CN111339971A - 视频中人体肩颈处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供一种视频中人体肩颈处理方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域，该方法包括：确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。通过本公开的方案，提高了视频中连续帧图片中人体肩颈处理的平滑性和稳定性，提高了视频中肩颈美体处理的真实性和连贯性。

Description

视频中人体肩颈处理方法、装置及电子设备

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频中人体肩颈处理方法、 装置及电子设备。

背景技术

随着图像处理技术的发展，视频中实时人体美化功能日益普及，图像处理 的要求也越来越高。现有的图片处理方案主要是针对图片中人体进行整体比例 的拉伸瘦身等美化处理，导致美化后的效果较为失真，美化类型较为单一，无 法有效美化人体达到天鹅颈的效果。

可见，现有的视频人体美化方法存在美化效果较差、美化类型较为单一、 无法有效美化人体达到天鹅颈的效果的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供一种视频中人体肩颈处理，至少部分解决现 有技术中存在的问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频中人体肩颈处理方法，包括：

确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的肩颈形 变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述美体处理参数至 少包括操作位点、操作方向和操作类型；

对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐 变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对所述初始帧图片之后的连 续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作的步骤，包 括：

检测当前帧图片中人体的肩部关键点；

获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态，其中，所述检测状 态包括稳定和不稳定中的任一种；

根据所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态和所述当前帧图片的 上一帧图片中的美体等级，确定所述当前帧图片的目标美体等级；

对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形 变操作。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述根据所述当前帧图片中人体 的肩部关键点的检测状态和所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级，确定所 述当前帧图片的目标美体等级的步骤，包括：

获取所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级；

若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳定状态，则将所述 当前帧图片的上一帧图片的美体等级增加一个单位值，作为所述当前帧图片的 目标美体等级；

若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定状态，则将所 述当前帧图片的上一帧图片的美体等级减少一个单位值，作为所述当前帧图片 的目标美体等级。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取所述当前帧图片中人体 的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

计算所述当前帧图片中人体的肩部关键点的置信度；

根据所述肩部关键点的置信度计算所述置信度的均值和方差；

根据所述置信度的均值和方差，确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点 的检测状态。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述根据所述置信度的均值和方 差，确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若所述置信度的均值大于或者等于第一阈值，且所述置信度的方差小于或 者等于第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳 定状态；

若所述置信度的均值小于所述第一阈值，或者，所述置信度的方差大于所 述第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定 状态。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取所述当前帧图片中人体 的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若未检测到所述当前帧图片中人体的肩部关键点，则将所述当前帧图片中 人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定状态。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取所述当前帧图片中人体 的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若检测到所述当前帧图片中人体两侧的肩部关键点错位，则将所述当前帧 图片中人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对所述初始帧图片之后的连 续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作的步骤，还 包括：

若接收到用户作用于目标控件上的设定美体等级，则直接将所述当前帧图 片的目标美体等级调节为所述设定美体等级；

对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述设定美体等级对应的肩颈形 变操作。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述确定视频的初始帧图片中人 体的肩颈形变区域的步骤，包括：

获取所述初始帧图片中人体的多个参考关键点；

在多个所述参考关键点中，选择与所述人体的肩颈关联的目标关键点，其 中，所述目标关键点至少包括肩部关键点和臀部关键点；

根据所述目标关键点，确定所述图片中人体的肩颈形变区域。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对所述当前帧图片中的肩颈 形变区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形变操作的步骤，包括：

确定所述当前帧图片中人体的人脸区域；

计算所述肩颈形变区域和所述人脸区域的重合区域；

对所述肩颈形变区域中除了所述重合区域之外的区域执行所述目标美体等 级对应的肩颈形变操作。

第二方面，本公开实施例提供了一种视频中人体肩颈处理装置，包括：

确定模块，用于确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所 述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

获取模块，用于获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述 美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；

处理模块，用于对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执 行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单 位值。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个 处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行前述第一方面或第一方面的任一 实现方式中的视频中人体肩颈处理方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非 暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行 前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的视频中人体肩颈处理方法。

第五方面，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产 品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，该计算机程序包括程 序指令，当该程序指令被计算机执行时，使该计算机执行前述第一方面或第一 方面的任一实现方式中的视频中人体肩颈处理方法。

本公开实施例中的视频中人体肩颈处理方案，包括：确定视频的初始帧图 片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体 的肩颈区域中发生形变的区域；获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数， 其中，所述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；对所述初 始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形 变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。通过本公开的方案，提 高了视频中连续帧图片中人体肩颈处理的平滑性和稳定性，提高了视频中肩颈 美体处理的真实性和连贯性。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使 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的前提下，还可 以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本公开实施例提供的一种视频中人体肩颈处理方法的流程示意图；

图2和图3为本公开实施例提供的视频中人体肩颈处理方法所涉及的视频 中的图片中人体示意图；

图4为本公开实施例提供的另一种视频中人体肩颈处理方法的部分流程示 意图；

图5为本公开实施例提供的另一种视频中人体肩颈处理方法的部分流程示 意图；

图6为本公开实施例提供的另一种视频中人体肩颈处理方法的部分流程示 意图；

图7为本公开实施例提供的视频中人体肩颈处理方法所涉及的视频中人体 的肩颈形变区域的示意图；

图8为本公开实施例提供的一种视频中人体肩颈处理装置的结构示意图；

图9为本公开实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本 说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实 施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另 外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不 同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是， 在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。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。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。 应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述 的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应 了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方 式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何 数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面 中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的 基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数 目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意 的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所 属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

本公开实施例提供一种视频中人体肩颈处理方法。本实施例提供的视频中 人体肩颈处理方法可以由一计算装置来执行，该计算装置可以实现为软件，或 者实现为软件和硬件的组合，该计算装置可以集成设置在服务器、终端设备等 中。

参见图1，本公开实施例提供的一种视频中人体肩颈处理方法，包括：

S101，确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的 肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

本实施例提供的方法，主要应用于终端美颜应用程序中针对视频中人体肩 颈区域的美化过程。如图2所示，由于先天或者后天因素，部分人体的肩颈区 域呈现一定程度的坡度，即斜方肌太发达，影响美观，多数人的审美认为，如 图3所示的肩颈水平线条，即天鹅颈则是符合审美的肩颈线条。

具体实施时，首先从视频的初始帧人体的肩颈区域中发生形变的区域，定 义为肩颈形变区域，如图2中所示的区域即为人体的肩颈形变区域。所述视频 的初始帧可以为视频的第一帧，或者视频播放时进入肩颈美体处理流程时的第 一帧。

在进行初始帧图片处理时，终端根据算法识别出初始帧图片中的人体对应 的像素点，并确定主要部位的关键点，例如肩部关键点、人脸关键点、臀部关 键点等，依此来确定该初始帧图片中人体的肩颈形变区域。

S102，获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述美体处理 参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；

在依据上述步骤确定初始帧图片中人体的肩颈形变区域后，即可对所确定 的肩颈形变区域内的像素点进行特征分析，以确定后续进行美体处理所关联的 参数，例如处理的操作位点、处理的操作方向和操作类型等，将此类参数定义 为美体处理参数。

S103，对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等 级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。

针对肩颈形变区域进行肩颈美体处理的过程为：确定肩颈形变区域的操作 位点，在该操作位点按照操作方向执行对应所述操作类型对应的肩颈美体操作， 即可使得肩颈区域恢复形变，达到由图2到图3的肩颈美体效果。

为保证视频中针对人体肩颈美体处理的连续性和渐变性，在视频的初始帧 图片之后有连续多帧图片，依次对每帧图片进行美体等级逐渐变化的肩颈形变 操作，在这个过程中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值，这样，连续帧图 片的肩颈美体处理过程是平滑的、渐进的，美体等级逐渐增大或者美体等级逐 渐减小，美体效果逐渐加强或者逐渐消失。

上述本发明实施例提供的视频中人体肩颈的处理方法，通过针对视频中连 续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，不会出现 骤变的情况，优化了视频中人体肩颈处理效果。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，如图4所示，所述对所述初始帧 图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操 作的步骤，可以包括：

S401，检测当前帧图片中人体的肩部关键点；

肩部关键点为与肩颈形变区域关联性较大的特征点，本实施方式中以肩部 关键点的监测状态来推断视频的图片中人体的稳定性，进而作为美体等级的确 定依据。首先，在初始帧之后连续帧图片中的每帧图片进行处理，先检测出该 当前帧图片中人体的肩部关键点。

S402，获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态，其中，所述 检测状态包括稳定和不稳定中的任一种；

在依据上述步骤检测到当前帧图片中人体的肩部关键点，即可进一步获取 该当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态，即判断该当前帧图片中的肩部 关键点相对于上一阵图片中的肩部关键点是否稳定。

S403，根据所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态和所述当前帧 图片的上一帧图片中的美体等级，确定所述当前帧图片的目标美体等级；

可选的，如图5所示，所述根据所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检 测状态和所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级，确定所述当前帧图片的目 标美体等级的步骤，可以包括：

S501，获取所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级；

为保证相邻帧图片之间变化的平滑程度，设定相邻帧图片的美体等级相差 单位值，在确定当前帧图片的美体等级时，先获取该当前帧图片的上一帧图片 的美体等级。当前帧图片的上一帧图片若为视频的初始帧，则可以直接将上一 帧图片的美体等级定义为0。

S502，若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳定状态，则 将所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级增加一个单位值，作为所述当前帧 图片的目标美体等级；

S503，若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定状态， 则将所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级减少一个单位值，作为所述当前 帧图片的目标美体等级。

若依据上述步骤得到该当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态，则再 结合上一帧图片的美体等级来确定当前帧图片的美体等级，定义为目标美体等 级。例如，若当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳定状态，表示该 视频中的当前帧图片中的人体显示状态是稳定的，可以继续在当前帧图片中人 体的肩颈形变区域进行美体处理的基础上，继续进行美体处理，美体程度是逐 渐增强的，即将上一帧图片的美体等级增加一个单位值，作为当前帧图片的目 标美体等级，对应的美体效果相对于上一帧图片的美体效果是略微增强的。反 之，若当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态是不稳定状态，则表示该视 频中的当前帧图片中的人体显示状态是不稳定的，若继续进行美体处理则会使得美体动作与图片中人体存在状态不匹配，处理失真程度较为严重，需要减弱 美体程度，而为了避免骤变影响整体显示效果，控制当前帧及之后图片的美体 程度是逐渐减弱的，即将上一帧图片的美体等级减少一个单位值，作为当前帧 图片的目标美体等级，对应的美体效果相对于上一帧图片的美体效果是略微减 弱的。

S404，对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述目标美体等级对应的 肩颈形变操作。

依据上述步骤确定该当前帧图片的目标美体等级后，即可针对该当前帧图 片中的肩颈形变区域执行对应该目标美体等级的肩颈形变操作。由于该当前帧 图片的目标美体等级与上一帧图片的美体等级增加或者减少一个单位值，则相 应的肩颈美体处理的效果是略微增强或者减弱，使得美体效果更真实和平缓。

确定每一当前帧图片中肩部关键点的检测状态的方式可以有多种，例如可 以根据置信度、检测结果等方式来确定。下面将结合各实施方式来具体说明。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，如图6所示，所述获取所述当前 帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，可以包括：

S601，计算所述当前帧图片中人体的肩部关键点的置信度；

本实施方式依靠人体的肩部关键点的置信度来获取肩部关键点的检测状 态。具体的，置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体 参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种 概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一 定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。

S602，根据所述肩部关键点的置信度计算所述置信度的均值和方差；

在依据上述步骤计算出肩部关键点的置信度之后，再依此来计算置信度的 均值和方差，作为后续检测状态的判断依据。

S603，根据所述置信度的均值和方差，确定所述当前帧图片中人体的肩部 关键点的检测状态。

具体的，所述根据所述置信度的均值和方差，确定所述当前帧图片中人体 的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若所述置信度的均值大于或者等于第一阈值，且所述置信度的方差小于或 者等于第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳 定状态；

若所述置信度的均值小于所述第一阈值，或者，所述置信度的方差大于所 述第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定 状态。

置信度的方差越大，置信度的均值越小则表示肩部关键点越不稳定，肩部 关键点的检测状态为不稳定状态。反之，置信度的方差越小，置信度的均值越 大则表示肩部关键点越稳定，肩部关键点的检测状态为稳定状态。

此外，根据本公开实施例的另一种具体实现方式，所述获取所述当前帧图 片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，可以包括：

若未检测到所述当前帧图片中人体的肩部关键点，则将所述当前帧图片中 人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定状态。

视频应用开启肩颈美体效果后，天鹅颈的效果的美体等级开始慢慢从0达 到最终的程度，如果这个过程中突然检测不到肩部关键点，那么就让效果慢慢 从当前程度达到0，这时候形变的区域停止在原来的位置，如果减小程度的过程 中又突然检测到了肩部关键点并且检测到的两个肩部关键点是稳定的，则让效 果再从当前值再慢慢达到最终的效果，但是形变的区域要立即变化，如果形变 的区域也是慢慢移动的话就会让用户看到非常突兀。当监测不到人脸的或者人 体关键点的时候，天鹅颈的效果开始消失，直到人脸关键点和人体关键点都能 监测出来。

根据本公开实施例的另一种具体实现方式，所述获取所述当前帧图片中人 体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若检测到所述当前帧图片中人体两侧的肩部关键点错位，则将所述当前帧 图片中人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定。

对于视频中肩部偶发的互换现象，即为左肩的关键点和右肩的关键点互换， 需要单独处理左右肩膀的关键点的交换情况，输出肩部关键点是否交换的标志 位，统计该标志位的均值和方差，根据均值和方差判断关键点是否稳定，如果 不稳定，则设置天鹅颈的效果开始消失。

根据本公开实施例的另一种具体实现方式，所述对所述初始帧图片之后的 连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作的步骤， 还包括：

若接收到用户作用于目标控件上的设定美体等级，则直接将所述当前帧图 片的目标美体等级调节为所述设定美体等级；

对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述设定美体等级对应的肩颈形 变操作。

上述各实施方式的肩颈美体效果效果的呈现始终是渐渐变化的，目的是让 用户感知不到算法再进行形变，视频看起来不那么突兀，除非用户手动调节滑 杆，这个时候用户是期望能看立即看到效果的，这时候天鹅颈的程度就立即显 现出来。

下面，将对视频中每一帧图片中人体的肩颈形变区域的确定过程和肩颈美 体处理过程做进一步限定。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述确定视频的初始帧图片中人 体的肩颈形变区域的步骤，包括：

获取所述初始帧图片中人体的多个参考关键点；

在多个所述参考关键点中，选择与所述人体的肩颈关联的目标关键点，其 中，所述目标关键点至少包括肩部关键点和臀部关键点；

根据所述目标关键点，确定所述图片中人体的肩颈形变区域。

本实施方式对图片中人体的肩颈形变区域作了进一步限定。具体的，对所 述图片进行特征点分析，以获取该图片中的多个参考关键点，例如对应图片中 的人脸关键点、头部关键点、肩部关键点、臀部关键点、肢体关键点等。

在依据上述步骤分析获得该图片中人体的多个参考关键点之后，即可从中 选择与此次肩颈美体关联的关键点，例如肩部关键点和臀部关键点，定义此类 关键点为目标关键点。

在确定了所述图片中人体的肩部关键点和臀部关键点后，即可以此来绘制 人体的肩颈形变区域。

具体的，上述根据所述目标关键点，确定所述图片中人体的肩颈形变区域 的步骤，可以包括：

首先，根据所述目标关键点确定所述图片中人体的参考中线的尺寸；

考虑到图片中人体距离屏幕的远近会影响人体的肩颈形变区域的大小，在 确定人体的肩颈形变区域之前，要先确定人体的距离屏幕的参考中线的尺寸， 如图2和图3中所示的Z。具体实施时，根据图片中人体的肩部关键点、臀部关 键点等来确定参考中线的尺寸。

可选的，所述根据所述目标关键点确定所述图片中人体的参考中线的尺寸 的步骤，可以包括：

确定所述人体的两个肩部关键点之间的肩部中点，以及两个臀部关键点之 间的臀部中点；

确定所述人体的肩部中点和所述臀部中点之间的参考中线；

测量所述人体的参考中线的尺寸。

其次，根据所述人体的参考中线的尺寸，确定肩颈区域的宽度和高度；

可选的，所述根据所述人体的参考中线的尺寸，确定肩颈区域的宽度和高 度的步骤，包括：

将所述人体的参考中线的尺寸乘以第一比例系数，得到所述肩颈区域的宽 度，以及，将所述人体的参考中线的尺寸乘以第二比例系数，得到所述肩颈区 域的高度。

如图2、3和7所示，确定了图片中人体的参考中线的尺寸后，即可确定肩 颈区域的宽度和高度。例如，肩颈区域的宽度W＝L*R1，高度H＝L*R2。其中， R1、R2为一个比率系数，根据不同场景选择合适的系数来确定合适的取值。

最后，根据所述肩部关键点和所述肩颈区域的宽度和高度，确定所述人体 的肩颈形变区域。

进一步的，所述根据所述肩部关键点和所述肩颈区域的宽度和高度，确定 所述人体的肩颈形变区域的步骤，包括：

确定所述人体的肩部关键点连线；

以每个所述肩部关键点为基准，绘制与所述肩部关键点连线呈预设夹角的 直角边；

根据所述直角和所述肩颈区域的宽度和高度，绘制位于所述人体的头部两 侧的矩形肩颈形变区域。

可选的，所述预设夹角为45度角。

具体的，如图7所示，其中，W₁为区域水平方向正半轴宽度，W₂为区域水 平负半轴宽度，H₁为区域垂直正半轴宽度，H₂为区域垂直负半轴宽度，θ为区 域角度，O为区域中心点。

宽度W和高度H确定后，肩颈形变区域的大小就定了，然后根据肩部关键 点的连线，与改线条成45度角分别放置两个区域，然后沿着途中所示方向对该 区域做形变向下向中心拉伸的处理。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取所述肩颈形变区域对应 的美体处理参数，其中，所述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操 作类型的步骤，可以包括：

确定所述人体的肩颈边缘线与所述肩颈形变区域的交叉点，作为所述操作 位点；

将与所述矩形肩颈形变区域的矩形边平行且指向所述肩颈中部的方向作为 操作方向；

确定操作类型为在所述操作位点沿着所述操作方向向所述肩颈内部拉伸的 操作。

进一步的，所述在所述肩颈形变区域的操作位点，按照所述操作方向执行 对应所述操作类型对应的肩颈美体操作，以使得所述肩颈形变区域恢复形变的 步骤，包括：

确定所述肩颈形变区域内的全部待调整的目标像素点；

确定每个目标像素点距离参考坐标系的相对距离；

根据所述目标像素点距离所述参考坐标系的相对距离，查找所述目标像素 点对应的原参考像素点；

根据所述原参考像素点的像素值调整所述目标像素点的像素值。

如图7所示，首先一个形变区域由以下几个信息组成：

1.中心点O的坐标位置(x₀，y₀)；

2.区域与水平线的角度θ；

3.区域水平和垂直方向的正负半轴W₁，W₂，H₁，H₂；

4.拉伸形变的水平和垂直方向的程度s₀，s₁。s₀、s₁小于1则向中心点进行 进行放大，大于1则进行挤压。

1.确定好区域的参数后，首先便利图像中每个像素，先判断像素在不在我们 的形变区域内，如果在(如图中的点)则进行下面的操作，否则不进行操作。

2.首先计算该点距离坐标轴的相对距离(图中虚线)，范围为(0～1)之间， 我们计为Offset_x_ratio(距离x轴)、Offset_y_ratio(距离y轴)；

3.以水平方向为例子，首先计算改点水平方向的最大形变程度S₀(S₀<＝s₀)

S₀＝s₀–(s₀–1.0)*Offset_x_ratio；

S₀程度与该点与x轴距离有关，距离越大，越接近1，否则越接近s₀；

4.得到水平方向最大程度后，再计算当前的实际水平方向程度F₀(F₀<＝S₀)

F₀＝S₀–(S₀–1.0)*Offset_y_ratio；

F₀程度与该点与y轴距离有关，距离越大，越接近1，否则越接近S₀；

5.得到F₀后再计算该点的像素结果应该是由原图的哪个位置的像素来差值。

coor_x coor_y为当前点的坐标，P1_x、P1_y为P1点的x，y轴坐标，res_x res_y为结果点，

res_x＝F₀*(coor_x–P1_x)+P1_x；

res_y＝F₀*(coor_y–P1_y)+P1_y；

6.最后res_x res_y的坐标位置的像素值搬运到当前coor_x,coor_y的点。

垂直方向同理。如此，即可完成图片中人体肩颈区域的美体处理。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对所述当前帧图片中的肩颈 形变区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形变操作的步骤，包括：

确定所述当前帧图片中人体的人脸区域；

计算所述肩颈形变区域和所述人脸区域的重合区域；

对所述肩颈形变区域中除了所述重合区域之外的区域执行所述目标美体等 级对应的肩颈形变操作。

本实施方式对肩颈形区域的处理过程作了进一步限定。考虑到天鹅颈的形 变范围和人脸比较近，所以需要对人脸进行保护避免出现拉下巴的情况。需要 额外借助人脸关键点，根据人脸关键点得到脸部的区域，之后再根据人脸关键 点适当减小天鹅颈的形变范围，这样既保护人脸又达到了天鹅颈的效果。

与上面的方法实施例相对应，参见图8，本公开实施例还提供了一种视频中 人体肩颈处理装置80，包括：

确定模块801，用于确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中， 所述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

获取模块802，用于获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所 述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；

处理模块803，用于对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域 执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差 单位值。

图8所示装置可以对应的执行上述方法实施例中的内容，本实施例未详细 描述的部分，参照上述方法实施例中记载的内容，在此不再赘述。

参见图9，本公开实施例还提供了一种电子设备90，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个 处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行前述方法实施例中的视频中人体 肩颈处理方法。

本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机 可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实 施例中的视频中人体肩颈处理方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储 在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，该计算机程序包括程序指令，当 该程序指令被计算机执行时，使该计算机执行前述方法实施例中的的视频中人 体肩颈处理方法。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备90的结构 示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本 电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便 携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸 如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图9示出的电子设备仅仅是一个示例， 不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备90可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理 器等)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储装 置908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和 处理。在RAM 903中，还存储有电子设备90操作所需的各种程序和数据。处 理装置901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O) 接口905也连接至总线904。

通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、 鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液 晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等 的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备90与其 他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子 设备90，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地 实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为 计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承 载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示 的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909 从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM 902被安装。 在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上 述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质 或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例 如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装 置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包 括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机 访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM 或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁 存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可 以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者 器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在 基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代 码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号 或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质 以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输 用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可 读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、 光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在， 而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序 被该电子设备执行时，使得该电子设备能够实现上述方法实施例提供的方案。

或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多 个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备能够实现上述方法实施例提供的 方案。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的 计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、 Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的 程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算 机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算 机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形 中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN) —连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提 供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计 算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图 中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、 或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应 当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图 中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执 行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的 是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可 以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用 硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以 通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本 应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开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公开揭露的技术范围内，可轻易想到 的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围 应以权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种视频中人体肩颈处理方法，其特征在于，包括：

确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；

对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作的步骤，包括：

检测当前帧图片中人体的肩部关键点；

获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态，其中，所述检测状态包括稳定和不稳定中的任一种；

根据所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态和所述当前帧图片的上一帧图片中的美体等级，确定所述当前帧图片的目标美体等级；

对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形变操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态和所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级，确定所述当前帧图片的目标美体等级的步骤，包括：

获取所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级；

若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳定状态，则将所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级增加一个单位值，作为所述当前帧图片的目标美体等级；

若所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定状态，则将所述当前帧图片的上一帧图片的美体等级减少一个单位值，作为所述当前帧图片的目标美体等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

计算所述当前帧图片中人体的肩部关键点的置信度；

根据所述肩部关键点的置信度计算所述置信度的均值和方差；

根据所述置信度的均值和方差，确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述置信度的均值和方差，确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若所述置信度的均值大于或者等于第一阈值，且所述置信度的方差小于或者等于第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为稳定状态；

若所述置信度的均值小于所述第一阈值，或者，所述置信度的方差大于所述第二阈值，则确定所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态为不稳定状态。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若未检测到所述当前帧图片中人体的肩部关键点，则将所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定状态。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态的步骤，包括：

若检测到所述当前帧图片中人体两侧的肩部关键点错位，则将所述当前帧图片中人体的肩部关键点的检测状态确定为不稳定。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作的步骤，还包括：

若接收到用户作用于目标控件上的设定美体等级，则直接将所述当前帧图片的目标美体等级调节为所述设定美体等级；

对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述设定美体等级对应的肩颈形变操作。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域的步骤，包括：

获取所述初始帧图片中人体的多个参考关键点；

在多个所述参考关键点中，选择与所述人体的肩颈关联的目标关键点，其中，所述目标关键点至少包括肩部关键点和臀部关键点；

根据所述目标关键点，确定所述图片中人体的肩颈形变区域。

10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述当前帧图片中的肩颈形变区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形变操作的步骤，包括：

确定所述当前帧图片中人体的人脸区域；

计算所述肩颈形变区域和所述人脸区域的重合区域；

对所述肩颈形变区域中除了所述重合区域之外的区域执行所述目标美体等级对应的肩颈形变操作。

11.一种视频中人体肩颈处理装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定视频的初始帧图片中人体的肩颈形变区域，其中，所述人体的肩颈形变区域为所述图片中人体的肩颈区域中发生形变的区域；

获取模块，用于获取所述肩颈形变区域对应的美体处理参数，其中，所述美体处理参数至少包括操作位点、操作方向和操作类型；

处理模块，用于对所述初始帧图片之后的连续帧图片中的肩颈形变区域执行美体等级逐渐变化的肩颈形变操作，其中，相邻帧图片的美体等级均相差单位值。

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1-10中任一项所述的视频中人体肩颈处理方法。

13.一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述权利要求1-10中任一项所述的视频中人体肩颈处理方法。

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