CN111402154A - 图像美颜方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种图像美颜方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。本申请提供的图像美颜方法可以兼顾不同的人脸之间的特征差异，对每一有效人脸分别进行美颜，满足用户的需求。

Description

图像美颜方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种图像美颜方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着移动互联网技术的快速发展，移动终端如手机、平板电脑已日渐普及，人们通过移动终端自拍来记录生活的点点滴滴已成为一种时尚。为了拍出满意的照片，通常需要使用具有修饰照片功能的软件来调整面部的局部特征的参数进行美颜。

当图像中具有多个人脸时，通常对图像中的识别到的每个人脸都做相同参数调整的美颜处理，容易忽略不同的人脸之间的特征差异，导致美颜后的图片不能满足用户的需求。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，提供了一种图像美颜方法，该方法包括：

接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；

若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

第二方面，提供了一种图像美颜装置，该装置包括：

第一确定模块，用于接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；

识别模块，用于若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

第二确定模块，用于基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

美颜模块，用于基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行实现本公开第一方面所示的图像美颜方法。

第四方面，提供了一种计算机可读介质，计算机可读介质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本公开第一方面所示的图像美颜方法。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：

在本公开实施例的方案中，先识别图像中的每一有效人脸的人脸特征参数，再根据每一人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数，针对不同的有效人脸，采用与每一有效人脸对应的美颜参数进行美颜，可以兼顾不同的人脸之间的特征差异，对每一有效人脸分别进行美颜，满足用户的需求。

进一步的，先从图像中识别出人脸，再根据每一人脸的人脸面积从多个人脸中筛选得到有效人脸，以对有效人脸进行美颜处理，可以在进行美颜之前，排除掉干扰因素，以准确地对需要美颜的有效人脸进行美颜处理。

进一步的，针对不同的有效人脸，可以进行对应的不同的美颜参数的调整，使得每一有效人脸可以进行针对性的美颜，美颜后的图像更自然，符合用户的要求。

进一步的，在针对每一有效人脸采用不同的美颜参数进行美颜，得到初始美颜图像之后，还可以对图片进行一次全局均色处理，避免分别对有效人脸美颜后，各人脸区域颜色与其他区域有色差，使美颜后的图像更加自然。

本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例提供的一种图像美颜方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种图像美颜方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的采用不同的美颜参数进行美颜的方案的流程示意图；

图4为本公开实施例提供的采用不同的美颜参数进行美颜的方案的流程示意图；

图5为本公开一个示例中的图像美颜方法的流程示意图；

图6为本公开实施例提供的一种图像美颜装置的结构示意图；

图7为本公开实施例提供的一种图像美颜的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元一定为不同的装置、模块或单元，也并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开提供的图像美颜方法、装置、电子设备和计算机可读介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

本公开实施例中提供了一种图像美颜方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101，接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量。

其中，有效人脸是指对图像进行检测后，识别出来需要进行美颜的人脸。

具体的，可以先检测图像中是否有人脸，若检测到人脸，再根据人脸的面积判定是否需要进行美颜，具体的确定有效人脸的数量将在下文进行详细阐述。

步骤S102，若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数。

其中，人脸特征参数可以包括年龄段、性别、脸型、肤色中的一种或多种，还可以包括人种、地域、宗教，还可以识别人脸对应的服饰的特点。

具体的，可以获取图像中的人脸，对人脸的五官细节、人脸各个局部的颜色进行分析，得到每一人脸的人脸特征参数。

步骤S103，基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数。

其中，美颜参数可以包括对人脸的肤色、五官进行调整的参数。

具体的，可以预先设置美颜参数数据库，数据库中设置有多种人脸特征参数，每一人脸特征参数设置有对应的美颜参数；还可以对预设的网络进行训练，将人脸特征参数输入到训练后的模型后，得到对应的美颜参数，具体的美颜参数的确定方式在此不作限制。

步骤S104，基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

具体的，针对不同的有效人脸，采用与每一有效人脸对应的美颜参数进行美颜；还可以确定每一有效人脸所使用的美颜模型，对于不同的有效人脸，采用对应的美颜模型、美颜参数分别进行美颜。

上述实施例中，先识别图像中的每一有效人脸的人脸特征参数，再根据每一人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数，针对不同的有效人脸，采用与每一有效人脸对应的美颜参数进行美颜，可以兼顾不同的人脸之间的特征差异，对每一有效人脸分别进行美颜，满足用户的需求。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，如图2所示，步骤S101的确定图像中的有效人脸的数量，可以包括：

步骤S110，识别图像中的人脸的数量。

具体的，识别图像中的人脸，并统计人脸的数量，此时不进行人脸是否有效的判定。

步骤S120，若人脸的数量大于第二预设数量，分别识别每一人脸的完整度。

具体的，当人脸的数量大于第二预设数量时，获取每一人脸的面积，根据每一人脸的面积判断各个人脸是否为有效人脸。

在具体实施过程中，步骤S120的分别识别每一人脸的完整度，可以包括：

(1)获取图像中各个人脸的人脸面积，并确定最大人脸面积；

(2)针对每一人脸，将该人脸的人脸面积与最大人脸面积的比值作为该人脸的完整度。

在其他实施方式中，还可以获取平均人脸面积，根据每一人脸的人脸面积和平均人脸面积之间的比值，确定该人脸的完整度。

在其他实施方式中，还可以识别每一人脸中出现的五官是否完整，根据五官的完整度确定人脸的完整度。

步骤S130，将完整度大于预设阈值的人脸作为有效人脸，得到有效人脸的数量。

具体的，若完整度小于或等于预设阈值，则对应的人脸为无效人脸，无需再进行美颜；若完整度大于预设阈值，则将该人脸作为有效人脸，并进行美颜处理。

上述实施例中，先从图像中识别出人脸，再根据每一人脸的人脸面积从多个人脸中筛选得到有效人脸，以对有效人脸进行美颜处理，可以在进行美颜之前，排除掉干扰因素，以准确地对需要美颜的有效人脸进行美颜处理。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S104的基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，可以包括：

(1)基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型。

如图3所示，针对不同的有效人脸可以设置相同的预设模型，将不同的美颜参数对同一个预设模型进行调整，得到用于每一有效人脸的美颜模型。

在一种实施过程中，基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，可以包括：

基于每一有效人脸的美颜参数对预设模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

如图4所示，还可以针对不同的有效人脸设置不同的初始美颜模型，将不同的美颜参数分别对不同的初始美颜模型进行调整，得到用于每一有效人脸的美颜模型。

在另一种实施过程中，基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，可以包括：

a、基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜模型类别，获取与美颜模型类别对应的初始美颜模型；

b、基于每一有效人脸的美颜参数分别对所获取的对应的初始美颜模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

(2)基于每一有效人脸的美颜模型分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

上述实施例中，针对不同的有效人脸，可以进行对应的不同的美颜参数的调整，使得每一有效人脸可以进行针对性的美颜，美颜后的图像更自然，符合用户的要求。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S104的基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，可以包括：

(1)基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到初始美颜图像；

(2)获取初始美颜图像的背景颜色，并获取每一有效人脸所在的人脸区域的颜色；

(3)基于背景颜色和每一有效人脸所在的人脸区域的颜色，对初始美颜图像进行平滑处理，得到美颜后的图像。

具体的，在针对每一有效人脸采用不同的美颜参数进行美颜，得到初始美颜图像之后，还可以对图片进行一次全局均色处理，避免分别对有效人脸美颜后，各人脸区域颜色与其他区域有色差，使美颜后的图像更加自然。

上述的图像美颜方法，先识别图像中的每一有效人脸的人脸特征参数，再根据每一人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数，针对不同的有效人脸，采用与每一有效人脸对应的美颜参数进行美颜，可以兼顾不同的人脸之间的特征差异，对每一有效人脸分别进行美颜，满足用户的需求。

进一步的，先从图像中识别出人脸，再根据每一人脸的人脸面积从多个人脸中筛选得到有效人脸，以对有效人脸进行美颜处理，可以在进行美颜之前，排除掉干扰因素，以准确地对需要美颜的有效人脸进行美颜处理。

进一步的，针对不同的有效人脸，可以进行对应的不同的美颜参数的调整，使得每一有效人脸可以进行针对性的美颜，美颜后的图像更自然，符合用户的要求。

进一步的，在针对每一有效人脸采用不同的美颜参数进行美颜，得到初始美颜图像之后，还可以对图片进行一次全局均色处理，避免分别对有效人脸美颜后，各人脸区域颜色与其他区域有色差，使美颜后的图像更加自然。

为了便于更清楚地了解本申请实施例的图像美颜方法，以下将结合具体示例对本申请提供的图像美颜方法进行进一步详细阐述。

如图5所示，在一个示例中，本申请提供的图像美颜方法，可以包括如下步骤：

1)打开相机(或者从本地选择一张图片)，检测照片中是否存在人脸及人脸数量；

2)如果识别照片中人脸数量多于1，则进一步获取照片中各人脸区域面积，并根据人脸面积判断有效人脸数量；

其中，有效人脸的具体判断办法为：

a.判断各人脸的完整度，如果完整度低于某个阈值，则认为是无效人脸

b.以照片中面积最大的人脸为基准，将其他人脸与最大人脸做对比，大小差异在一定阈值范围内则认为是多人合影为有效人脸，否则认为是干扰因素为无效人脸；

3)判断有效人脸数量是否大于1，大于1则认为当前为多人脸模式，需要对多人脸做美颜处理；

4)对每个有效人脸识别各自的年龄段、性别、脸型、肤色等信息(即人脸特征参数)；

5)根据识别到的这些信息在所有的美颜模型中，为每个人脸选择针对性的美颜基础模型(即美颜模型)；

6)将选出的针对性美颜基础模型应用到各个人脸中，并结合人脸点位图等调整各美颜小项的参数，然后做标准的美颜算法处理；

7)在美颜结束后，根据每个人脸区域的颜色以及图片的背景颜色，对图片做一次全局均色处理，或者平滑处理等。

8)经过上面的处理以后，就可以得到最终美颜后的照片。

本公开实施例提供了一种图像美颜装置，如图6所示，该图像美颜装置60可以包括：第一确定模块601、识别模块602、第二确定模块603和美颜模块604，其中，

第一确定模块601，用于接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；

识别模块602，用于若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

第二确定模块603，用于基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

美颜模块604，用于基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，第一确定模块601在确定图像中的有效人脸的数量时，具体用于：

识别图像中的人脸的数量；

若人脸的数量大于第二预设数量，分别识别每一人脸的完整度；

将完整度大于预设阈值的人脸作为有效人脸，得到有效人脸的数量。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，第一确定模块601在分别识别每一人脸的完整度时，具体用于：

获取图像中各个人脸的人脸面积，并确定最大人脸面积；

针对每一人脸，将该人脸的人脸面积与最大人脸面积的比值作为该人脸的完整度。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，美颜模块604在基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像时，具体用于：

基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜模型分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，美颜模块604在基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型时，具体用于：

基于每一有效人脸的美颜参数对预设模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，美颜模块604在基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型时，具体用于：

基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜模型类别，获取与美颜模型类别对应的初始美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对所获取的对应的初始美颜模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，美颜模块604在基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像时，具体用于：

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到初始美颜图像；

获取初始美颜图像的背景颜色，并获取每一有效人脸所在的人脸区域的颜色；

基于背景颜色和每一有效人脸所在的人脸区域的颜色，对初始美颜图像进行平滑处理，得到美颜后的图像。

上述的图像美颜装置，先识别图像中的每一有效人脸的人脸特征参数，再根据每一人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数，针对不同的有效人脸，采用与每一有效人脸对应的美颜参数进行美颜，可以兼顾不同的人脸之间的特征差异，对每一有效人脸分别进行美颜，满足用户的需求。

进一步的，先从图像中识别出人脸，再根据每一人脸的人脸面积从多个人脸中筛选得到有效人脸，以对有效人脸进行美颜处理，可以在进行美颜之前，排除掉干扰因素，以准确地对需要美颜的有效人脸进行美颜处理。

进一步的，针对不同的有效人脸，可以进行对应的不同的美颜参数的调整，使得每一有效人脸可以进行针对性的美颜，美颜后的图像更自然，符合用户的要求。

进一步的，在针对每一有效人脸采用不同的美颜参数进行美颜，得到初始美颜图像之后，还可以对图片进行一次全局均色处理，避免分别对有效人脸美颜后，各人脸区域颜色与其他区域有色差，使美颜后的图像更加自然。

本公开实施例的图片的图像美颜装置可执行本公开的实施例所提供的一种图片的图像美颜方法，其实现原理相类似，本公开各实施例中的图片的图像美颜装置中的各模块所执行的动作是与本公开各实施例中的图片的图像美颜方法中的步骤相对应的，对于图片的图像美颜装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应的图片的图像美颜方法中的描述，此处不再赘述。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备700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7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。

电子设备包括：存储器以及处理器，其中，这里的处理器可以称为下文的处理装置701，存储器可以包括下文中的只读存储器(ROM)702、随机访问存储器(RAM)703以及存储装置708中的至少一项，具体如下所示：

如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，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，其包括承载在非暂态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709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701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。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

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：

接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；

若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

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但不限于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模块或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，模块或单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，美颜模块还可以被描述为“对每一有效人脸分别进行美颜的模块”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像美颜方法，包括：

接收待美颜的图像，确定图像中的有效人脸的数量；

若有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

根据本公开的一个或多个实施例，确定图像中的有效人脸的数量，包括：

识别图像中的人脸的数量；

若人脸的数量大于第二预设数量，分别识别每一人脸的完整度；

将完整度大于预设阈值的人脸作为有效人脸，得到有效人脸的数量。

根据本公开的一个或多个实施例，分别识别每一人脸的完整度，包括：

获取图像中各个人脸的人脸面积，并确定最大人脸面积；

针对每一人脸，将该人脸的人脸面积与最大人脸面积的比值作为该人脸的完整度。

根据本公开的一个或多个实施例，基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜模型分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

根据本公开的一个或多个实施例，基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数对预设模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

根据本公开的一个或多个实施例，基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，包括：

基于人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜模型类别，获取与美颜模型类别对应的初始美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对所获取的对应的初始美颜模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

根据本公开的一个或多个实施例，基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到初始美颜图像；

获取初始美颜图像的背景颜色，并获取每一有效人脸所在的人脸区域的颜色；

基于背景颜色和每一有效人脸所在的人脸区域的颜色，对初始美颜图像进行平滑处理，得到美颜后的图像。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种图像美颜方法，其特征在于，包括：

接收待美颜的图像，确定所述图像中的有效人脸的数量；

若所述有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

基于所述人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

2.根据权利要求1所述的图像美颜方法，其特征在于，所述确定所述图像中的有效人脸的数量，包括：

识别所述图像中的人脸的数量；

若所述人脸的数量大于第二预设数量，分别识别每一人脸的完整度；

将完整度大于预设阈值的人脸作为所述有效人脸，得到所述有效人脸的数量。

3.根据权利要求1所述的图像美颜方法，其特征在于，所述分别识别每一人脸的完整度，包括：

获取图像中各个人脸的人脸面积，并确定最大人脸面积；

针对每一人脸，将该人脸的人脸面积与所述最大人脸面积的比值作为该人脸的完整度。

4.根据权利要求1所述的图像美颜方法，其特征在于，所述基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜模型分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

5.根据权利要求4所述的图像美颜方法，其特征在于，所述基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数对预设模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

6.根据权利要求4所述的图像美颜方法，其特征在于，所述基于每一有效人脸的美颜参数获取每一有效人脸的美颜模型，包括：

基于所述人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜模型类别，获取与所述美颜模型类别对应的初始美颜模型；

基于每一有效人脸的美颜参数分别对所获取的对应的初始美颜模型进行设置，得到每一有效人脸的美颜模型。

7.根据权利要求1所述的图像美颜方法，其特征在于，所述基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像，包括：

基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到初始美颜图像；

获取所述初始美颜图像的背景颜色，并获取每一有效人脸所在的人脸区域的颜色；

基于所述背景颜色和每一有效人脸所在的人脸区域的颜色，对所述初始美颜图像进行平滑处理，得到美颜后的图像。

8.一种图像美颜装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于接收待美颜的图像，确定所述图像中的有效人脸的数量；

识别模块，用于若所述有效人脸的数量大于第一预设数量，分别识别每一有效人脸的人脸特征参数；

第二确定模块，用于基于所述人脸特征参数确定每一有效人脸的美颜参数；

美颜模块，用于基于每一有效人脸的美颜参数分别对每一有效人脸进行美颜，得到美颜后的图像。

9.一种电子设备，其特征在于，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1-7任一项所述的图像美颜方法。

10.一种计算机可读介质，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1-7任一项所述的图像美颜方法。

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