颜色的直观特性的一种颜色空间,也称六角锥体模型。具体的，色调H用角度度量，取值范围为0度-360度，从红色开始按逆时针方向计算，例如，红色为0度，绿色为120度，蓝色为240度。饱和度S表示颜色接近光谱色的程度，一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中，光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳，光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0％-100％，值越大，颜色越饱和。而明度V则表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光明度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0％(黑)-100％(白)。

相较于现有改变RGB值的方法，通过将车辆图像的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以达到改变车辆颜色的方法，能够避免改变颜色之后的车辆失去光泽感，从而提高视觉体验。此外，由于HSV值的变化对灰、黑、白等颜色的影响较小，因此，修改车辆图像的HSV值的方法，对车辆玻璃以及轮胎的颜色造成的影响很小，从而实现在视觉效果上，呈现出图像中只有车辆的颜色发生了变化的效果。

图2为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的流程示意图本公开。如图2所示，本实施例提供的修改车辆在图像中的颜色，包括：

步骤101、检测图像中的车辆区域。

在本实施例中，可以是通过图像技术的方法从待处理的图片中分离出车辆区域，其中，车辆区域包括图像中与车辆相对应的像素点，而上述的图像技术方法可以是利用边界自动划分算法进行分离，也可以是通过人为操作进行分离，在本实施例中，并不对从图片中获取车辆区域的方式进行具体限定，只需保证能够从图片中获取车辆区域即可。值得说明地，车辆区域可以理解为由像素点构成的车辆轮廓，但是，在实际的实现过程中，由于图像分离技术的误差，也可以是在车辆轮廓的基础上包含些许背景像素点，或者是缺少小部分的车辆上的像素点，但是，需要保证的是，通过车辆区域能够展现出车辆的主要外形特征。

步骤102、将车辆区域中的像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

在获取到待处理的图片中的车辆区域之后，可以将车辆区域中每个像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，从而生成经处理的图像。

例如，可以是将车辆区域中的像素点的色彩值H值修改为目标颜色所对应的第一H值，但是，保持车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值不变。在实际的应用中，例如，当待处理的图片中的车辆的颜色为红色，则其HSV值中的色调H值为0度，而现在需要将车辆的颜色改变为目标颜色，例如，绿色，则可以将HSV值中的色调H值修改为绿色所对应的色调H值，即为120度，而对于车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值保持不变。

在本实施例中，通过先获取图片中的车辆区域，然后再将车辆区域中每个像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值的方式，生成经处理的图像，可以实现车辆在图像中的颜色发生变色的同时，而不会导致变色后的车辆失去光泽感，从而大大提高了用户的视觉体验。此外，由于HSV值的变化对灰、黑、白等颜色的影响较小，因此，通过修改车辆区域像素点的HSV值以修改车辆在图像中的颜色的方法，对车辆的玻璃以及轮胎的颜色造成的影响很小，从而实现在视觉效果上，呈现出图像中只有车辆的车身的颜色发生了变化的效果。

图3为本公开根据另一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的方法的流程示意图本公开。如图3所示，本实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的方法，包括：

步骤201、基于预设检测模型从图像中提取第一范围。

在本实施例中，可以先通过预设检测模型从图像中提取第一范围，其中，第一范围包括车辆区域。值得理解的，第一范围通常包括车辆区域以及环绕在车辆区域外侧的部分背景区域。

其中，在一种可能的实现方式中，上述的预设检测模型可以是通过机器学习的方式训练获得。对于训练方式，可以是先通过人工确定的方式获取一定数量包含有车辆的图片，并对每张图片上车辆所处的范围进行标注从而得到训练样本。再通过将上述获得的训练样本属于预先设置的预设检测模型，让预设检测模型对图片上的车辆所处的范围进行识别，并根据识别结果不断修改模型的参数。其中，可以选取预设检测模型能够准确识别所有训练样本作为对预设检测模型停止训练的终止条件。其中，值得说明的，在本实施例中并不对预设检测模型的训练方法进行具体的限定，只需保证通过训练完成后的预设检测模型对图片中车辆范围，即第一范围的识别准确度满足预设要求即可。

此外，对于上述的图片可以为原始彩色图片，也可以是经过预处理操作之后所获得的图片，其中，上述的预处理操作可以为旋转操作、裁剪操作以及灰度处理操作中的至少一个，而当预处理操作包括多个步骤时，其各个步骤的执行顺序可以是任意组合。

步骤202、从第一范围中确定车辆区域。

在基于预设检测模型从图像中提取第一范围之后，还需要从第一范围中分割出车辆区域，从而避免在后续的变色操作中对第一范围中的背景区域造成影响。

可选的，从第一范围中分割出车辆区域的方式可以是进行自动进行的。具体的，可以是基于预设分割模型从第一范围中分割出车辆区域。而对于上述的预设分割模型同样可以是通过机器学习的方式训练获得。

此外，从第一范围中分割出车辆区域的方式还可以是基于用户操作。具体的，可以是根据用户选择的第二范围内像素点的平均RGB值确定RGB值范围，其中，车辆区域包括所述第二范围。在一种可能的实现方式中，可以是用户通过点击车辆车身上的一个像素点来获取车身的RGB值，然后根据获取到车身的RGB值以及需要设定的范围余量确定RGB值范围，还可以是用户通过框选车辆车身上的一个范围，然后通过对该范围内的所有像素点的RGB值求均值的方式确定RGB值范围的中值，再根据需要设定的范围余量确定RGB值范围。

在确定RGB值范围之后，获取第一范围中RGB值在上述RGB值范围之内所有像素点，并将这些像素点归类于第一像素点集合，然后再通过获取到的第一像素点集合来确定车辆区域。

值得说明地，通过先从图片中提取第一范围，然后再从第一范围中分割出车辆区域的这种从粗选到精选的二次处理方式，大大减少了车辆区域提取的计算量，并且还有助于提高车辆区域提取的精确度。

步骤203、将车辆区域中的像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

在获取到图片中的车辆区域之后，可以将车辆区域，即第一像素点集合中每个像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，从而生成经处理的图像。例如，当图片中的车辆的颜色为红色，则其HSV值中的色调H值则为0度，而现在需要将图片中的车辆的颜色改变为目标颜色，例如，绿色，则可以将HSV值中的色调H值修改为绿色所对应的色调H值，即为120度。

步骤204、对经处理的图像进行平滑处理。

此外，为了使得在进行变色处理后的图片中的车辆部分能够具有更加自然的展示效果，还需要对经处理的图像进行平滑处理，值得理解的，经处理的图像可以为图像的整体，还可以是图像的局部，例如可以为经处理的图像中车辆区域与背景区域交界的部分。由于车辆区域与背景区域交界区域在基于预设分割模型进行分割时，容易出现像素点的偏差，例如将实际应该属于车辆区域的像素点划分至背景区域中，而将实际应该属于背景区域的像素点划分至车辆区域中，因此，对图像中的车辆进行变色之后，在经处理的图像中容易出现车辆区域与背景区域交界部分色彩过渡不自然。

为了使得在背景图像区域能够平滑地过渡至车辆图像区域，可以先基于预设分割模型确定经处理的图像中车辆图像区域与背景图像区域的边界。具体的，将图像输入预设分割模型之后，预设分割模型会对图像中的每个像素点进行归类。然后，根据边界确定待平滑范围，再对待平滑范围内像素点的H值进行平滑处理。

在一种可能的归类方式中，可以将图像中的像素点分为背景像素点以及车辆像素点。对于这种归类方式，可以是通过按照横向或者纵向对图像的每个像素点进行扫描的方式，来确定经处理的图像中车辆图像区域与背景图像区域的边界。具体的，按照归类之后，可以将背景像素点定义为“1”，而将车辆像素点定义为“0”，从而形成与图像同尺寸的矩阵，在扫描时，当元素从“1”变化为“0”，或者从“0”变化为“1”时，则说明是该元素所对应的像素点为车辆图像区域与背景图像区域的边界上的像素点。然后，以确定的边界上的像素点为起点，向预设方向扩展若干个像素点。例如，可以向图像的横向方向或者纵向方向对称扩展20个像素点，然后针对扩展后的这20个像素点以及边界上的1个像素点，共21个像素点进行平滑处理，具体的，可以是保留最左边像素点的H值以及最右边像素点的H值，然后将中间的像素点通过均值插值的方式进行H值的重新设定，以实现车辆图像区域与背景图像区域的边界色彩平滑过渡的效果。

在另一种可能的归类方式中，可以将图像中的像素点分为背景像素点、车辆像素点以及待定像素点。对于这种归类方式，可以直接根据待定像素点来确定经处理的图像中车辆图像区域与背景图像区域的边界，然后，同样可以是以确定的边界上的像素点为起点，向预设方向扩展若干个像素点，例如，可以向图像的横向方向或者纵向方向对称扩展20个像素点，然后针对扩展后的这20个像素点以及边界上的1个像素点，共21个像素点进行平滑处理，具体的，可以是保留最左边像素点的H值以及最右边像素点的H值，然后将中间的像素点通过均值插值的方式进行H值的重新设定，以实现车辆图像区域与背景图像区域的边界色彩平滑过渡的效果。

在本实施例中，通过先获取图片中的车辆区域，然后再将车辆区域中每个像素点的HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值的方式，生成经处理的图像，然后对经处理的图像进行平滑处理，从而使得经处理的图像背景图像区域在色彩上能够平滑过渡至车辆图像区域，从而进一步地提高了用户的视觉体验。

此外，值得说明的，对于上述方法实施例中提供的修改车辆在图像中的颜色的方法可以应用在图像或者视频拍摄领域、车辆展示领域以及车辆用户服务领域等。例如，当应用于图像或者视频拍摄领域时，可以是在终端设备中实时对获取图片中的车辆进行变色处理；而当应用于车辆展示领域时，可以是在车展上，用户通过终端设备获取同一款车型不同颜色的视觉效果；而当应用于车辆用户服务领域，例如当车主想对车辆进行重新喷漆时，就可以通过上述方法实施例中提供的修改车辆在图像中的颜色的方法对目前图像中的车辆进行变色处理，以确定是否进行喷漆或者确定具体需要喷涂的颜色。

而为了能够进一步地增强经上述方法实施例改变的图片中的车辆的动态展示效果，还可以生成从处理之前的图像切换至经处理的图像的展示视频，并且播放展示视频。其中，对于从处理之前的图像切换至经处理的图像的具体切换方式，可以是车辆整体颜色渐变的方式，也可以是从车辆位置按照预设角度进行颜色渐变的方式，在本实施中，并不对其具体地切换方式进行限定。

其中，对于上述视频的生成方式，可以是先生成图像帧集合，而该视频包括图像帧集合，其中，图像帧集合中的第一帧为图像，图像帧中的最后一帧为经处理的图像，图像帧集合中其他帧为从图像渐变至经处理的图像所对应的图像。此外，上述的视频除了包括图像帧集合，还可以包括切换的音效或者背景音乐。

图4为本公开根据一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的装置的结构示意图本公开。如图4所示，本实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的装置30，包括：

图像检测模块301，用于检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点；

颜色更改模块302，用于将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

在一种可能的设计中，所述颜色更改模块302，具体用于：

将所述车辆区域中的像素点的色彩值H值修改为所述目标颜色所对应的第一H值，保持所述车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值不变。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块301，具体用于：

基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围，所述第一范围包括所述车辆区域；

从所述第一范围中确定所述车辆区域。

本实施例提供的装置，可以用于执行图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

在图4所示实施例的基础上，图5为本公开根据另一示例实施例示出的修改车辆在图像中的颜色的装置的结构示意图，如图5所示，本实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的装置，还包括：

预处理模块303，用于对所述图像执行预处理操作，其中，所述预处理操作包括旋转操作、裁剪操作以及灰度处理操作中的至少一项。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块301，具体用于：

基于预设分割模型从所述第一范围中分割出所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述图像检测模块301，具体用于：

根据用户选择的第二范围内像素点的平均RGB值确定RGB值范围，所述车辆区域包括所述第二范围；

获取所述第一范围中RGB值在所述RGB值范围之内的第一像素点集合；

根据所述第一像素点集合确定所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述装置，还包括：

平滑处理模块304，用于对所述经处理的图像进行平滑处理。

在一种可能的设计中，所述平滑处理模块304，具体用于：

基于所述预设分割模型确定所述经处理的图像中所述车辆区域与背景区域的边界；

根据所述边界确定待平滑范围；

对所述待平滑范围内像素点的H值进行平滑处理，以使所述背景区域经所述待平滑范围平滑过渡至所述车辆区域。

在一种可能的设计中，所述装置，还包括：

视频生成模块305，用于生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频。

视频播放模块306，用于播放所述视频。

在一种可能的设计中，所述视频生成模块305，具体用于：

生成图像帧集合，所述视频包括所述图像帧集合，所述图像帧集合中的第一帧为所述图像，所述图像帧中的最后一帧为所述经处理的图像，所述图像帧集合中其他帧为从所述图像渐变至所述经处理的图像所对应的图像。

本公开本实施例提供的装置，可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本公开还提供一种终端设备，包括上述任一装置实施例提供的修改车辆在图像中的颜色的装置。

图6是本公开根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。如图6所示，本实施例提供的一种电子设备40，包括：

处理器401；以及，

存储器402，用于存储所述处理器的可执行指令，该存储器还可以是flash(闪存)；

其中，所述处理器401配置为经由执行所述可执行指令来执行上述方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。

可选地，存储器402既可以是独立的，也可以跟处理器401集成在一起。

当所述存储器402是独立于处理器401之外的器件时，所述电子设备40，还可以包括：

总线403，用于连接所述处理器401以及所述存储器402。

本实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，当电子设备的至少一个处理器执行该计算机程序时，电子设备执行上述的各种实施方式提供的方法。

本实施例还提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

Claims (14)

1.一种修改车辆在图像中的颜色的方法，其特征在于，包括：

检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点；以及

将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像，包括：

将所述车辆区域中的像素点的色彩值H值修改为所述目标颜色所对应的第一H值，保持所述车辆区域中的像素点的明度值S值和饱和度值V值不变。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测所述图像中的车辆区域，包括：

基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围，所述第一范围包括所述车辆区域；

从所述第一范围中确定所述车辆区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在基于预设检测模型从所述图像中提取第一范围之前，还包括：

对所述图像执行预处理操作，其中，所述预处理操作包括旋转操作、裁剪操作以及灰度处理操作中的至少一项。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，从所述第一范围中确定所述车辆区域，包括：

基于预设分割模型从所述第一范围中分割出所述车辆区域。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，从所述第一范围中确定所述车辆区域，包括：

根据用户选择的第二范围内像素点的平均RGB值确定RGB值范围，所述车辆区域包括所述第二范围；

获取所述第一范围中RGB值在所述RGB值范围之内的第一像素点集合；

根据所述第一像素点集合确定所述车辆区域。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述经处理的图像进行平滑处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述经处理的图像进行平滑处理，包括：

基于所述预设分割模型确定所述经处理的图像中所述车辆区域与背景区域的边界；

根据所述边界确定待平滑范围；

对所述待平滑范围内像素点的H值进行平滑处理，以使所述背景区域经所述待平滑范围平滑过渡至所述车辆区域。

9.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频；

播放所述视频。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，生成从所述图像切换至所述经处理的图像的视频，包括：

生成图像帧集合，所述视频包括所述图像帧集合，所述图像帧集合中的第一帧为所述图像，所述图像帧中的最后一帧为所述经处理的图像，所述图像帧集合中其他帧为从所述图像渐变至所述经处理的图像所对应的图像。

11.一种修改车辆在图像中的颜色的装置，其特征在于，包括：

图像检测模块，用于检测所述图像中的车辆区域，所述车辆区域包括所述图像中与所述车辆相对应的像素点；

颜色更改模块，用于将所述车辆区域中的像素点的色彩、明度和饱和度HSV值修改为目标颜色所对应的第一HSV值，以生成经处理的图像。

12.一种终端设备，其特征在于，包括：如权利要求10所述的修改车辆在图像中的颜色的装置。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及，

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至10任一项所述的修改车辆在图像中的颜色的方法。

14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的修改车辆在图像中的颜色的方法。