CN110335194B - 一种人脸变老图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种人脸变老图像处理方法，所述方法包括步骤如下：输入用户人脸图像和预设皱纹纹理图，提取人脸图像关键点数据和皱纹关键点数据利用皱纹关键点数据，对皱纹纹理图进行三角剖分得到新的皱纹图；根据人脸轮廓的关键点构建人脸矩阵，得到人脸轮廓图像变形后的关键点数据D1，通过人脸五官的关键点数据，计算得到新的关键点坐标。用皱纹关键点数据、人脸图像关键点数据和新的皱纹图，重新绘制皱纹纹理，得到新的皱纹纹理图，缩放新的皱纹纹理图，移动用户人脸图像，得到初步的变老效果图，通过“柔光”的叠加方式处理，得到完美的皱纹纹理图。该操作节省提取皱纹的时间，变形的区域时确定的，可以保证性能；通过柔光的叠加方式，实现了同一个皱纹图可以完美应用于多种肤色的效果。因此，该技术方案可以用于拍照，实时绘制变老效果。

Description

一种人脸变老图像处理方法

技术领域

本发明涉及时实图像处理技术领域，尤其是涉及一种人脸变老图像处理方法。

背景技术

随着计算机处理人物图像技术的不断发展，宋明黎等人在2007年左右公开了《一种用于人脸变老的图像处理方法》（下称皱纹移植方式），皱纹移植方式存在多种问题：比如，通过皱纹移植的方式，使目标待处理图像变老，在效果方面，受老人图像的影响很大。实际操作室，需要通过图像处理获得老人图像的皱纹，耗费的时间比较长，且皱纹的精度和清晰度，效果图不理想，并不能随时随地的供用户应用；根据皱纹的获取简易程度，直接去贴皱纹，对于待处理图像而言，不同的肤色，有不同的要求，很难适应当代用户的需求。单纯去贴皱纹，效果图不够逼真，还需要对图像进行进一步图像处理。耗费时间长，结果不明显。

发明内容

本发明的实施例提供一种人脸变老图像处理方法，可以节约获取皱纹的时间，提高皱纹图的普适性，完美应用于不同肤色的人物。

本发明提供一种人脸变老图像处理方法，该方法的步骤如下：

首先，输入用户人脸图像A，通过关键点提取模块，获得人脸图像关键点数据D;预设皱纹纹理图B，通过关键点提取模块，获得皱纹关键点数据C；

其次，利用皱纹关键点数据C对皱纹纹理图进行三角剖分得到皱纹图E；

根据人脸轮廓的关键点构建人脸矩阵，在矩阵矩形区域内，根据P1=d+αP（P1为新的关键点坐标，d为距离，α为系数，P为原关键点坐标）得到人脸轮廓图像变形后的关键点数据D1，通过人脸五官的关键点数据，计算得到新的关键点坐标。

根据所述关键点数据D1和关键点坐标，得出完整的人脸关键点数据G，对用户人脸图像进行三角剖分，利用三角剖分的结果E和关键点绘制人脸，得到变形后的人脸变老图H。

最后，利用关键点C、关键点D和三角剖分结果E，重新绘制皱纹纹理图B，将皱纹纹理图B移动到老人图F，增加“柔光”的叠加方式，从而得到完美贴合了的皱纹变老图H，即最终的变老效果图。

所述人脸轮廓变形包括，脸颊下垂、嘴角下垂、眼睛周围的组织下垂、眼角下垂，上下眼皮下垂、额头下垂导致眉毛扁平、鼻尖下垂，皱纹。

具体有益效果是，通过预设的皱纹纹理图B，节省提取皱纹的时间，根据关键点对人脸进行变形处理，变形的区域时确定的，可以保证性能；通过柔光的叠加方式，实现了同一个皱纹图可以完美应用于多种肤色的效果。因此，该技术方案可以用于拍照，实时绘制变老效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施例的技术方案，下面将对本发明的实施例的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实施例的一些实施例，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示出了本发明的一种人脸变老图像处理方法步骤流程图；

图2示出了本发明实施例中输入人脸待变老图像；

图3（A）分别示出了本发明实施例50岁皱纹纹理图及50岁输出图像示意图。

图3（B）分别示出了本发明实施例70岁皱纹纹理图及90岁输出图像示意图。

图3（C）分别示出了本发明实施例90岁皱纹纹理图及90岁输出图像示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的，技术方案和有点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的阐述解释。显然，所描述的实施例是本发明的实施例的一部分，而不是全部的实施例，基于本发明的实施方式中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的实施例保护范围。

参照图1，其示出了本发明的一种人脸变老图像处理方法步骤流程图，具体如下：

步骤101输入用户人脸图像A和预设皱纹纹理图B,通过图像处理，调整尺寸和大小。

其中，预设皱纹纹理图，主要是通过反复训练提取到，保证皱纹的效果，节约提取皱纹的时间。

步骤102中，针对所述用户人脸图像A和预设皱纹纹理图B，通过引用face++技术，运用关键点提取模块，获得精准的关键点提取以及筛选。

步骤103，获取提取到的人脸图像关键点数据D、皱纹关键点数据C;

步骤104，利用步骤103得到的皱纹关键点数据C，对皱纹纹理图B进行三角剖分，得到皱纹图E；

步骤105，根据人脸轮廓的关键点构建人脸矩阵，在矩阵矩形区域内，根据P1=d+αP（P1为新的关键点坐标，d为距离，α为系数，P为原关键点坐标）得到人脸轮廓图像变形后的关键点数据D1，通过人脸五官的关键点数据，计算得到新的关键点坐标。

步骤106，根据步骤105得到的关键点数据D1和关键点坐标，得出完整的人脸关键点数据G，对用户人脸图像进行三角剖分，利用三角剖分的结果E和关键点绘制人脸，得到变形后的人脸变老图H。

步骤107，利用关键点C、关键点D和三角剖分结果E，重新绘制皱纹纹理图B，将皱纹纹理图B移动到老人图F，增加“柔光”的叠加方式，从而得到完美贴合了的皱纹变老图H，即最终的变老效果图。

在本发明实施例中，所述柔光的叠加方式，实现了同一个皱纹纹理图完美应用于多种肤色的效果，本发明通过预设的皱纹图，节约提取皱纹图所需消耗的时间，根据关键点对人脸进行变形处理，变形的区域时确定的，可以保障性能，在将该技术运用于拍照时，可以实时绘制出表老的效果；

人脸变老的规律，通过对不同的人脸形态研究得出不同的变形规律，通过该规律来确定目标效果；所述变老的人脸形态规律包括：脸颊下垂、嘴角下垂、眼睛周围的组织下垂、眼角下垂，上下眼皮下垂、额头下垂导致眉毛扁平、鼻尖下垂，皱纹。

所述关键点提取模块，通过将face++SDK提供的关键点坐标，通过机器学习，训练得到，每个点对应皱纹纹理图上不同的坐标，和face++SDK一致。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

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。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种人脸变老图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：输入用户人脸图像A和预设皱纹纹理图B,通过图像处理，调整尺寸和大小；

S2：针对所述用户人脸图像A和预设皱纹纹理图B，通过引用face++技术，机器学训练学习，运用关键点提取模块，获得精准的关键点提取以及筛选；

S3：获取提取到的人脸图像关键点数据D、皱纹关键点数据C；

S4：利用皱纹关键点数据C对皱纹纹理图进行三角剖分得到皱纹图E；

S5：根据人脸轮廓的关键点构建人脸矩阵，在矩阵矩形区域内，根据P1＝d+αP得到人脸轮廓图像变形后的关键点数据D1，其中，P1为新的关键点坐标，d为距离，α为系数，P为原关键点坐标，通过人脸五官的关键点数据，计算得到新的关键点坐标；

S6：根据所述关键点数据D1和关键点坐标，得出完整的人脸关键点数据G，对用户人脸图像进行三角剖分，利用三角剖分的结果E和关键点绘制人脸，得到变形后的人脸变老图H；

S7：利用关键点C、关键点D和三角剖分结果E，重新绘制皱纹纹理图B，将皱纹纹理图B移动到老人图F，增加“柔光”的叠加方式，从而得到完美贴合了的人脸变老图H，即最终的变老效果图。