CN111598813A - 人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；确定第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用lut图调节人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。通过人脸识别确定五官的位置，定位精准，通过双人脸Mask图和双lut图的调节，实现了自动化的人脸图像明暗度调节，同时确保五官明暗调节的准确性与稳定性，解决了现有技术中需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差的技术缺陷。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
随着图像处理技术的发展，图像处理技术的应用越来越广泛，其中一项应用就是利用图像处理技术对人脸图像进行调整达到美颜的效果。
现有的人脸图像处理技术中，对人脸进行调整时，需要用户手动调整五官的位置和五官的明暗程度，但是用户一般不是专业人员，存在五官位置选择不准确、五官明暗程度调节效果不一致的情况，导致人脸调节效果较差，无法达到美颜效果或美颜效果较差。
由此可见，现有技术存在需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差，无法达到美颜效果，或美颜效果差的技术问题。
发明内容
本公开的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术存在需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差，无法达到美颜效果，或美颜效果差的技术缺陷。
第一方面，提供了一种人脸图像处理方法，该方法包括：确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
第二方面，提供了一种人脸图像处理装置，该装置包括：
人脸特征确定模块，用于确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
调节图确定模块，用于确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
一级处理模块，用于根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
二级处理模块，用于根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
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，执行上述的人脸图像处理方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的人脸图像处理方法。
本公开提供的技术方案带来的有益效果是：通过人脸识别技术确定待处理人脸图像中的人脸特征，并生成人脸图像的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图，然后通过预设的lut图对亮人脸Mask图和暗人脸Mask图的明暗进行调节，然后分别先后通过调节后的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图按照预设的混合公式与待处理图像进行混合，得到调整后的人脸图像，通过双人脸Mask图和双lut图的调节，实现了自动化的人脸图像明暗度调节，同时确保五官明暗调节的准确性与稳定性，进而解决了现有技术中需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差技术缺陷。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对本公开实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本公开实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的一种人脸特征确定方法的流程示意图；
图3为本公开实施例提供的一种人脸Mask图确定方法的流程示意图；
图4为本公开实施例提供的一种透明度调节方法的流程示意图；
图5为本公开实施例提供的一种人脸图像处理装置的结构示意图；
图6为本公开实施例提供的一种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。
本公开实施例中提供了一种人脸图像处理方法，该方法由客户端执行，如图1所示，该方法包括：
在步骤S101中，确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征。
在本公开实施例中，人脸特征是指需要调整明暗程度的人脸五官，包括鼻子、嘴巴、眼睛、眉毛等。
对于本公开实施例，对于待处理人脸图像，通过人脸识别技术确定至少一个人脸特征，人脸特征为人脸五官，包括但不限于鼻子、嘴巴、眼睛、眉毛、额头等。具体的，通过人脸识别技术，对待处理人脸图像进行识别，对待处理人脸图像上识别出的五官部位进行标记，并提取出人脸五官，其中人脸五官可以是在一张图像上显示，也可以是通过多张人脸图像进行显示，每张图像显示一个人脸图像，具体显示方式，本公开不做限定。
在步骤S102中，确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图。
在本公开实施例中，人脸Mask图是指在数字图像处理过程中，用于对图像的全部或者局部进行遮挡的二维矩阵数组，用于提取感兴趣区，用预先制作的感兴趣区人脸Mask图与待处理图像相乘，得到感兴趣区图像，感兴趣区内图像值保持不变，而区外图像值都为0；LUT(Look-Up Table，计算机用于显示查找表)可以应用到一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等，变成了另外一个与之对应的灰度值，这样可以起到突出图像的有用信息，增强图像的光对比度的作用。
对于本公开实施例，对于一个人脸特征，配置有两张人脸Mask图，分别为亮人脸Mask图和暗人脸Mask图，其中，人脸Mask图在使用之前需要经过lut图处理，lut图是预先设定好的，通过lut图调节人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图。具体的，对于识别出的每一个人脸特征，配置两张人脸Mask图，如对于鼻子这一人脸特征，配置一张亮人脸Mask图用于表示鼻子的高光部分，其中，具体亮度值大于多少属于高光部分，用户可以自行设定，也可以是提前设置的好，还要配置一张暗人脸Mask图用于表示鼻子的暗部，其中，具体亮度值低于多少属于暗部，也可以是用户自行设定，或者采用提前设置的，配置完人脸Mask图之后，用预先设定的lut图调节人脸Mask图的明暗，其中lut也分亮lut图和暗lut图，每张lut图中像素灰度值之间的对应关系都是预先设置好的，然后用亮lut图与亮人脸Mask图混合，得到一级调节人脸Mask图，用暗lut图与暗人脸Mask图混合，得到二级调节人脸Mask图，当然，也可以是暗人脸Mask图是一级调节人脸Mask图，暗人脸Mask图是二级调节人脸Mask图，对此本公开不做限定。
在步骤S103中，根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像。
对于本公开实施例，通过lut图调节亮度之后的人脸Mask图有透明度，根据该透明度，将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合得到一级处理图像。具体的，对于一个人脸特征，如脸颊，将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和脸颊的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值，则该待处理人脸图像的脸颊完成一级处理。
在步骤S104中，根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
对于本公开实施例，通过lut图调节亮度之后的人脸Mask图有透明度，根据该透明度，将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合得到一级处理图像。具体的，对于一个人脸特征，如脸颊，将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理后的脸颊的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像中脸颊的明暗值。
本公开实施例通过人脸识别技术确定待处理人脸图像中的人脸特征，并生成人脸图像的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图，然后通过预设的lut图对亮人脸Mask图和暗人脸Mask图的明暗进行调节，然后分别先后通过调节后的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图按照预设的混合公式与待处理图像进行混合，得到调整后的人脸图像，通过人脸识别技术确定五官的位置，定位精准、快捷，通过双人脸Mask图和双lut图的调节，实现了自动化的人脸图像明暗度调节，同时确保五官明暗调节的准确性与稳定性，上妆效果好，美颜效果极佳，进而解决了现有技术中需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差，无法达到美颜效果，或美颜效果差的技术缺陷。
本公开实施例中提供了一种可能的实现方式，如图2所示，在本公开提供的人脸图像处理方法中，术确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征，包括：
在步骤S201中，将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图。
在本公开实施例中，预设数值的特征点人脸图是指具有预设数值特征点的人脸特征图，在人脸识别技术中应用较为广泛，预设数值的特征点可以是240个特征点的人脸特征图，也可以是280个特征点的人脸特征图，具体数值本公开不做限定。
对于本公开实施例，在进行人脸识别之前，需要将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图，具体的，选择240个特征点的人脸特征模型，与待处理人俩图像进行混合，提取待处理人脸图像中的240个特征点，构建240点人脸特征图，当然，具体的特征点数目可以根据具体实施例进行选择。
在步骤S202中，将特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。
在本公开实施例中，人脸特征是指人脸图像中的人脸特征，包括但不限于额头、眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊以及下巴，人脸特征区域是指上述人脸特征在人脸图像中的区域。
对于本公开实施例，将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图之后，将该特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。具体的，在240个特征点的特征点人脸图中，表示嘴巴的特征点可能为56个，则将该56个特征点表示的区域确定为嘴巴这一人脸特征，同理，可以将表示其他人脸特征的特征点区域确定为该待处理人脸图像的人脸特征。
本公开实施例通过对特征点人脸图像中表示人脸特征的特征点进行确定，然后将该特征点区域确定为待处理人脸图像的人脸特征，人脸特征识别准确。
本公开实施例提供了一种可能的实现方式，如图3所示，在本公开提供的人脸图像处理方法中，确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，包括：
在步骤S301中，根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图。
在本公开实施例中，人脸Mask图是指在数字图像处理过程中，用于对图像的全部或者局部进行遮挡的二维矩阵数组，用于提取感兴趣区，用预先制作的感兴趣区人脸Mask图与待处理图像相乘，得到感兴趣区图像，感兴趣区内图像值保持不变，而区外图像值都为0。
对于本公开实施例，一个人脸特征可以分为两个特征区域，亮特征区域和暗特征区域，其中亮特征区域与暗特征区域由区域内像素点的灰度值决定，当像素点的灰度值大于预设的值时，将该像素点划分为亮特征区域，否则，将该像素点划分为暗特征区域。对于本公开实施例，根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图，是指根据人脸特征的亮特征区域或暗特征区域形成亮人脸Mask图或暗人脸Mask图，人脸特征是指额头、鼻子、眼睛、眉毛、嘴巴、脸颊等特征。
在步骤S302中，根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中第一特征区域与第二特征区域分别表示人脸特征的亮区域和暗区域。
对于本公开实施例，与上一个实施例相同的，根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中，当第一特征区域为亮特征区域时，则第二特征区域为暗特征区域。
本公开实施例通过将一个人脸特征分为两个特征区域，亮特征区域和暗特征区域，并对每个特征区域形成相应的人脸Mask图，便于后续图像的调节。
本公开实施例还提供一种可能的实现方式，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图，包括：
根据预设的第一lut图的明暗值将预设的第一lut图与第一人脸Mask图混合，调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图；
根据预设的第二lut图的明暗值将预设的第二lut图与第二人脸Mask图混合，调节第二人脸Mask图的明暗，得到二级调节人脸Mask图。
在本公开实施例中，LUT(Look-Up Table，计算机用于显示查找表)可以应用到一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等，变成了另外一个与之对应的灰度值，这样可以起到突出图像的有用信息，增强图像的光对比度的作用。
对于本公开实施例，第一lut图与第一人脸Mask图是相互匹配的，lut分为亮lut图和暗lut图，当第一人脸Mask图为暗人脸Mask图时，第一lut图为暗lut图，即lut图的明暗与人脸Mask图是相对应的。具体的，lut的明暗值事预设的，可以根据具体实施的要求进行设置，当设置完lut图的明暗值之后，根据该lut图的明暗值将第一lut图与第一人脸Mask图混合，以调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图，其中，将第一lut图与第一人脸Mask图混合是指将lut图与人脸Mask图的像素点的灰度值进行混合。同理，在设置完第二lut图的明暗值之后，将第二lut图与第二人脸Mask图混合，以得到二级调节人脸Mask图。
本公开实施例通过使用lut图调节人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图，使得一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图的明暗更加清晰，便于对待处理人脸图像进行调节。
本公开实施例提供了一种可能的实现方法，根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像，包括：将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值，将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像的明暗值。
在本公开实施例中，在通过一级调节人脸Mask图调节待处理图像时的预设公式为mix(a1,b1,m)＝a1(1-n)+b1m，其中，其中mix(a1,b1,m)为一级处理图像的明暗值，m为一级调节人脸Mask图的透明度，a1为一级调节人脸Mask图的明暗值，b1为待处理人脸图像的明暗值。
在通过二级调节人脸Mask图调节一级处理图像的预设公式为：mix(a2,b2,n)＝a2(1-m)+b2n，其中，mix(a2,b2,n)为目标图像的明暗值，n为二级调节人脸Mask图的透明度，a2为二级调节人脸Mask图的明暗值，b2为一级处理图像的明暗值。
对于本公开实施例，将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像进行混合，即按照上述公式对待处理人脸图像的明暗值进行调节，得到一级处理图像。在根据二级调节人脸Mask图调节一级处理图像，得到目标图像。
本公开实施例通过预设的公式，按照一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图的透明度对待处理人脸图像进行处理，可以有效的强化或者弱化面部特征，达到美颜效果。
本公开实施例提供了一种可能的实现方法，如图4所示，在本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，一级调节人脸Mask图的透明度和二级调节人脸Mask图的透明度可以调节，包括：
在步骤S401中，检测到触发预设的透明度调节操作时，记录透明度调节操作的滑竿值。
在本公开实施例中。透明度是上述实施例中一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图的透明度，滑竿值是指用户在只能终端上调节透明度时在终端屏幕或者通过旋钮、按钮等调节的大小值。
对于本公开实施例，当检测到用户调节透明度的操作时，该操作可以是用户在某一特征的界面滑动某一特征的位置，或者在某一特定的界面按动某一特定的按钮等操作，记录透明度调节操作的滑竿值。
在步骤S402中，根据滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
对于本公开实施例，获取到透明度调节操作的滑竿值之后，根据滑竿值与透明度之间的比例关系，调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
本公开实施例通过获取用户操作，得到透明度调节操作的滑竿值，并根据预设的滑竿值与透明度之间的比例关系，调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度，用户可以根据自身喜好调节图像，适用范围更广。
本公开实施例通过人脸识别技术确定待处理人脸图像中的人脸特征，并生成人脸图像的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图，然后通过预设的lut图对亮人脸Mask图和暗人脸Mask图的明暗进行调节，然后分别先后通过调节后的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图按照预设的混合公式与待处理图像进行混合，得到调整后的人脸图像，通过人脸识别技术确定五官的位置，定位精准、快捷，通过双人脸Mask图和双lut图的调节，实现了自动化的人脸图像明暗度调节，同时确保五官明暗调节的准确性与稳定性，上妆效果好，美颜效果极佳，进而解决了现有技术中需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差，无法达到美颜效果，或美颜效果差的技术缺陷。
本公开实施例提供了一种人脸图像处理装置，如图5所示，该人脸图像处理装置50可以包括：
人脸特征确定模块501，用于确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
调节图确定模块502，用于确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
一级处理模块503，用于根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
二级处理模块504，用于根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
可选的，本公开实施例提供的人脸特征确定模块501在确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征时，可以用于：
将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图；
将特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。
可选的，本公开实施例提供的调节图确定模块502在确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图时，可以用于：
根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图；
根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中第一特征区域与第二特征区域分别表示人脸特征的亮区域和暗区域。
可选的，本公开实施例提供的调节图确定模块502在采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图时，可以用于：
根据预设的第一lut图的明暗值将预设的第一lut图与第一人脸Mask图混合，调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图；
根据预设的第二lut图的明暗值将预设的第二lut图与第二人脸Mask图混合，调节第二人脸Mask图的明暗，得到二级调节人脸Mask图。
可选的，本公开实施例提供的一级处理模块503在根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像时，可以用于：
将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值。
可选的，本公开实施例提供的二级处理模块504在根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像时，可以用于：
将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像的明暗值。
可选的，本公开实施例提供的人脸图像处理装置还可以用于：
检测到触发预设的透明度调节操作时，记录透明度调节操作的滑竿值；
根据滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
本实施例的人脸图像处理装置可执行本公开前述实施例所示的人脸图像处理方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。
本公开实施例通过人脸识别技术确定待处理人脸图像中的人脸特征，并生成人脸图像的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图，然后通过预设的lut图对亮人脸Mask图和暗人脸Mask图的明暗进行调节，然后分别先后通过调节后的亮人脸Mask图和暗人脸Mask图按照预设的混合公式与待处理图像进行混合，得到调整后的人脸图像，通过人脸识别技术确定五官的位置，定位精准、快捷，通过双人脸Mask图和双lut图的调节，实现了自动化的人脸图像明暗度调节，同时确保五官明暗调节的准确性与稳定性，上妆效果好，美颜效果极佳，进而解决了现有技术中需要用户手动选取五官位置、手动调节五官明暗程度，导致人脸调节效果差，无法达到美颜效果，或美颜效果差的技术缺陷。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备600的结构示意图。本公开实施例中的终端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6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601，存储器可以包括下文中的只读存储器(ROM)602、随机访问存储器(RAM)603以及存储装置608中的至少一项，具体如下所示：
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：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606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，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609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601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。
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：根据人脸识别技术确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
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：根据人脸识别技术确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
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，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
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，提供了一种人脸图像处理方法，其特征在于，包括：
确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
进一步的，确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征，包括：
将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图；
将特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。
进一步的，确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，包括：
根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图；
根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中第一特征区域与第二特征区域分别表示人脸特征的亮区域和暗区域。
进一步的，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图，包括：
根据预设的第一lut图的明暗值将预设的第一lut图与第一人脸Mask图混合，调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图；
根据预设的第二lut图的明暗值将预设的第二lut图与第二人脸Mask图混合，调节第二人脸Mask图的明暗，得到二级调节人脸Mask图。
进一步的，根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像，包括：
将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值。
进一步的，根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像，包括：
将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像的明暗值。
进一步的，该方法还包括：
检测到触发预设的透明度调节操作时，记录透明度调节操作的滑竿值；
根据滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征，包括：
将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图；
将特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，包括：
根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图；
根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中第一特征区域与第二特征区域分别表示人脸特征的亮区域和暗区域。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图，包括：
根据预设的第一lut图的明暗值将预设的第一lut图与第一人脸Mask图混合，调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图；
根据预设的第二lut图的明暗值将预设的第二lut图与第二人脸Mask图混合，调节第二人脸Mask图的明暗，得到二级调节人脸Mask图。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像，包括：
将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像，包括：
将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像的明暗值。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理方法，一级调节人脸Mask图的透明度和二级调节人脸Mask图的透明度可以调节，包括：
检测到触发预设的透明度调节操作时，记录透明度调节操作的滑竿值；
根据滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种人脸图像处理装置，包括：
人脸特征确定模块，用于确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
调节图确定模块，用于确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
一级处理模块，用于根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
二级处理模块，用于根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像。
可选的，本公开实施例提供的人脸特征确定模块在确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征时，可以用于：
将待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图；
将特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为人脸特征。
可选的，本公开实施例提供的调节图确定模块在确定人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图时，可以用于：
根据人脸特征的第一特征区域形成第一人脸Mask图；
根据人脸特征的第二特征区域形成第二人脸Mask图，其中第一特征区域与第二特征区域分别表示人脸特征的亮区域和暗区域。
可选的，本公开实施例提供的调节图确定模块在采用预设的第一lut图调节第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图时，可以用于：
根据预设的第一lut图的明暗值将预设的第一lut图与第一人脸Mask图混合，调节第一人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图；
根据预设的第二lut图的明暗值将预设的第二lut图与第二人脸Mask图混合，调节第二人脸Mask图的明暗，得到二级调节人脸Mask图。
可选的，本公开实施例提供的一级处理模块在根据一级调节人脸Mask图的透明度将一级调节人脸Mask图与待处理人脸图像混合，得到一级处理图像时，可以用于：
将一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到一级处理图像的明暗值。
可选的，本公开实施例提供的二级处理模块在根据二级调节人脸Mask图的透明度将二级调节人脸Mask图与一级处理图像混合，得到目标图像时，可以用于：
将二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到目标图像的明暗值。
可选的，本公开实施例提供的人脸图像处理装置还可以用于：
检测到触发预设的透明度调节操作时，记录透明度调节操作的滑竿值；
根据滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节一级调节人脸Mask图的透明度和/或二级调节人脸Mask图的透明度。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，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：执行根据上述实施例的人脸图像处理方法。
根据本公开提供的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述是实施例的人脸图像处理方法。
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)
1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，包括：
确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
确定所述人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节所述第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
根据所述一级调节人脸Mask图的透明度将所述一级调节人脸Mask图与所述待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
根据所述二级调节人脸Mask图的透明度将所述二级调节人脸Mask图与所述一级处理图像混合，得到目标图像。
2.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征，包括：
将所述待处理人脸图像转换为预设数值的特征点人脸图；
将所述特征点人脸图中的人脸特征点区域确定为所述人脸特征。
3.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述确定所述人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，包括：
根据所述人脸特征的第一特征区域形成所述第一人脸Mask图；
根据所述人脸特征的第二特征区域形成所述第二人脸Mask图，其中所述第一特征区域与所述第二特征区域分别表示所述人脸特征的亮区域和暗区域。
4.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述采用预设的第一lut图调节所述第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图，包括：
根据所述预设的第一lut图的明暗值将所述预设的第一lut图与所述第一人脸Mask图混合，调节所述第一人脸Mask图的明暗，得到所述一级调节人脸Mask图；
根据所述预设的第二lut图的明暗值将所述预设的第二lut图与所述第二人脸Mask图混合，调节所述第二人脸Mask图的明暗，得到所述二级调节人脸Mask图。
5.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述根据所述一级调节人脸Mask图的透明度将所述一级调节人脸Mask图与所述待处理人脸图像混合，得到一级处理图像，包括：
将所述一级调节人脸Mask图的透明度、一级调节人脸Mask图的明暗值和所述待处理人脸图像的明暗值按照预设的公式计算，得到所述一级处理图像的明暗值。
6.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述根据所述二级调节人脸Mask图的透明度将所述二级调节人脸Mask图与所述一级处理图像混合，得到目标图像，包括：
将所述二级调节人脸Mask图的透明度、二级调节人脸Mask图的明暗值和所述一级处理图像的明暗值按照预设的公式计算，得到所述目标图像的明暗值。
7.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，还包括：
检测到触发预设的透明度调节操作时，记录所述透明度调节操作的滑竿值；
根据所述滑竿值按照预设的滑竿值与透明度之间的比例关系调节所述一级调节人脸Mask图的透明度和/或所述二级调节人脸Mask图的透明度。
8.一种人脸图像处理装置，其特征在于，包括：
人脸特征确定模块，用于确定待处理人脸图像中至少一个人脸特征；
调节图确定模块，用于确定所述人脸特征的第一人脸Mask图和第二人脸Mask图，采用预设的第一lut图调节所述第一人脸Mask图的明暗，且采用预设第二lut图调节第二人脸Mask图的明暗，得到一级调节人脸Mask图和二级调节人脸Mask图；
一级处理模块，用于根据所述一级调节人脸Mask图的透明度将所述一级调节人脸Mask图与所述待处理人脸图像混合，得到一级处理图像；
二级处理模块，用于根据所述二级调节人脸Mask图的透明度将所述二级调节人脸Mask图与所述一级处理图像混合，得到目标图像。
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任一项所述的人脸图像处理方法。
10.一种计算机可读介质，其特征在于，所述存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1～7任一所述的人脸图像处理方法。
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