CN111461970B - 图像处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、装置和电子设备,涉及图像处理技术领域。具体实现方案为:在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择至少两个特征点,且至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或者最大直径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,提高了美瞳的覆盖位置的准确度。

Description

图像处理方法、装置和电子设备
技术领域
本申请涉及图像处理领域中的计算机视觉技术领域,尤其涉及一种图像处理方法、装置和电子设备。
背景技术
美妆在短视频、拍摄工具等与拍人有关的拍照领域,都有很好的应用。美瞳在美妆中起到了画龙点睛之笔,可以为整体妆容带来更加立体、直观、富有冲击力的视觉效果。
现有技术中,在为用户添加美瞳时,是先围着瞳孔黑色外轮廓构造内圈,以使内圈尽量覆盖住黑色外轮廓眼球部分,外圈设置在内圈的外围,并且完整覆盖住整个眼球;再在内圈和外圈上标注39个特征点,并对这39个特征点进行三角剖分,然后基于这些剖分点的坐标为用户添加美瞳。
但是,由于用户正常睁开或者眯眼时,瞳孔部分并没有完全显示,有一部分区域会被眼皮遮盖,使得标注的特征点存在误差,这样在为用户添加该将基于存在误差的特征点绘制的美瞳时,容易出现点位偏移、覆盖不全、覆盖过渡等问题,从而导致美瞳覆盖位置的准确度。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置和电子设备,提高了美瞳覆盖位置的准确度。
第一方面,本申请实施例提供了一种图像处理方法,该图像处理方法可以包括:
获取待处理图像,所述待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
针对每一个瞳孔区域,在所述瞳孔区域中选择至少两个特征点,所述至少两个特征点均位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;所述至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径。
根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置生成所述瞳孔区域对应的美瞳。
将所述美瞳添加在所述瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
第二方面,本申请实施例提供了一种图像处理装置,该图像处理装置可以包括:
获取模块,用于获取待处理图像,所述待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
处理模块,用于针对每一个瞳孔区域,在所述瞳孔区域中选择至少两个特征点,所述至少两个特征点均位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;所述至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径;并根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置生成所述瞳孔区域对应的美瞳。
添加模块,用于将所述美瞳添加在所述瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
第三方面,本申请实施例还提供了一种电子设备,该电子设备可以包括:
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上述第一方面所述的图像处理方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面所述的图像处理方法。
根据本申请的技术方案,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,不再是采用现有的在内圈和外圈上总共标注39个特征点的方式,而是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择至少两个特征点,且至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或者最大直径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是可以实现本申请实施例的图像处理方法的一种场景图;
图2为本申请实施例提供的一种第一特征点和第二特征点的示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种第一特征点和第二特征点的示意图;
图4为本申请实施例提供的另一种第一特征点和第二特征点的示意图;
图5是根据本申请第一实施例提供的图像处理方法的流程示意图;
图6是根据本申请第二实施例提供的图像处理方法的流程示意图;
图7为本申请第二实施例提供的确定绘制半径的示意图;
图8为本申请第二实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图;
图9是根据本申请第三实施例提供的图像处理方法的流程示意图;
图10为本申请第三实施例提供的确定绘制半径的示意图;
图11为本申请第三实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图;
图12是根据本申请第四实施例提供的图像处理方法的流程示意图;
图13为本申请第四实施例提供的确定绘制半径的示意图;
图14为本申请第四实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图;
图15是根据本申请第五实施例提供的图像处理装置的结构示意图;
图16是根据本申请实施例的图像处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
在本申请的实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况,其中A,B可以是单数或者复数。在本申请的文字描述中,字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例提供的图像处理方法可以应用于美颜拍摄的场景中,可以为用户的瞳孔添加美瞳效果。示例的,请参见图1所示,图1是可以实现本申请实施例的图像处理方法的一种场景图,在为用户的瞳孔添加美瞳时,现有技术是在瞳孔黑色外轮廓构造内圈,内圈尽量覆盖住黑色外轮廓眼球部分,外圈设置在内圈的外围,在内圈和外圈上标注39个特征点,但由于用户正常睁开或者眯眼时,有一部分区域会被眼皮遮盖,使得标注的特征点存在误差,这样在为用户添加该将基于存在误差的特征点绘制的美瞳时,容易出现点位偏移、覆盖不全、覆盖过渡等问题,从而导致美瞳覆盖位置的准确度。
为了提高美瞳覆盖位置的准确度,需要先生成图像中瞳孔区域对应的美瞳。在生成图像中瞳孔区域对应的美瞳时,可以从两个方面进行尝试,一个方面是继续采用现有的在内圈和外圈上总共标注39个特征点的方式,但为了保证标注的特征点准确性,需要用户配合在睁眼时,将整个瞳孔全部显示出来,但这种方式显然是可不行的。另一方面是舍弃现有的在内圈和外圈上总共标注39个特征点的方式,重新在图像中的瞳孔区域中标注特征点,但是在标注特征点时,不能随意在瞳孔区域中的点标注为特征点,而是选取的特征点既要保证特征点标注的准确性,而且基于该特征点生成的美瞳可以准确地覆盖住瞳孔区域。
基于上述构思,经过长期创造性劳动,申请人发现可以在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选取至少两个特征点,只要该至少两个特征点中存在两个特征点满足预设条件,即第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径。示例的,当第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径时,可参见图2所示,图2为本申请实施例提供的一种第一特征点和第二特征点的示意图,结合图2可以看出,第一特征点和第二特征点其中一个位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,一个特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
不难理解的是,当第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径时,图2所示的实施例只是以第一特征点和第二特征点其中一个位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,一个特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置为例进行说明,当然,第一特征点和第二特征点其中一个位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,一个特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置。
当第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大直径时,可参见图3所示,图3为本申请实施例提供的另一种第一特征点和第二特征点的示意图,结合图3可以看出,第一特征点和第二特征点其中一个位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,一个特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大直径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
通过这段描述,可以看出,在本申请实施例中,为了提高美瞳覆盖位置的准确度,是通过在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选取至少两个特征点,并只是限定了该至少两个特征点中需要存在两个特征点满足预设条件,基于这满足预设条件的两个特征点的位置生成的美瞳在一定程度上可以准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。因此,在本申请实施例中,该至少两个特征点的个数可以为两个,该两个特征点即为满足预设条件的两个特征点。当在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选取的至少两个特征点中包括三个、或者四个设置更多的特征点时,对于该多个特征点中除了满足预设条件的两个特征点之外的特征点并没有限定其在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上的位置。换言之,这些除了满足预设条件的两个特征点之外的特征点可以为在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上的任意位置,这些除了满足预设条件的两个特征点之外的特征点可以理解为无效的特征点,因此,在本申请实施例中,也可以不标注这些除了满足预设条件的两个特征点之外的特征点,具体可以根据实际需要进行设置。
需要说明的是,在本申请实施例中,为了进一步提高美瞳的覆盖位置的准确度,当至少两个特征点的个数为3个或者3个以上时,即该至少两个特征点中还可以包括第三特征点,其中,第一特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,第二特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,第三特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置,示例的,可参见图4所示,图4为本申请实施例提供的另一种第一特征点和第二特征点的示意图,由于在正常睁开或者眯眼时这三个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这三个特征点标注的准确度更高,使得后续基于第一特征点的位置、第二特征点的位置和第三特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
可以理解的是,上述描述中的瞳孔区域指的是当用户睁眼或者眯眼时可视的瞳孔区域,而不是整个瞳孔所在的区域,即不包括被上眼皮或者下眼皮遮挡的瞳孔所在的区域。
后续在描述本申请实施例提供的技术方案时,将分别结合上述图2、图3以及图4所示的特征点进行描述,当然,本申请实施例只是以分别结合上述图2、图3以及图4所示的特征点为例进行说明,但并不代表本申请实施例仅局限于此。
下面,将通过具体的实施例对本申请提供的图像处理方法进行详细地说明。可以理解的是,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不再赘述。
实施例一
图5是根据本申请第一实施例提供的图像处理方法的流程示意图,该图像处理方法可以由软件和/或硬件装置执行,例如,该硬件装置可以为图像处理装置,该图像处理装置可以设置在电子设备中。示例的,请参见图5所示,该图像处理方法可以包括:
S501、获取待处理图像。
其中,待处理图像中包括至少一个瞳孔区域,一个可视瞳孔所在的区域可以记为一个瞳孔区域。可以理解的是,至少一个瞳孔区域可以为一个瞳孔区域,也可以为两个瞳孔区域,当然,也可以为三个或者三个以上的瞳孔区域,具体可以根据实际需要进行设置。
示例的,当待处理图像中包括一个瞳孔区域时,可以理解为待处理图像中人物对象的一个瞳孔被遮挡,这样在为待处理图像中的人物对象添加瞳孔时,只要为未遮挡的瞳孔添加美瞳即可。当待处理中包括两个瞳孔区域时,在为待处理图像中的人物对象添加瞳孔时,需要为两个瞳孔均添加美瞳。当待处理中包括多个瞳孔区域时,可以理解为待处理图像中可能包括多个人物对象,在为待处理图像中的人物对象添加瞳孔时,需要为多个瞳孔中的每一个瞳孔均添加美瞳。
在获取包括至少一个瞳孔区域的待处理图像时,可以直接通过摄像头拍摄获取该待处理图像,也可以通过接收其它设备发送的待处理图像,具体可以根据实际需要进行设置,在此,对于待处理图像的获取方式,本申请实施例不做进一步地限制。
在获取到该包括至少一个瞳孔区域的待处理图像之后,就可以为该待处理图像中包括的至少一个瞳孔区域中的每一个瞳孔区域添加美瞳。在本申请实施例中,由于为待处理图像中的每一个瞳孔区域添加美瞳的方法类似,因此,可以针对每一个瞳孔区域,在该瞳孔区域中选择至少两个特征点,即执行下述S502:
S502、针对每一个瞳孔区域,在瞳孔区域中选择至少两个特征点。
其中,至少两个特征点均位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径。
示例的,当至少两个特征点包括两个特征点,即第一特征点和第二特征点时,该第一特征点和第二特征点之间的距离可以为瞳孔区域中瞳孔的最大半径时,可参见上述图2所示;当然,该第一特征点和第二特征点之间的距离可以为瞳孔区域中瞳孔的最大直径,可参见上述图3所示。当至少两个特征点包括三个特征点,即第一特征点、第二特征点以及第三特征点时,该第一特征点可以位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,第二特征点可以位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,第三特征点可以位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置,可参见上述图4所示。由于在正常睁开或者眯眼时该第一特征点、第二特征点以及第三特征点都是可见的,使得在标注这三个特征点时,相比于现有技术中标注39个特征点相比,不仅提高了标注的准确度;而且降低了标注的复杂度,提高了标注效率。
当至少两个特征点包括第一特征点和第二特征点时,在确定了满足条件的第一特征点和第二特征点之后,就可以根据第一特征点的位置和第二特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳;当至少两个特征点包括第一特征点、第二特征点以及第三特征点时,在确定了满足条件的第一特征点、第二特征点以及第三特征点之后,就可以根据第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳;可以理解的是,当至少两个特征点包括第一特征点、第二特征点以及第三特征点时,也可以仅根据第一特征点的位置和第二特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳,具体可以根据实际需要进行设置。
S503、根据第一特征点的位置和第二特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳。
由于在正常睁开或者眯眼时该第一特征点和第二特征点都是可见的,使得在标注这两个特征点时,相比于现有技术中标注39个特征点相比,不仅提高了标注的准确度;而且降低了标注的复杂度,提高了标注效率;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,使得基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳是准确的,可以在一定程度上保证生成的美瞳的准确度。
这样在根据第一特征点的位置和第二特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳之后,就可以执行下述S504:
S504、将美瞳添加在瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
在生成瞳孔区域对应的美瞳之后,由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,使得基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳是准确的,因此,在将该准确的美瞳叠加在瞳孔区域时,该美瞳可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
由此可见,本申请实施例提供的图像处理方法,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,不再是采用现有的在内圈和外圈上总共标注39个特征点的方式,而是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择至少两个特征点,且至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或者最大直径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
基于上述图5所示的实施例,为了便于理解本申请实施例提供的技术方案,下面,将分别结合上述图2、图3以及图4所示的特征点,并通过下述实施例二、实施例三以及实施例四对本申请实施例提供的技术方案进行描述。其中,下述实施例二将结合上述图2所示的第一特征点和第二特征点对本申请实施例提供的技术方案进行描述;下述实施例三将结合上述图3所示的第一特征点和第二特征点对本申请实施例提供的技术方案进行描述;下述实施例四将结合上述图4所示的第一特征点、第二特征点以及第三特征点对本申请实施例提供的技术方案进行描述。
实施例二
结合上述图2所示,当至少两个特征点包括两个特征点,即第一特征点和第二特征点时,该第一特征点和第二特征点之间的距离可以为瞳孔区域中瞳孔的最大半径时,示例的,请参见图6所示,图6是根据本申请第二实施例提供的图像处理方法的流程示意图,该图像处理方法同样可以由软件和/或硬件装置执行,例如,该硬件装置可以为图像处理装置,该图像处理装置可以设置在电子设备中。示例的,请参见图6所示,该图像处理方法可以包括:
S601、获取待处理图像。
其中,待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
可以理解的是,在本申请实施例中,获取待处理图像的方法与上述S501中获取待处理图像的方法类似,具体可参见上述S501中的相关描述,在此,对于如何获取待处理图像,本申请实施例不再进行赘述。
在获取到该包括至少一个瞳孔区域的待处理图像之后,就可以为该待处理图像中包括的至少一个瞳孔区域中的每一个瞳孔区域添加美瞳。在本申请实施例中,由于为待处理图像中的每一个瞳孔区域添加美瞳的方法类似,因此,可以针对每一个瞳孔区域,在该瞳孔区域中选择至少两个特征点,即执行下述S602:
S602、针对每一个瞳孔区域,在瞳孔区域中选择第一特征点和第二特征点。
其中,该第一特征点和第二特征点均位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径上,且该第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径,示例的,可结合图2所示,图2中的两个特征点中的一个特征点为第一特征点,另一个特征点即为第二特征点。
S603、根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径。
在根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径时,可以直接将第一特征点和第二特征点之间的距离确定为绘制半径;示例的,请参见图7所示,图7为本申请第二实施例提供的确定绘制半径的示意图,图7中的特征点T1可以为第一特征点,特征点T0可以为第二特征点,第一特征点T1和第二特征点T0之间的距离即为绘制半径r。当然,在根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径时,还可以将第一特征点T1和第二特征点T0之间的距离与预设阈值的和或者差,确定为绘制半径,且预设阈值较小,可近似等于0,具体可以根据实际需要进行设置。通常情况下,为了保证绘制的瞳孔的准确度,以及瞳孔覆盖的准确度,可以直接将第一特征点和第二特征点之间的距离确定为绘制半径。
在通过S603确定绘制半径之后,就可以根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形,即执行下述S604:
S604、根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形。
示例的,可结合图8所示,图8为本申请第二实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图。其中,第一特征点的位置和第二特征点的位置可以用坐标表示,第一特征点T1的位置可以用(tx1,ty1)表示,第二特征点T0的位置可以用(tx0,ty0)表示,根据该第一特征点T1的位置(tx1,ty1)、第二特征点T0的位置(tx0,ty0)以及绘制半径r,就可以拟合得到瞳孔区域的外切正方形,并且,可以确定该瞳孔区域的外切正方形的四个顶点依次为顶点P0、顶点P1、顶点P2以及顶点P3。其中,顶点P0的位置为(tx0-r,ty0-r)、顶点P1的位置为(tx0-r,ty0+r)、顶点P2的位置为(tx0+r,ty0+r)以及顶点P3的位置为(tx0+r,ty0-r)。结合图8可以看出,该外切正方形可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
在根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形之后,就可以执行下述S605:
S605、根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳。
示例的,在根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳时,可以先将该外切正方形的四个顶点作为剖分顶点,并根据该剖分顶点的位置生成整个瞳孔对应的美瞳;该剖分顶点的位置即为四个顶点的位置。由于在正常睁开或者眯眼时,会有一部分瞳孔会被上眼皮和下眼皮遮挡,如果直接显示整个瞳孔对应的美瞳,会导致有一部分上眼皮和下眼皮被瞳孔覆盖,因此,为了准确地覆盖住可视瞳孔区域,可以再使用眼睛mask作为遮罩层,在瞳孔对应的美瞳中,截取瞳孔区域对应的美瞳,从而得到可视的瞳孔区域对应的美瞳,进而保证瞳孔覆盖的准确度。
S606、将美瞳添加在瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
由此可见,本申请实施例提供的图像处理方法,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择第一特征点和第二特征点,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,使得在标注这两个特征点时,相比于现有技术中标注39个特征点相比,不仅提高了标注的准确度;而且降低了标注的复杂度,提高了标注效率;且由于绘制半径为第一特征点和第二特征点之间的距离,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
实施例三
结合上述图3所示,当至少两个特征点包括两个特征点,即第一特征点和第二特征点时,该第一特征点和第二特征点之间的距离可以为瞳孔区域中瞳孔的最大直径时,示例的,请参见图9所示,图9是根据本申请第三实施例提供的图像处理方法的流程示意图,该图像处理方法同样可以由软件和/或硬件装置执行,例如,该硬件装置可以为图像处理装置,该图像处理装置可以设置在电子设备中。示例的,请参见图9所示,该图像处理方法可以包括:
S901、获取待处理图像。
其中,待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
可以理解的是,在本申请实施例中,获取待处理图像的方法与上述S501中获取待处理图像的方法类似,具体可参见上述S501中的相关描述,在此,对于如何获取待处理图像,本申请实施例不再进行赘述。
在获取到该包括至少一个瞳孔区域的待处理图像之后,就可以为该待处理图像中包括的至少一个瞳孔区域中的每一个瞳孔区域添加美瞳。在本申请实施例中,由于为待处理图像中的每一个瞳孔区域添加美瞳的方法类似,因此,可以针对每一个瞳孔区域,在该瞳孔区域中选择至少两个特征点,即执行下述S902:
S902、针对每一个瞳孔区域,在瞳孔区域中选择第一特征点和第二特征点。
其中,该第一特征点和第二特征点均位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径上,且该第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大直径,示例的,可结合图3所示,图3中的两个特征点中的一个特征点为第一特征点,另一个特征点即为第二特征点。
S903、根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径。
在根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径时,可以直接将第一特征点和第二特征点之间的距离的一半确定为绘制半径;示例的,请参见图10所示,图10为本申请第三实施例提供的确定绘制半径的示意图,图10中的特征点T1可以为第一特征点,特征点T2可以为第二特征点,第一特征点T1和第二特征点T2之间的距离的一半即为绘制半径r。当然,在根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径时,还可以将第一特征点T1和第二特征点T2之间的距离的一半与预设阈值的和或者差,确定为绘制半径r,且预设阈值较小,可近似等于0,具体可以根据实际需要进行设置。通常情况下,为了保证绘制的瞳孔的准确度,以及瞳孔覆盖的准确度,可以直接将第一特征点和第二特征点之间的距离的一半确定为绘制半径。
在通过S903确定绘制半径之后,就可以根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形,即执行下述S904:
S904、根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形。
示例的,可结合图11所示,图11为本申请第三实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图。其中,第一特征点的位置和第二特征点的位置可以用坐标表示,第一特征点T1的位置可以用(tx1,ty1)表示,第二特征点T2的位置可以用(tx2,ty2)表示,根据该第一特征点T1的位置(tx1,ty1)、第二特征点T2的位置(tx2,ty2)以及绘制半径,就可以拟合得到瞳孔区域的外切正方形,并且,可以确定该瞳孔区域的外切正方形的四个顶点依次为顶点P0、顶点P1、顶点P2以及顶点P3。其中,顶点P0的位置为(tx1,ty1+r)、顶点P1的位置为(tx1,ty1-r)、顶点P2的位置为(tx2,ty2+r)以及顶点P3的位置为(tx2,ty2-r)。结合图11可以看出,该外切正方形可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
在根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形之后,就可以执行下述S905:
S905、根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳。
示例的,在根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳时,可以先将该外切正方形的四个顶点作为剖分顶点,并根据该剖分顶点的位置生成整个瞳孔对应的美瞳;该剖分顶点的位置即为四个顶点的位置。由于在正常睁开或者眯眼时,会有一部分瞳孔会被上眼皮和下眼皮遮挡,如果直接显示整个瞳孔对应的美瞳,会导致有一部分上眼皮和下眼皮被瞳孔覆盖,因此,为了准确地覆盖住可视瞳孔区域,可以再使用眼睛mask作为遮罩层,在瞳孔对应的美瞳中,截取瞳孔区域对应的美瞳,从而得到可视的瞳孔区域对应的美瞳,进而保证瞳孔覆盖的准确度。
S906、将美瞳添加在瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
由此可见,本申请实施例提供的图像处理方法,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择第一特征点和第二特征点,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,使得在标注这两个特征点时,相比于现有技术中标注39个特征点相比,不仅提高了标注的准确度;而且降低了标注的复杂度,提高了标注效率;且由于绘制半径为第一特征点和第二特征点之间的距离的一半,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
实施例四
结合上述图4所示,当至少两个特征点包括三个特征点,即第一特征点、第二特征点以及第三特征点时,该第一特征点和第二特征点之间的距离可以为瞳孔区域中瞳孔的最大半径时,示例的,请参见图12所示,图12是根据本申请第四实施例提供的图像处理方法的流程示意图,该图像处理方法同样可以由软件和/或硬件装置执行,例如,该硬件装置可以为图像处理装置,该图像处理装置可以设置在电子设备中。示例的,请参见图12所示,该图像处理方法可以包括:
S1201、获取待处理图像。
其中,待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
可以理解的是,在本申请实施例中,获取待处理图像的方法与上述S501中获取待处理图像的方法类似,具体可参见上述S501中的相关描述,在此,对于如何获取待处理图像,本申请实施例不再进行赘述。
在获取到该包括至少一个瞳孔区域的待处理图像之后,就可以为该待处理图像中包括的至少一个瞳孔区域中的每一个瞳孔区域添加美瞳。在本申请实施例中,由于为待处理图像中的每一个瞳孔区域添加美瞳的方法类似,因此,可以针对每一个瞳孔区域,在该瞳孔区域中选择至少两个特征点,即执行下述S1202:
S1202、针对每一个瞳孔区域,在瞳孔区域中选择第一特征点、第二特征点以及第三特征点。
其中,该第一特征点、第二特征点和第三特征点均位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径上,第一特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,第二特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,第三特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置,示例的,可结合图4所示,图4中的三个特征点中的一个特征点为第一特征点,一个特征点为第二特征点,一个特征点为第三特征点。
S1203、根据第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置确定绘制半径。
在根据第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置确定绘制半径时,由于该第一特征点、第二特征点以及第三特征点都是人工标注的,在标注时会存在误差,导致第一特征点和第二特征点可能不在同一个半径对应的圆上,因此,在根据第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置确定绘制半径时,可以先根据第一特征点的位置和第三特征点的位置,计算第一特征点与第三特征点之间的第一距离;并根据第二特征点的位置和第三特征点的位置,计算第二特征点与第三特征点之间的第二距离;将第一距离和第二距离中较大的距离确定为绘制半径。示例的,请参见图13所示,图13为本申请第四实施例提供的确定绘制半径的示意图,图13中的特征点T1可以为第一特征点,特征点T0可以为第三特征点,特征点T2可以为第二特征点,第一特征点的位置、第二特征点的位置及第三特征点的位置可以用坐标表示,第一特征点T1的位置可以用(tx1,ty1)表示,第三特征点T0的位置可以用(tx0,ty0)表示,第二特征点T2的位置可以用(tx2,ty2)表示,则第一特征点与第三特征点之间的第一距离r1=sqrt((tx1-tx0)2+(ty1-ty0)2),第二特征点与第三特征点之间的第二距离r2=sqrt((tx2-tx0)2+(ty2-ty0)2),在计算出第一距离r1和第二距离r2后,就可以在第一距离r1和第二距离r2中选择距离较大的作为绘制半径r。
可以理解的是,在该种场景下,若该第一特征点、第二特征点以及第三特征点标注准确,且第一特征点和第二特征点在同一个半径对应的圆上,则在根据第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置确定绘制半径时,无需将第一距离和第二距离中较大的距离确定为绘制半径;而是直接将计算第一特征点与第三特征点之间的第一距离或者第二特征点与第三特征点之间的第二距离确定为绘制半径即可。
在通过S1203确定绘制半径之后,就可以根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形,即执行下述S1204:
S1204、根据绘制半径、第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形。
示例的,可结合图14所示,图14为本申请第四实施例提供的瞳孔区域的外切正方形的示意图,该瞳孔区域的外切正方形的四个顶点依次为顶点P0、顶点P1、顶点P2以及顶点P3。其中,顶点P0的位置为(tx0-R,ty0-R)、顶点P1的位置为(tx0-R,ty0+R)、顶点P2的位置为(tx0+R,ty0+R)以及顶点P3的位置为(tx0+R,ty0-R)。结合图14可以看出,该外切正方形可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
在根据绘制半径、第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形之后,就可以执行下述S1205:
S1205、根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳。
示例的,在根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳时,可以先将该外切正方形的四个顶点作为剖分顶点,并根据该剖分顶点的位置生成整个瞳孔对应的美瞳;该剖分顶点的位置即为四个顶点的位置。由于在正常睁开或者眯眼时,会有一部分瞳孔会被上眼皮和下眼皮遮挡,如果直接显示整个瞳孔对应的美瞳,会导致有一部分上眼皮和下眼皮被瞳孔覆盖,因此,为了准确地覆盖住可视瞳孔区域,可以再使用眼睛mask作为遮罩层,在瞳孔对应的美瞳中,截取瞳孔区域对应的美瞳,从而得到可视的瞳孔区域对应的美瞳,进而保证瞳孔覆盖的准确度。
S1206、将美瞳添加在瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
由此可见,本申请实施例提供的图像处理方法,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择第一特征点、第二特征点及第三特征点,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,使得在标注这两个特征点时,相比于现有技术中标注39个特征点相比,不仅提高了标注的准确度;而且降低了标注的复杂度,提高了标注效率;且由于绘制半径为第一距离和第二距离中距离较大的,使得后续基于第一特征点的位置、第二特征点的位置以及第三特征点的位置生成的美瞳可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
实施例五
图15是根据本申请第五实施例提供的图像处理装置150的结构示意图,示例的,请参见图15所示,该图像处理装置150可以包括:
获取模块1501,用于获取待处理图像,待处理图像中包括至少一个瞳孔区域。
处理模块1502,用于针对每一个瞳孔区域,在瞳孔区域中选择至少两个特征点,至少两个特征点均位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径;并根据第一特征点的位置和第二特征点的位置生成瞳孔区域对应的美瞳。
添加模块1503,用于将美瞳添加在瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
可选的,处理模块1502,具体用于根据第一特征点的位置和第二特征点的位置确定绘制半径;并根据绘制半径生成瞳孔区域对应的美瞳。
可选的,处理模块1502,具体用于根据绘制半径、第一特征点的位置以及第二特征点的位置,拟合得到瞳孔区域的外切正方形;并根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔区域对应的美瞳。
可选的,至少两个特征点中包括第三特征点,且第一特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,第二特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,第三特征点位于瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置。
处理模块1502,具体用于根据第一特征点的位置和第三特征点的位置,计算第一特征点与第三特征点之间的第一距离;并根据第二特征点的位置和第三特征点的位置,计算第二特征点与第三特征点之间的第二距离;将第一距离和第二距离中较大的距离确定为绘制半径。
可选的,第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径。
处理模块1502,具体用于将第一特征点和第二特征点之间的距离确定为绘制半径。
可选的,第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大直径;处理模块1502,具体用于将第一特征点和第二特征点之间的距离的一半确定为绘制半径。
可选的,处理模块1502,具体用于根据外切正方形的四个顶点的位置,生成瞳孔对应的美瞳;并在瞳孔对应的美瞳中,截取瞳孔区域对应的美瞳。
本申请实施例提供的图像处理装置150,可以执行上述任一实施例中的图像处理方法的技术方案,其实现原理以及有益效果与图像处理方法的实现原理及有益效果类似,可参见图像处理方法的实现原理及有益效果,此处不再进行赘述。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图16所示,图16是根据本申请实施例的图像处理方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图16所示,该电子设备包括:一个或多个处理器1601、存储器1602,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图16中以一个处理器1601为例。
存储器1602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的图像处理方法。本申请的非瞬时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计算机执行本申请所提供的图像处理方法。
存储器1602作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的图像处理方法对应的程序指令/模块(例如,附图15所示的获取模块1501、处理模块1502和添加模块1503)。处理器1601通过运行存储在存储器1602中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的图像处理方法。
存储器1602可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据图像处理方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器1602可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器1602可选包括相对于处理器1601远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至图像处理方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
图像处理方法的电子设备还可以包括:输入装置1603和输出装置1604。处理器1601、存储器1602、输入装置1603和输出装置1604可以通过总线或者其他方式连接,图16中以通过总线连接为例。
输入装置1603可接收输入的数字或字符信息,以及产生与图像处理方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案,在为待处理图像中的瞳孔区域添加美瞳效果时,不再是采用现有的在内圈和外圈上总共标注39个特征点的方式,而是在瞳孔区域中瞳孔的最大直径上选择至少两个特征点,且至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径,由于在正常睁开或者眯眼时这两个特征点都是可见的,相比于现有技术中标注39个特征点相比,这两个特征点标注的准确度更高;且由于这两个特征点之间的距离为瞳孔区域中瞳孔的最大半径或者最大直径,使得后续基于第一特征点的位置和第二特征点的位置生成的美瞳同样可以在一定程度上准确地覆盖住瞳孔区域,从而提高了美瞳的覆盖位置的准确度。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像,所述待处理图像中包括至少一个瞳孔区域;
针对每一个瞳孔区域,在所述瞳孔区域中选择至少两个特征点,所述至少两个特征点均位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;所述至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径;
根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置确定绘制半径;
根据所述绘制半径、所述第一特征点的位置以及所述第二特征点的位置,拟合得到所述瞳孔区域的外切正方形;
根据所述外切正方形的四个顶点的位置,生成所述瞳孔对应的美瞳;
在所述瞳孔对应的美瞳中,截取所述瞳孔区域对应的美瞳;
将所述美瞳添加在所述瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少两个特征点中包括第三特征点,且所述第一特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,所述第二特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,所述第三特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置,所述根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置确定绘制半径,包括:
根据所述第一特征点的位置和所述第三特征点的位置,计算所述第一特征点与所述第三特征点之间的第一距离;
根据所述第二特征点的位置和所述第三特征点的位置,计算所述第二特征点与所述第三特征点之间的第二距离;
将所述第一距离和所述第二距离中较大的距离确定为所述绘制半径。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径,所述根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置确定绘制半径,包括:
将所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离确定为所述绘制半径。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径,所述根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置确定绘制半径,包括:
将所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离的一半确定为所述绘制半径。
5.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待处理图像,所述待处理图像中包括至少一个瞳孔区域;
处理模块,用于针对每一个瞳孔区域,在所述瞳孔区域中选择至少两个特征点,所述至少两个特征点均位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径上;所述至少两个特征点中存在第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径或最大直径;并根据所述第一特征点的位置和所述第二特征点的位置确定绘制半径;
根据所述绘制半径、所述第一特征点的位置以及所述第二特征点的位置,拟合得到所述瞳孔区域的外切正方形;
根据所述外切正方形的四个顶点的位置,生成所述瞳孔对应的美瞳;
在所述瞳孔对应的美瞳中,截取所述瞳孔区域对应的美瞳;
添加模块,用于将所述美瞳添加在所述瞳孔区域,得到处理后的目标图像。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述至少两个特征点中包括第三特征点,且所述第一特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的左侧边缘位置,所述第二特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的右侧边缘位置,所述第三特征点位于所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径的中心位置;
所述处理模块,具体用于根据所述第一特征点的位置和所述第三特征点的位置,计算所述第一特征点与所述第三特征点之间的第一距离;并根据所述第二特征点的位置和所述第三特征点的位置,计算所述第二特征点与所述第三特征点之间的第二距离;将所述第一距离和所述第二距离中较大的距离确定为所述绘制半径。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第一特征点和第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大半径;
所述处理模块,具体用于将所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离确定为所述绘制半径。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离为所述瞳孔区域中瞳孔的最大直径;
所述处理模块,具体用于将所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离的一半确定为所述绘制半径。
9.一种电子设备,其特征在于,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权利要求1-4中任一项所述的图像处理方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的图像处理方法。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006019930A (ja) * 2004-06-30 2006-01-19 Canon Inc 画像処理装置及び方法
EP1132851A3 (en) * 2000-03-10 2006-07-12 Surface Inspection Limited A classification space packing scheme, and an inspection apparatus using the classification method
KR20120089527A (ko) * 2010-12-16 2012-08-13 김인선 홍채 인식 방법 및 시스템
WO2014131917A1 (es) * 2013-02-28 2014-09-04 Tecnología Pro Informática, S. L. Sistema para la obtención de parámetros de ajuste de monturas con lentes para un usuario
CN105160306A (zh) * 2015-08-11 2015-12-16 北京天诚盛业科技有限公司 虹膜图像模糊判断的方法和装置
CN106156754A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 浙江工业大学 一种基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理方法
CN106650616A (zh) * 2016-11-09 2017-05-10 北京巴塔科技有限公司 虹膜定位方法及可见光虹膜识别系统
CN109086713A (zh) * 2018-07-27 2018-12-25 腾讯科技(深圳)有限公司 眼部识别方法、装置、终端及存储介质
CN109804302A (zh) * 2017-01-27 2019-05-24 卡尔蔡司股份公司 用于确定眼镜镜片边缘的表示的方法和设备及计算机程序
CN110555875A (zh) * 2019-07-25 2019-12-10 深圳壹账通智能科技有限公司 瞳孔半径的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110648296A (zh) * 2019-09-24 2020-01-03 Oppo广东移动通信有限公司 一种瞳孔颜色修正方法、修正装置、终端设备及存储介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3436473B2 (ja) * 1997-06-20 2003-08-11 シャープ株式会社 画像処理装置
JP6758826B2 (ja) * 2015-12-03 2020-09-23 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1132851A3 (en) * 2000-03-10 2006-07-12 Surface Inspection Limited A classification space packing scheme, and an inspection apparatus using the classification method
JP2006019930A (ja) * 2004-06-30 2006-01-19 Canon Inc 画像処理装置及び方法
KR20120089527A (ko) * 2010-12-16 2012-08-13 김인선 홍채 인식 방법 및 시스템
WO2014131917A1 (es) * 2013-02-28 2014-09-04 Tecnología Pro Informática, S. L. Sistema para la obtención de parámetros de ajuste de monturas con lentes para un usuario
CN105160306A (zh) * 2015-08-11 2015-12-16 北京天诚盛业科技有限公司 虹膜图像模糊判断的方法和装置
CN106156754A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 浙江工业大学 一种基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理方法
CN106650616A (zh) * 2016-11-09 2017-05-10 北京巴塔科技有限公司 虹膜定位方法及可见光虹膜识别系统
CN109804302A (zh) * 2017-01-27 2019-05-24 卡尔蔡司股份公司 用于确定眼镜镜片边缘的表示的方法和设备及计算机程序
CN109086713A (zh) * 2018-07-27 2018-12-25 腾讯科技(深圳)有限公司 眼部识别方法、装置、终端及存储介质
CN110555875A (zh) * 2019-07-25 2019-12-10 深圳壹账通智能科技有限公司 瞳孔半径的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110648296A (zh) * 2019-09-24 2020-01-03 Oppo广东移动通信有限公司 一种瞳孔颜色修正方法、修正装置、终端设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
快速准确的虹膜定位算法;周俊;李王辉;罗挺;杨眉;;计算机工程与设计(第18期);全文 *

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