CN110390632A

CN110390632A - 基于妆容模板的图像处理方法、装置、存储介质及终端

Info

Publication number: CN110390632A
Application number: CN201910662449.7A
Authority: CN
Inventors: 余远坤
Original assignee: Beijing Qixin Yiwei Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Qixin Yiwei Information Technology Co Ltd
Priority date: 2019-07-22
Filing date: 2019-07-22
Publication date: 2019-10-29
Anticipated expiration: 2039-07-22
Also published as: CN110390632B

Abstract

本发明公开了一种基于妆容模板的图像处理方法、装置、存储介质及终端。该方法包括：获取至少一个局部妆容模板图像，并根据局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；基于局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；根据掩膜图像对调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到待调整区域子图像的化妆效果子图像；基于化妆效果子图像确定待化妆图像的化妆效果图像。本发明的技术方案，基于局部妆容模板生成过渡均匀的掩膜图像，并采用过渡均匀的掩膜图像融合调整图像和待调整区域子图像，使得图像融合后得到的调整区域子图像的化妆效果子图像没有明显边界，图像过渡自然。

Description

基于妆容模板的图像处理方法、装置、存储介质及终端

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于妆容模板的图像处理方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

随着社会快速发展，化妆作为一种美化人脸的方式被越来越多的人们重视和喜爱。

然而，目前市面上的化妆品琳琅满目，品种众多，如何挑选自己适合的产品是女性关注的焦点。通常采用的方式是物理化妆方式，即通过专业化妆人员辅助进行试妆，人们根据试妆效果判断某款妆容是否适合自己。这种方式不但耗费时间，还需要一定的专业化妆技巧。为了避免上述物理化妆方式的弊端，提出了一种数字化妆的方案，即通过融合脸部妆容模板和待化妆目标图像，得到化妆效果图像。然而，发明人在实现本发明的过程中发现：这种数字化妆方式在图像融合后存在图像过渡不自然的问题，使化妆效果图像显得不真实。

发明内容

本发明提供一种基于妆容模板的图像处理方法、装置、存储介质及终端，可以避免在图像融合后出现图像过渡不自然的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于妆容模板的图像处理方法，包括：

获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；

基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像；

基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像。

可选的，在获取至少一个局部妆容模板图像之前，还包括：

根据待化妆部位制作局部妆容模板图像；

根据预设组合规则对至少两个所述局部妆容模板图像进行组合，得到组合模板图像。

进一步的，所述根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像，包括：

基于所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆部位；

获取待化妆目标图像，根据所述待化妆部位确定所述待化妆目标图像中的待截取区域；

由所述待化妆目标图像中截取所述待截取区域，得到待调整区域子图像。

可选的，在由所述待化妆目标图像中截取所述待截取区域，得到待调整区域子图像之后，还包括：

按照预设规则调整所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标。

进一步的，所述按照预设规则调整所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标，包括：

获取所述待调整区域子图像中的原点坐标，根据所述原点坐标确定偏差坐标，计算所述待调整区域子图像中的各个像素点坐标与所述偏差坐标的差值，将所述差值作为所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标。

进一步的，所述局部妆容模板图像包括颜色信息分量和透明度信息分量；

以及，基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像，包括：

基于所述局部妆容模板图像中所述特征点与待调整区域子图像的对应关系，采用设定图像处理算法对所述局部妆容模板图像进行图像处理；

根据图像处理后的局部妆容模板图像的颜色分量信息生成调整图像；

根据图像处理后的局部妆容模板图像的透明度分量信息生成掩膜图像。

进一步的，所述根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像，包括：

比对所述调整图像和所述掩膜图像中相同位置的预设特征点，确定所述调整图像中的所述预设特征点在所述掩膜图像中的取值，并将所述取值作为所述预设特征点的权重值；

根据所述权重值融合所述调整图像和待调整区域子图像，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像。

进一步的，基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像，包括：

采用所述化妆效果子图像替换所述待化妆图像中的所述待调整区域子图像，得到所述待化妆图像的化妆效果图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于妆容模板的图像处理装置，该装置包括：

图图像获取模块，用于获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；

图像生成模块，用于基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

图像融合模块，用于根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像；

图像确定模块，用于基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像。

可选的，还包括：

模板制作模块，用于在获取至少一个局部妆容模板图像之前，根据待化妆部位制作局部妆容模板图像；

模板组合模块，用于根据预设组合规则对至少两个所述局部妆容模板图像进行组合，得到组合模板图像。

进一步的，图像获取模块具体用于：

基于所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆部位；

可选的，还包括：

坐标调整模块，用于在由所述待化妆目标图像中截取所述待截取区域，得到待调整区域子图像之后，按照预设规则调整所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标。

进一步的，坐标调整模块具体用于：

可选的，所述局部妆容模板图像包括颜色信息分量和透明度信息分量；

以及，图像生成模块具体用于：

进一步的，图像融合模块具体用于：

进一步的，图像确定模块具体用于：

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的基于妆容模板的图像处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例所述的基于妆容模板的图像处理方法。

本发明实施例提供一种基于妆容模板的图像处理方案，通过获取至少一个局部妆容模板图像，根据局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；基于局部妆容图像和待调整区域子图像生成掩膜图像和调整图像；根据掩膜图像对调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到待调整区域子图像的化妆效果子图像；基于化妆效果子图像确定待化妆图像的化妆效果图像。采用本发明实施例的技术方案，基于局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像，掩膜图像包含了该局部妆容模板图像的所有像素点的信息，具有过渡均匀的特点。此外，在图像融合时，由于融合对象是局部妆容模板图像对应的调整图像和待调整区域子图像，减少了数据处理量，提高了图像融合效率；并且采用过渡均匀的掩膜图像融合调整图像和待调整区域子图像，使得图像融合后得到的调整区域子图像的化妆效果子图像没有明显边界，图像过渡自然。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种基于妆容模板的图像处理方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的利用现有技术的数字化妆方案生成的掩膜图像的示意图；

图3为本发明实施例一提供的一种局部妆容模板图像的掩膜的示意图；

图4为本发明实施例一提供的利用基于妆容模板的图像处理方法生成的掩膜图像的示意图；

图5为本发明实施例二提供的另一种基于妆容模板的图像处理方法的流程图；

图6为本发明实施例三提供的一种基于妆容模板的图像处理装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种基于妆容模板的图像处理方法的流程图，该方法可以由基于妆容模板的图像处理装置来执行，其中，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在智能终端中。如图1所示，该方法包括：

步骤110、获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像。

本发明实施例中，局部妆容模板图像是对不同类型的待化妆部位进行上妆处理得到的面部局部图像。可选的，对不同国家、不同肤色、不同年龄及不同性别的样本用户进行图像分析，分别提取样本用户的五官中需要化妆的部位，制成基础模板。在基础模板上进行妆容设计，得到局部妆容模板图像。例如，局部妆容模板图像包括唇彩模板图像、眼影模板图像和眼线模板图像等。不同模板图像具有不同的妆容样式，且可以将至少两个局部妆容模板图像进行组合，得到组合模板图像。可以提供各种局部妆容模板图像以及局部妆容模板图像的随机组合，从而更好的满足用户的个性化的试妆需求。这样设计还可以避免基于整个人脸制作整体妆容模板图像的方案，由于每个用户的审美观念之间存在差异，可能会觉得整体妆容模板图像上的妆容效果不能满足需求，进而不能找到完全满意的整体妆容模板图像的情况。例如，待化妆的人可能觉得整体妆容模板图像上的眼影及唇彩不适合自己，而包含自己喜欢的眼影的整体妆容模板图像中眼线又不适合自己，因此，找不到完全满意的整体妆容模板图像。

本发明实施例中，特征点构成了待化妆部位的轮廓。例如，待化妆部位包括眼睛、嘴巴及眉毛等部位。相应的，特征点可以是眼睛轮廓上的像素点、嘴巴轮廓上的像素点，以及，眉毛上的像素点等等。

本发明实施例中，待化妆目标图像是需要进行数字化妆以模拟化妆效果的图像。例如，待化妆目标图像可以是在监测到试妆事件触发时，控制前置摄像头拍摄的图像。或者，待化妆目标图像可以是根据用户操作指示由图库中选择的历史图像等等。需要说明的是，在检测到用户点击试妆按钮时，触发试妆事件。或者，在检测到用户选择局部妆容模板图像时，触发试妆事件。可以理解的是，获取待化妆目标图像、以及触发试妆事件的方式有很多种，并不限于本发明实施例所列举的方式。

本发明实施例中，待调整区域子图像是待化妆目标图像中与局部妆容模板图像的特征点对应的局部图像。例如，局部妆容模板图像是唇彩模板图像时，待调整区域子图像是待化妆目标图像中的唇部局部图像。或者，局部妆容模板图像是眼影模板图像时，待调整区域子图像是待化妆目标图像中的眼部局部图像。或者，用户选择由眼线模板图像及唇彩模板图像构成的组合模板图像时，待调整区域子图像是待化妆目标图像中的唇部局部图像和眼部局部图像。

示例性的，获取用户选择的至少一个局部妆容模板图像，分别获取局部妆容模板图像中的多个特征点，确定特征点对应的待化妆部位。获取待化妆目标图像，根据待化妆部位确定待化妆目标图像中的待截取区域。由待化妆目标图像中截取该待截取区域，得到待调整区域子图像。

步骤120、基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像。

本发明实施例中，局部妆容模板图像包括颜色信息分量和透明度信息分量。例如，局部妆容模板图像是RGBA四通道图像，其中，RGB三通道代表颜色信息分量，A代表透明度信息分量。可选的，基于透明度信息分量可以确定局部妆容模板图像对应的掩膜。掩膜中每个点的取值是该点的透明度值，即掩膜包含局部妆容模板图像中各个像素点的透明度值。基于颜色信息可以确定局部妆容模板图像的彩色图像。

本发明实施例中，掩膜图像是代表局部妆容模板图像中各个像素点在图像融合时的权重值的二值图像。可选的，掩膜图像可以是对局部妆容模板图像的掩膜进行图像处理得到的二值图像。调整图像是预设特征点与待化妆目标图像中的待调整区域子图像的特征点相适应的彩色图像。由于局部妆容模板图像与待调整区域子图像的图像比例可能不同，不能直接融合局部妆容模板图像和待调整区域子图像。此时，对局部妆容模板图像进行图像处理，得到调整图像，调整图像与待调整区域子图像的特征点具有一一对应关系。示例性的，基于局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像可以是：基于局部妆容模板图像中特征点与待调整区域子图像的对应关系，采用设定图像处理算法对局部妆容模板图像进行图像处理，得到图像处理后的局部妆容模板图像。根据图像处理后的局部妆容模板图像的颜色分量信息生成调整图像。根据图像处理后的局部妆容模板图像的透明度分量信息生成掩膜图像。可选的，设定图像处理算法可以是三角网格剖分算法或者移动最小二乘法等图像处理算法等。需要说明的是，通过三角网格剖分算法可以生成满足约束条件的高质量的网格，并可以对整体网格或者局部网格进行细化处理。网格生成是指将计算区域(例如，平面区域、三维区域或者空间曲面等)分割为有限多个单元区域。利用三角网格剖分计算区域得到的碎片满足下面的条件：(1)每块碎片都是一个三角形，在三维区域内，每个单元区域都是一个四面体；(2)面上任何两个这样的三角形，要么不相交，要么恰好相交于一条公共边且不能同时交两条或者两条以上的边。在三维区域内，每个四面体单元要么不相交，要么恰好相交有一个公共的面，且不能同时交两个或两个以上的面。需要说明的是，移动最小二乘法是形成无网格方法逼近函数的方法之一，采用移动最小二乘法可以缓解或解决传统曲面拟合过程中存在的困难，可以取不同阶的基函数以获得不同的精度，取不同的权函数以改变拟合曲线(或曲面)的光滑度。

例如，局部妆容模板图像的待化妆部位的轮廓上的至少一个点作为第一特征点。待调整区域子图像中与待化妆部位相对应的部位的轮廓上的至少一个点作为第二特征点。可选的，如果待化妆部位是眼睛，则待调整区域子图像中与待化妆部位相对应的部位就是眼睛。或者，如果待化妆部位是嘴唇，则待调整区域子图像中与待化妆部位相对应的部位就是嘴唇。需要说明的是，局部妆容模板图像与待调整区域子图像的尺寸或比例可能不同。可以基于局部妆容模板图像的第一特征点与待调整区域子图像的第二特征点之间的一一对应关系，利用三角网格剖分算法对局部妆容模板图像进行图像变形处理，得到处理后的局部妆容模板图像。处理后的局部妆容模板图像的尺寸和比例与待调整区域子图像相一致。其中，以局部妆容模板图像是眼影模板图像为例，第一特征点与第二特征点之间的一一对应关系可以理解为眼角处的第一特征点与待调整区域子图像的眼角处的第二特征点对应，眼尾处的第一特征点与待调整区域子图像的眼尾处的第二特征点对应，以及，局部妆容模板中眼睛轮廓中的其它位置的第一特征点与待调整区域子图像中眼睛的相应位置的第二特征点相对应等。

在图像处理之后，提取图像处理后的局部妆容模板图像的颜色分量信息得到调整图像，并且，提取图像处理后的局部妆容模板图像的透明度信息分量得到掩膜图像。这样设计的好处在于，基于局部妆容模板图像在生成颜色图像的同时生成掩膜图像，避免额外通过待化妆目标图像中的特征点再生成二值掩膜图像，相比于相关技术中的数字化妆方案而言，省略了额外生成掩膜图像的步骤，进一步提高执行效率。

图2为本发明实施例一提供的利用现有技术的数字化妆方案生成的掩膜图像的示意图。如图2所示，掩膜图像过渡不均匀，存在明显边界。从而，导致图像融合后得到的待化妆图像的化妆效果图像存在明显的边界，呈现不自然、不真实的化妆效果，无法满足用户需求。图3为本发明实施例一提供的一种局部妆容模板图像的掩膜的示意图，图3示出了在制作眼影模板图像的色彩图像的同时制作的该眼影模板图像的掩膜。如图3所示，该掩膜体现了眼影模板图像中各个像素点的透明度的变化情况。需要说明的是，局部妆容模板图像可以是RGBA格式的图像，包括色彩图像和掩膜的相关信息。图4为本发明实施例一提供的利用基于妆容模板的图像处理方法生成的掩膜图像的示意图。如图4所示，对局部妆容模板图像进行图像处理，得到过渡均匀且尺寸及形状与待化妆部位相同的掩膜图像，该掩膜图像没有明显边界。需要说明的是，图3示出的眼影模板图像的尺寸是固定的，并不能适合每个待化妆用户的眼部的尺寸及形状，从而影响试上妆效果。图4是对图3示出的眼影模板进行图像处理得到的掩膜图像，其中，掩膜图像的中眼部的尺寸和/或形状与眼影模板图像中眼部的尺寸和/或形状不同。由于图像处理是基于待化妆目标图像中的待调整区域子图像进行的，所得到的掩膜图像与待化妆目标图像中的待化妆部位的形状及尺寸相适应，以避免发生因待化妆部位与模板中化妆部位的尺寸和/或形状不一致而影响上妆效果的问题。

步骤130、根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像。

本发明实施例中，图像融合的含义是采用将调整图像的像素点的值按照规定的比重叠加至待调整区域子图像中对应的像素点，以得到待调整区域子图像的化妆效果子图像。图像融合的算法有很多种，本发明实施例并不作具体限定。例如，图像融合的算法可以是加权泊松融合和线性混合算法等。

在图像融合时，像素点的值对应的比重是通过掩膜图像确定的。示例性的，比对所述调整图像和所述掩膜图像中相同位置的预设特征点，确定所述调整图像中的所述预设特征点在所述掩膜图像中的取值，并将所述取值作为所述预设特征点的权重值；根据所述权重值融合所述调整图像和待调整区域子图像，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像。由于掩膜图像是二值图像，其包含的各个像素点的取值在0～1之间，可以将某个像素点在掩膜图像中的取值作为该像素点在图像融合时的权重值。例如，待调整区域子图像是未上妆的眼部图像。基于图4示出的眼部的掩膜图像对眼部图像和眼影模板图像对应的调整图像进行融合处理，得到眼部化妆效果子图像。

例如，在图4示出的掩膜图像中，眼角和眼尾处的眼影较淡，在图4中眼角和眼尾对应的像素点偏暗，相应的权重值就较小；而眼睑处的眼影较深，在图4中眼角和眼尾对应的像素点偏亮，相应的权重也就较大。假设调整图像中的某个预设特征点在掩膜图像中的取值是0.8，可以认为该预设特征点的权重值为0.8，则待调整区域子图像中与该预设特征点对应的特征点的权重值即为0.2。基于所确定的权重值，计算调整图像中的某个预设特征点与待调整区域子图像中相对应的特征点的加权和，采用该加权和更新待调整区域子图像中的该特征点的取值。需要说明的是，预设特征点可以人为指定，或者可以是调整图像中的全部特征点。

步骤140、基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像。

需要说明的是，化妆效果子图像是与待调整区域子图像的尺寸一致的具有化妆效果的图像。基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像可以是：采用所述化妆效果子图像替换所述待化妆图像中的所述待调整区域子图像，得到所述待化妆图像的化妆效果图像。例如，确定待化妆目标图像中除待截取区域之外的剩余区域，将化妆效果子图像拼接至该剩余区域，即可得到待化妆图像的化妆效果图像。或者，获取化妆效果子图像中各个像素点的坐标，将该坐标还原为待化妆目标图像中像素点的坐标，从而建立化妆效果子图像与待化妆目标图像的像素点之间的对应关系，采用化妆效果子图像中的像素点替换待化妆目标图像中相应的像素点，得到待化妆图像的化妆效果图像。或者，确定待化妆目标图像中的待截取区域，将化妆效果子图像贴合在待截取区域之上，得到待化妆图像的化妆效果图像。需要说明的是，基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像的方式可以有很多种，并不限于本发明实施例所列举的方式。

本实施例的技术方案，通过获取至少一个局部妆容模板图像，根据局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；基于局部妆容图像和待调整区域子图像生成掩膜图像和调整图像；根据掩膜图像对调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到待调整区域子图像的化妆效果子图像；基于化妆效果子图像确定待化妆图像的化妆效果图像。采用本发明实施例的技术方案，基于局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像，掩膜图像包含了该局部妆容模板图像的所有像素点的信息，具有过渡均匀的特点。此外，在图像融合时，由于融合对象是局部妆容模板图像对应的调整图像和待调整区域子图像，减少了数据处理量，提高了图像融合效率；并且采用过渡均匀的掩膜图像融合调整图像和待调整区域子图像，使得图像融合后得到的调整区域子图像的化妆效果子图像没有明显边界，图像过渡自然。

在上述技术方案的基础上，在获取至少一个局部妆容模板图像之前，还可以包括根据待化妆部位制作局部妆容模板图像；根据预设组合规则对至少两个所述局部妆容模板图像进行组合，得到组合模板图像。其中，局部妆容模板图像可以是唇彩模板图像、眼影模板图像和眼线模板图像等可以上妆部位的模板图像。可以基于美妆博主的妆容数据、杂志上发布的妆容数据以及明星的妆容数据等制作局部妆容模板图像。或者，还可以调整已制备好的局部妆容模板图像的配色以及样式得到新的局部妆容模板图像。或者，还可以组合至少两个局部妆容模板得到组合模板图像，可以是随机组合，也可以按照人为规定进行组合等，从而，通过局部妆容模板图像的组合匹配人们最满意的妆容。这样设置的好处在于可以更好的满足用户的个性化的试妆需求，避免基于整个人脸制作整体妆容模板图像的方案，由于每个用户的审美观念之间存在差异，可能会觉得整体妆容模板图像上的妆容效果不能满足需求，进而不能找到完全满意的整体妆容模板图像的情况。

实施例二

图5为本发明实施例二提供的另一种基于妆容模板的图像处理方法的流程图，如图5所示，该方法包括：

步骤501、获取至少一个局部妆容模板图像，基于所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆部位。

本发明实施例中，获取至少一个局部妆容模板图像的方式可以是用户选中至少一个局部妆容模板图像，或者，还可以是用户选中局部妆容模板图像的组合模板图像等，本发明实施例并不作具体限定。

在获取至少一个局部妆容模板图像之后，获取各局部妆容模板图像包含的特征点，从而，基于该特征点确定待化妆部位。例如，局部妆容模板图像是眼影模板图像，则特征点为眼部对应的特征点，待化妆部位即为眼部。或者，局部妆容模板图像是唇彩模板图像，则特征点为嘴唇对应的特征点，该化妆部位即为嘴唇。

步骤502、获取待化妆目标图像，根据所述待化妆部位确定所述待化妆目标图像中的待截取区域。

示例性的，如果待化妆部位是眼部，则确定待化妆目标图像中的眼部区域为待截取区域。或者，如果待化妆部位是嘴唇，则确定待化妆目标图像中嘴唇对应的区域为待截取区域。或者，如果待化妆部位是眉毛和眼部，则确定待化妆目标图像中眼部和眉毛对应的区域为待截取区域。可以理解的是，待截取的区域与待化妆部位相对应，可以正好为待化妆部位，也可以是包含待化妆部位的更大的区域，本发明实施例并不作具体限定。

步骤503、由所述待化妆目标图像中截取所述待截取区域，得到待调整区域子图像。

步骤504、按照预设规则调整所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标。

需要说明的是，由于待调整区域子图像是由待化妆目标图像中截取的，待调整区域子图像中的各个像素点的坐标信息是在待化妆目标图像中的坐标值。可以以待调整区域中的一点为坐标原点，重新计算待调整区域子图像中各个像素点的坐标值，包括：获取所述待调整区域子图像中的原点坐标，根据所述原点坐标确定偏差坐标，计算所述待调整区域子图像中的各个像素点坐标与所述偏差坐标的差值，将该差值作为所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标。例如，将待调整区域子图像的左上角的像素点作为坐标原点，可以将坐标原点对应的像素点在待调整区域子图像中的坐标作为原点坐标，且坐标值记为(0,0)。如果该左上角的像素点的坐标在待化妆目标图像中的坐标值为(50，50)，则可以确定偏差坐标是(50,50)。计算待调整区域子图像中剩余像素点与该偏差坐标的差值，将该差值作为相应像素点的位置坐标。例如，待调整区域子图像中某一像素点在待化妆目标图像中的坐标值为(80,60)，则计算其与偏差坐标的差值是(30,10)，即该像素点调整后的坐标值是(30,10)。

步骤505、基于所述局部妆容模板图像中所述特征点与待调整区域子图像的对应关系，采用设定图像处理算法对所述局部妆容模板图像进行图像处理。

需要说明的是，局部妆容模板图像为RGBA格式的四通道图像，其RGB三个通道代表颜色信息，若提取局部妆容模板图像的RGB三个通道的数据可以得到局部妆容模板图像的彩色图像。A通道代表局部妆容模板图像的透明度值，可以看成是一个过渡均匀的掩膜。

获取局部妆容模板图像中的特征点，记为第一特征点。位置坐标调整后的待调整区域子图像可以被看成一个独立的图像，获取待调整区域子图像中各个特征点，记为第二特征点。将第一特征点与第二特征点一一对应，利用三角网格剖分算法对局部妆容模板图像进行变形处理，得到变形处理后的调整图像和掩膜图像。需要说明的是，变形处理后得到的调整图像与待调整区域子图像的尺寸和比例相匹配。

步骤506、根据图像处理后的局部妆容模板图像的颜色分量信息生成调整图像。

步骤507、根据图像处理后的局部妆容模板图像的透明度分量信息生成掩膜图像。

在对局部妆容模板图像进行变形处理过程中，由于局部妆容模板图像包括彩色图像和掩膜，对局部妆容模板图像进行变形处理，实际上是同时对彩色图像和掩膜进行了图像处理，从而，实现在对彩色图像进行图像变形处理的同时，还对过掩膜进行图像变形处理，通过对掩膜进行图像变形处理可以自动生成二值掩膜图像。

因此，可以提取图像处理后的局部妆容模板图像的颜色分量信息得到调整图像；提取图像处理后的局部妆容模板图像的透明度分量信息得到掩膜图像。

步骤508、比对所述调整图像和所述掩膜图像中相同位置的预设特征点，确定所述调整图像中的所述预设特征点在所述掩膜图像中的取值，并将所述取值作为所述预设特征点的权重值。

由于掩膜图像与调整图像均是由局部妆容模板图像经图像处理得到的，两者的像素点的坐标具有对应关系，可以通过比对调整图像和掩膜图像中相同位置的预设特征点的方式，确定调整图像的预设特征点在掩膜图像中的取值。

例如，局部妆容模板图像中的一个预设特征点A，假设经过图像处理后得到的掩膜图像中该预设特征点A的透明度分量的归一化结果是0.8，调整图像中该预设特征点A的颜色分量表示为[200 150 90]。通过预设特征点在局部妆容模板图像中的坐标查找调整图像和掩膜图像，分别确定调整图像和掩膜图像中的该预设特征点A，进而，可以确定调整图像中的预设特征点A[200 150 90]在该掩膜图像中的取值是0.8，将该取值作为调整图像中该预设特征点A[200 150 90]的权重值。以此类推，已知局部妆容模板图像中各个预设特征点的坐标，基于上述各个预设特征点的坐标分别确定调整图像和掩膜图像中相同位置的预设特征点，再对相同位置处的预设特征点进行比对，从而，确定调整图像的各个预设特征点在掩膜图像中的取值。

其中，预设特征点可以是调整图像中的全部像素点，也可以是调整图像中的部分像素点，本发明实施例并不作具体限定。

步骤509、根据所述权重值融合所述调整图像和待调整区域子图像，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像。

示例性的，采用线性混合算法，根据已确定的特征点的权重值，融合调整图像和待调整区域子图像，得到该待调整区域子图像的化妆效果子图像。

其中，线性混合算法的公式如下：

表示调整图像，表示调整图像的二值化形式的掩膜图像，简称二值掩膜图像，表示待调整区域子图像，表示待调整区域子图像的二值图像，表示化妆效果子图像，且n＝2,3,4,5……,a₁+b₁＝1，a₂+b₂＝1,……，a_n+b_n＝1。

相应的，针对每个像素点存在如下公式：

g(x)＝αf₁(x)+(1-α)f₀(x) (2)

其中，g(x)表示化妆效果子图像中目标像素点的颜色分量，f₁(x)表示调整图像中与该目标像素点位置相同的像素点的颜色分量，α表示归一化处理后的掩膜图像，f₀(x)表示待调整区域子图像中与该目标像素点位置相同的像素点的颜色分量。

例如，调整图像中预设特征点A[200 150 90]的权重值为0.8，假设待调整区域子图像中与该预设特征点A的坐标相同的B点的颜色分量表示为[180 160 180]。由于基于线性混合算法融合的对象是调整图像和待调整区域子图像，且调整图像中预设特征点A的权重值为0.8，则待调整区域子图像中与预设特征点A坐标相同的B点的权重值为0.2。采用线性混合算法计算预设特征点A和B点的融合后的颜色分量为：

[200 150 90]*0.8+[180 160 180]*0.2＝[196 152 108]

其中，[196 152 108]即为根据权重值融合调整图像中预设特征点A和待调整区域子图像中B点，得到化妆效果子图像中与预设特征点A(或B点)坐标相同的预设特征点的颜色分量。

步骤510、采用所述化妆效果子图像替换所述待化妆图像中的所述待调整区域子图像，得到所述待化妆图像的化妆效果图像。

需要说明的是，本发明实施例中的替换方式与实施例一步骤140中记载的采用化妆效果子图像替换待化妆图像中的待调整区域子图像相同，此处不再赘述。

本实施例的技术方案，通过融合局部妆容模板图像和待调整区域子图像得到化妆效果子图像，相比于传统的数字化妆方案针对整个人脸妆容进行融合的方式，减少了计算量，提高了效率；此外，在对局部妆容模板图像进行图像处理时，自动生成过渡均匀的掩膜图像，再利用掩膜图像进行图像融合得到的化妆效果子图像没有明显边界，相比于传统的数字化妆方案，省略了基于待化妆目标图像的特征点额外生成二值掩膜图像的步骤，进一步提高了效率，并且可以得到过渡自然的化妆效果图像。

实施例三

图6为本发明实施例三提供的一种基于妆容模板的图像处理装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在智能终端中。该装置可以通过执行基于妆容模板的图像处理方法，得到过渡自然的化妆效果图像。如图6所示，该装置包括：

图像获取模块610，用于获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；

图像生成模块620，用于基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

图像融合模块630，用于根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像；

图像确定模块640，用于基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像。

可选的，还包括：

可选的，图像获取模块610具体用于：

基于所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆部位；

可选的，还包括：

可选的，坐标调整模块具体用于：

以及，图像生成模块620具体用于：

可选的，图像融合模块630具体用于：

可选的，图像确定模块640具体用于：

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行基于妆容模板的图像处理方法，该方法包括：

基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于妆容模板的图像处理操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的基于妆容模板的图像处理方法中的相关操作。

本发明实施例提供了一种终端，该终端中可集成本发明实施例提供的基于妆容模板的图像处理装置。其中，终端可以为智能手机、PAD(平板电脑)、相机智能试衣镜、智能电视及智能穿戴设备等电子设备。图7为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。如图7所示，该终端包括存储器710及处理器720。所述存储器710，用于存储计算机程序；所述处理器720读取并执行所述存储器710中存储的计算机程序。所述处理器720在执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；

基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

需要说明的是，本发明实施例列举的终端的结构仅是一个示例，并不是对终端结构的限定。

上述实施例中提供的终端、存储介质可执行本发明任意实施例所提供的基于妆容模板的图像处理方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于妆容模板的图像处理方法。

应该留意的是，上文提到的实施例是举例说明本发明，而不是限制本发明，并且本领域的技术人员将能够设计许多可替换的实施例，而不会偏离所附权利要求的范围。在权利要求中，任何放置在圆括号之间的参考符号不应被解读为是对权利要求的限制。动词“包括”和其词形变化的使用不排除除了在权利要求中记载的那些之外的元素或者步骤的存在。在元素之前的冠词“一”或者“一个”不排除复数个这样的元素的存在。本发明可以通过包括几个明显不同的元件的硬件，以及通过适当编程的计算机而实现。在列举几种装置的设备权利要求中，这些装置中的几种可以通过硬件的同一项来体现。在相互不同的从属权利要求中陈述某些措施的单纯事实并不表明这些措施的组合不能被用来获益。

如果期望的话，这里所讨论的不同功能可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，如果期望的话，以上所描述的一个或多个功能可以是可选的或者可以进行组合。

如果期望的话，上文所讨论的各步骤并不限于各实施例中的执行顺序，不同步骤可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，在其他实施例中，以上所描述的一个或多个步骤可以是可选的或者可以进行组合。

这里所要注意的是，虽然以上描述了本发明的示例实施方式，但是这些描述并不应当以限制的含义进行理解。相反，可以进行若干种变化和修改而并不背离如所附权利要求中所限定的本发明的范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种基于妆容模板的图像处理方法，其特征在于，包括：

基于所述局部妆容模板图像生成掩膜图像和调整图像；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取至少一个局部妆容模板图像之前，还包括：

根据待化妆部位制作局部妆容模板图像；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像，包括：

基于所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆部位；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在由所述待化妆目标图像中截取所述待截取区域，得到待调整区域子图像之后，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照预设规则调整所述待调整区域子图像中各个像素点的位置坐标，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部妆容模板图像包括颜色信息分量和透明度信息分量；

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述掩膜图像对所述调整图像和待调整区域子图像进行融合处理，得到所述待调整区域子图像的化妆效果子图像，包括：

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述化妆效果子图像确定所述待化妆图像的化妆效果图像，包括：

9.一种基于妆容模板的图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取至少一个局部妆容模板图像，并根据所述局部妆容模板图像中的特征点确定待化妆目标图像中的待调整区域子图像；

10.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1-8中任一所述的基于妆容模板的图像处理方法。

11.一种终端，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一所述的基于妆容模板的图像处理方法。