CN111986212A - 一种人像发丝流动特效实现方法 - Google Patents

一种人像发丝流动特效实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人像发丝流动特效实现方法。它具体包括如下步骤：输入图像S；对图像S进行头发分割，得到头发区域Mask；头发锚点计算，发丝区域轮廓固定锚点集合P，发丝流动流向锚点集合Q；对两组点集P和Q进行Delaunay三角剖分，得到三角形顶点集合M0，该顶点集合作为起始帧或者第0帧头发丝流动特效的变形点集；t帧流向变点计算流线变点集合Q(t)，进行Delaunay三角剖分，得到t帧三角形变形点集为M(t)；根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图。本发明的有益效果是：将静态用户照片自动生成头发区域发丝流动漂浮特效，无须用户或者人工干预，达到智能化处理的目的。

Description

一种人像发丝流动特效实现方法
技术领域
本发明涉及图像处理相关技术领域，尤其是指一种人像发丝流动特效实现方法。
背景技术
目前市场上的人像照片特效处理软件中，对于静态人像照片自动生成头发流动特效的方法基本空缺，现有方案基本上依赖用户人工手动辅助实现，如美图秀秀APP，人工辅助的好坏将直接影响发丝流动特效的优劣，同时，过于依赖用户干预，也大大影响了用户体验，不够智能。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种自动生成发丝流动特效的人像发丝流动特效实现方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种人像发丝流动特效实现方法，具体包括如下步骤：
(1)输入图像S；
(2)对图像S进行头发分割，得到头发区域Mask；
(3)头发锚点计算，头发锚点包括两部分：发丝区域轮廓固定锚点集合P，发丝流动流向锚点集合Q；
(4)Delaunay三角剖分：对两组点集P和Q进行Delaunay三角剖分，得到三角形顶点集合M0，该顶点集合作为起始帧或者第0帧头发丝流动特效的变形点集；
(5)t帧流向变点计算流线变点集合Q(t)，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到t帧三角形变形点集为M(t)；
(6)发丝流动效果图生成：根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图。
使用基于CNN的分割算法，分割头发区域；使用边缘轮廓信息和人脸扇形扫描法计算发丝流动关键点；使用Delaunay剖分和流向计算等对发丝区域进行动态变形形成动态帧。该方法设计了一种人像照片自动生成发丝流动特效的方法，将静态用户照片自动生成头发区域发丝流动漂浮特效，而无须用户或者人工干预，达到智能化处理的目的。
作为优选，在步骤(2)中，具体操作方法为：
(21)基于卷积神经网络，构建头发分割网络；
(22)使用卷积神经网络，对10000+的头发样本进行分割网络模型训练，输入RGB原图，输出单通道的黑白Mask，其中白色区域表示头发区域，黑色区域表示背景区域，样本有数据标定师标定生成；
(23)用训练的模型对图像S进行头发分割，得到头发区域的分割图Mask。
作为优选，在步骤(3)中，发丝区域轮廓固定锚点集合P的计算方法如下：
(311)循环遍历Mask图中的每个像素X，循环顺序从左到右，从上到下，计算边缘图像，即为图像A；若像素点X周围8邻域像素均为白色像素，X也为白色像素，那么，X为内部点，将X像素值置为黑色0；
(312)循环遍历图像A中的每个像素，循环顺序从左到右，从上到下，对于第一个白色点像素，记为X0(i,j)，将X0置为黑色0；
(313)对于第二个白色像素，即为X1(i,j)，将X1存入数组Vector_S；
(314)判断X1的8邻域，寻找邻域内白色点像素Xt，将Xt存入数组Vector_S中，将X1位置更新为Xt坐标；
(315)循环步骤(314)，直到X1的8邻域内无白色像素点，跳出循环，Vector_S即为顺序存储的边缘轮廓点集合；
(316)对Vector_S进行下采样，设定采样间隔为N，得到稀疏之后的Vector_S，记作点集合P。
作为优选，在步骤(3)中，人脸扇形扫描法计算发丝流动流向锚点集合Q的方法如下：
(321)对图像S进行人脸关键点检测，得到人脸中心点坐标O(x,y)，人脸关键点使用第三方人脸关键点SDK来获取；
(322)以O为圆心，Radius为半径，得到头发估计区域，该区域大概率包含头发和人脸，其中Radius＝Max(Width,Height)，Width表示图像宽度，Height表示图像高度；
(323)以角度D为采样间隔，将头发估计区域圆划分为H个扇形区间，计算如下：H＝360/D；
(324)以垂直90度方向，从O点正上方开始逆时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q1中；
(325)以垂直90度方向，从O点正上方开始顺时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q2中；
(326)头发区域流向点集合Q即Q1和Q2中所有点，Q1中的点构成一条左边头发的流向曲线，Q2中的点构成一条右边头发的流向曲线，流向曲线点顺序依次为从上到下，即头发丝流动方向。
作为优选，在步骤(324)中，计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q1数组中。
作为优选，在步骤(325)中，计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q2数组中。
作为优选，假设图像中白色像素坐标为(i,j)，白色像素个数为num，白色像素质心(mx,my)计算如下：
Figure BDA0002642560580000041
Figure BDA0002642560580000042
作为优选，在步骤(5)中，假设生成发丝流动特效的目标帧数为T+1，即0-T帧，发丝流动的最大程度为LMAX，则第t帧结果图像对应的发丝流向变点计算如下：
(51)循环遍历Q点，假设Q点原始坐标为(Qx,Qy)，新的Q点坐标(qx,qy)计算如下：
Figure BDA0002642560580000051
qx＝Qx+LMAX×K
qy＝Qy+LMAX×K
即Q(t)＝(qx,qy)；
(52)对P点集合和新的Q(t)点集合，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到新的第t帧图像对应的三角形变形点集为M(t)。
作为优选，在步骤(6)中，具体为：
(61)根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图，即为第t帧发丝流动效果图；三角形仿射变换公式如下：
Figure BDA0002642560580000052
其中，(x,y)为原始坐标，(x',y')为变换后坐标，m为变换系数；
(62)依次计算T帧效果图，形成最终动态发丝流动效果。
本发明的有益效果是：自动生成发丝流动特效，将静态用户照片自动生成头发区域发丝流动漂浮特效，而无须用户或者人工干预，达到智能化处理的目的。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所述的实施例中，一种人像发丝流动特效实现方法，具体包括如下步骤：
(1)输入图像S；
(2)对图像S进行头发分割，得到头发区域Mask；具体操作方法为：
(21)基于卷积神经网络，比如Unet/PSPnet/BiSeNet等，构建头发分割网络，以Unet为例；
(22)使用卷积神经Unet网络，对10000+的头发样本进行分割网络模型训练，输入RGB原图，输出单通道的黑白Mask，其中白色区域表示头发区域，黑色区域表示背景区域，样本有数据标定师标定生成；
(23)用训练的模型对图像S进行头发分割，得到头发区域的分割图Mask。
(3)头发锚点计算，头发锚点包括两部分：发丝区域轮廓固定锚点集合P，发丝流动流向锚点集合Q；
发丝区域轮廓固定锚点集合P的计算方法如下：
(311)循环遍历Mask图中的每个像素X，循环顺序从左到右，从上到下，计算边缘图像，即为图像A；若像素点X周围8邻域像素均为白色像素，X也为白色像素，那么，X为内部点，将X像素值置为黑色0；图像A为bgra32格式或者其他格式；
(312)循环遍历图像A中的每个像素，循环顺序从左到右，从上到下，对于第一个白色点像素，记为X0(i,j)，将X0置为黑色0；
(313)对于第二个白色像素，即为X1(i,j)，将X1存入数组Vector_S；
(314)判断X1的8邻域，寻找邻域内白色点像素Xt，将Xt存入数组Vector_S中，将X1位置更新为Xt坐标；
(315)循环步骤(314)，直到X1的8邻域内无白色像素点，跳出循环，Vector_S即为顺序存储的边缘轮廓点集合；
(316)对Vector_S进行下采样，设定采样间隔为N，得到稀疏之后的Vector_S，记作点集合P，此步骤用来减少边缘轮廓点的数量，N根据经验设定，比如N＝10。
人脸扇形扫描法计算发丝流动流向锚点集合Q的方法如下：
(321)对图像S进行人脸关键点检测，得到人脸中心点坐标O(x,y)，人脸关键点使用第三方人脸关键点SDK来获取，如商汤人脸SDK等；
(322)以O为圆心，Radius为半径，得到头发估计区域，该区域大概率包含头发和人脸，其中Radius＝Max(Width,Height)，Width表示图像宽度，Height表示图像高度；
(323)以角度D为采样间隔，将头发估计区域圆划分为H个扇形区间，计算如下：H＝360/D，D＝36；
(324)以垂直90度方向，从O点正上方开始逆时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q1中；计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q1数组中。
(325)以垂直90度方向，从O点正上方开始顺时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q2中；在步骤(325)中，计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q2数组中。
假设图像中白色像素坐标为(i,j)，白色像素个数为num，白色像素质心(mx,my)计算如下：
Figure BDA0002642560580000081
Figure BDA0002642560580000082
(326)头发区域流向点集合Q即Q1和Q2中所有点，Q1中的点构成一条左边头发的流向曲线，Q2中的点构成一条右边头发的流向曲线，流向曲线点顺序依次为从上到下，即头发丝流动方向。
(4)Delaunay三角剖分：对两组点集P和Q进行Delaunay三角剖分，得到三角形顶点集合M0，该顶点集合作为起始帧或者第0帧头发丝流动特效的变形点集，Delaunay三角剖分算法为基础图形学算法，可参考Lawson算法；
(5)t帧流向变点计算流线变点集合Q(t)，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到t帧三角形变形点集为M(t)；假设生成发丝流动特效的目标帧数为T+1，即0-T帧，发丝流动的最大程度为LMAX，则第t帧结果图像对应的发丝流向变点计算如下：
(51)循环遍历Q点，假设Q点原始坐标为(Qx,Qy)，新的Q点坐标(qx,qy)计算如下：
Figure BDA0002642560580000083
qx＝Qx+LMAX×K
qy＝Qy+LMAX×K
即Q(t)＝(qx,qy)；
(52)对P点集合和新的Q(t)点集合，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到新的第t帧图像对应的三角形变形点集为M(t)。
(6)发丝流动效果图生成：根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图；具体为：
(61)根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图，即为第t帧发丝流动效果图；三角形仿射变换为基础图像变换，公式如下：
Figure BDA0002642560580000091
其中，(x,y)为原始坐标，(x',y')为变换后坐标，m为变换系数；
(62)依次计算T帧效果图，形成最终动态发丝流动效果。
使用基于CNN的分割算法，分割头发区域；使用边缘轮廓信息和人脸扇形扫描法计算发丝流动关键点；使用Delaunay剖分和流向计算等对发丝区域进行动态变形形成动态帧。该方法设计了一种人像照片自动生成发丝流动特效的方法，用户打开手机app或者图像处理软件，输入一张人像照片即可查看动态人像发丝流动特效，即将静态用户照片自动生成头发区域发丝流动漂浮特效，而无须用户或者人工干预，达到智能化处理的目的。

Claims (9)

1.一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，具体包括如下步骤：
(1)输入图像S；
(2)对图像S进行头发分割，得到头发区域Mask；
(3)头发锚点计算，头发锚点包括两部分：发丝区域轮廓固定锚点集合P，发丝流动流向锚点集合Q；
(4)Delaunay三角剖分：对两组点集P和Q进行Delaunay三角剖分，得到三角形顶点集合M0，该顶点集合作为起始帧或者第0帧头发丝流动特效的变形点集；
(5)t帧流向变点计算流线变点集合Q(t)，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到t帧三角形变形点集为M(t)；
(6)发丝流动效果图生成：根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图。
2.根据权利要求1所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(2)中，具体操作方法为：
(21)基于卷积神经网络，构建头发分割网络；
(22)使用卷积神经网络，对10000+的头发样本进行分割网络模型训练，输入RGB原图，输出单通道的黑白Mask，其中白色区域表示头发区域，黑色区域表示背景区域，样本有数据标定师标定生成；
(23)用训练的模型对图像S进行头发分割，得到头发区域的分割图Mask。
3.根据权利要求2所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(3)中，发丝区域轮廓固定锚点集合P的计算方法如下：
(311)循环遍历Mask图中的每个像素X，循环顺序从左到右，从上到下，计算边缘图像，即为图像A；若像素点X周围8邻域像素均为白色像素，X也为白色像素，那么，X为内部点，将X像素值置为黑色0；
(312)循环遍历图像A中的每个像素，循环顺序从左到右，从上到下，对于第一个白色点像素，记为X0(i,j)，将X0置为黑色0；
(313)对于第二个白色像素，即为X1(i,j)，将X1存入数组Vector_S；
(314)判断X1的8邻域，寻找邻域内白色点像素Xt，将Xt存入数组Vector_S中，将X1位置更新为Xt坐标；
(315)循环步骤(314)，直到X1的8邻域内无白色像素点，跳出循环，Vector_S即为顺序存储的边缘轮廓点集合；
(316)对Vector_S进行下采样，设定采样间隔为N，得到稀疏之后的Vector_S，记作点集合P。
4.根据权利要求3所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(3)中，人脸扇形扫描法计算发丝流动流向锚点集合Q的方法如下：
(321)对图像S进行人脸关键点检测，得到人脸中心点坐标O(x,y)，人脸关键点使用第三方人脸关键点SDK来获取；
(322)以O为圆心，Radius为半径，得到头发估计区域，该区域大概率包含头发和人脸，其中Radius＝Max(Width,Height)，Width表示图像宽度，Height表示图像高度；
(323)以角度D为采样间隔，将头发估计区域圆划分为H个扇形区间，计算如下：H＝360/D；
(324)以垂直90度方向，从O点正上方开始逆时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q1中；
(325)以垂直90度方向，从O点正上方开始顺时针方向，依次循环遍历H/2个扇形区间，每个扇形区间计算一个头发流向点q，并将q存入数组Q2中；
(326)头发区域流向点集合Q即Q1和Q2中所有点，Q1中的点构成一条左边头发的流向曲线，Q2中的点构成一条右边头发的流向曲线，流向曲线点顺序依次为从上到下，即头发丝流动方向。
5.根据权利要求4所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(324)中，计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q1数组中。
6.根据权利要求4所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(325)中，计算方法如下：遍历每个扇形区域内的白色像素值，则计算白色像素的质心，质心坐标即为头发流向坐标q，将q依次存入Q2数组中。
7.根据权利要求5或6所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，假设图像中白色像素坐标为(i,j)，白色像素个数为num，白色像素质心(mx,my)计算如下：
Figure FDA0002642560570000031
8.根据权利要求4所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(5)中，假设生成发丝流动特效的目标帧数为T+1，即0-T帧，发丝流动的最大程度为LMAX，则第t帧结果图像对应的发丝流向变点计算如下：
(51)循环遍历Q点，假设Q点原始坐标为(Qx,Qy)，新的Q点坐标(qx,qy)计算如下：
Figure FDA0002642560570000041
qx＝Qx+LMAX×K
qy＝Qy+LMAX×K
即Q(t)＝(qx,qy)；
(52)对P点集合和新的Q(t)点集合，进行步骤(4)的Delaunay三角剖分，得到新的第t帧图像对应的三角形变形点集为M(t)。
9.根据权利要求8所述的一种人像发丝流动特效实现方法，其特征是，在步骤(6)中，具体为：
(61)根据M0和M(t)，将原图S进行三角形仿射变换，得到对应的变形效果图，即为第t帧发丝流动效果图；三角形仿射变换公式如下：
Figure FDA0002642560570000042
其中，(x,y)为原始坐标，(x',y')为变换后坐标，m为变换系数；
(62)依次计算T帧效果图，形成最终动态发丝流动效果。
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