CN112101258A - 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。该实施方式基于牙齿关键点信息及嘴唇关键点信息，实现了为指定牙齿区域添加目标特效的功能。

Description

图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着智能手机功能的不断完善，各种短视频拍摄平台应用而生。用户可以通过各种短视频拍摄平台创造出具有个人特色的短视频作品。为了使短视频功能产生更好的视觉呈现效果或满足用户的创作需求，这些短视频平台产生了为用户提供各种牙齿特效效果的需求。

发明内容

本公开的内容部分用于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。本公开的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。

本公开的一些实施例提出了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理装置，该装置包括：第一提取单元，被配置成提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；第二提取单元，被配置成提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；检测单元，被配置成基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；叠加单元，被配置成响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过提取嘴部图像中至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合，为之后处理单个牙提供了基础。之后，利用提取到的嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息可以检测到嘴唇的状态，进而为后续为牙齿特效做准备。最后，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。由此，实现了为牙齿添加特效的功能。

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是根据本公开的一些实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的图像处理方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的图像处理方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的图像处理装置的一些实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本公开的一些实施例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。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、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。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图。

如图1所示，计算设备101提取嘴部图像102中至少一个牙齿区域(例如103所示为一个牙齿区域)的关键点信息。作为示例，上述至少一个牙齿区域可以是如图中涂色区域，例如103所示为一个牙齿区域。作为示例，上述至少一个牙齿区域的关键点可以是每个牙齿区域中所示牙齿的四个端点。牙齿关键点信息可以是表征四个端点的位置信息，例如，牙齿区域103中所示牙齿的四个端点的位置信息104：(25，10)、(26，20)、(30，9)和(32，18)。上述位置信息是用坐标(x，y)表示且图像左上角的像素的坐标记为(0，0)。由此，上述计算设备101提取牙齿区域的关键点信息后，可以得到由至少一个牙齿区域的关键点的位置信息组成的牙齿关键点信息集合。之后，计算设备101可以利用关键点提取算法(例如回归神经网络算法)提取嘴部图像中嘴唇关键点信息106。其中，嘴唇关键点信息106是表征嘴唇关键点的位置信息。作为示例，嘴唇关键点可以是105所示的嘴唇关键点。作为示例，嘴唇关键点信息106中的嘴唇关键点位置信息为(13，7)。比较嘴唇关键点信息106与牙齿关键点信息104中纵坐标y的坐标值。因104所示的牙齿的四个端点的坐标中有两个坐标中的y坐标值18、20远大于7，说明嘴唇的关键点嘴唇关键点105位于牙齿区域103中两个端点的上方。故可以确定嘴唇的状态为张开状态。最后，响应于嘴唇状态为张开状态。将候选图像107叠加到指定的牙齿区域上，例如103所示的牙齿区域，生成蛀牙牙齿图像108。

需要说明的是需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备101的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备101。

继续参考图2，示出了根据本公开的图像处理方法的一些实施例的流程200。该图像处理法，包括以下步骤：

步骤201，提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合。

在一些实施例中，上述嘴部图像可以包括：嘴唇闭合的嘴部图像、嘴唇张开且没有缺失(断裂)牙齿的嘴部图像以及嘴唇张开且有缺失(断裂)牙齿的嘴部图像。

在一些实施例中，上述牙齿区域的关键点信息可以是该牙齿区域所包含的牙齿的关键点的位置信息。作为示例，上述位置信息用坐标(x，y)表示。及图像左上角第一个像素点的坐标为(0，0)。

这里把牙齿区域形状近似为矩形。作为示例，上述牙齿的关键点可以是牙齿的中心点。作为又一示例，上述牙齿的关键点可以是牙齿末端两个端点。

在一些实施例中，图像处理方法的执行主体(例如图1计算设备)可以通过主动轮廓模型算法提取上述嘴部图像中牙齿区域的轮廓曲线。进而利用该轮廓曲线获取牙齿中至少一个牙齿区域的关键点信息。

作为示例，对于嘴唇闭合的嘴部图像，上述牙齿区域的关键点信息为牙齿的关键点在闭合嘴唇上的估计点在嘴部图像中的位置信息。

作为示例，对于嘴唇张开且没有缺失(断裂)牙齿的嘴部图像，上述牙齿区域的关键点信息为每个牙齿的关键点在嘴部图像上的位置信息。

作为示例，对于嘴唇张开且有缺失(断裂)牙齿的嘴部图像中的缺失(断裂)的牙齿所示的牙齿区域，预先设定缺失(断裂)的牙齿的关键点。及将上述关键点在嘴部图像中的位置信息确定为包含缺失(断裂)的牙齿的牙齿区域的关键点信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到上述至少一个牙齿区域的关键点信息。

根据实际需要，上述执行体对将上述嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，提取牙齿的关键点信息。作为示例，可以将嘴部图像输入到训练好的回归神经网络。比如，resnet(Residual Neural Network，残差网络)，vgg(Visual Geometry Group，深度卷积神经网络)，shufflenet(ShuffleNet，轻量级神经网络)等。

步骤202，提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于传统的算法，例如ASM(Active ShapeModel，主动形状模型)，进行嘴唇区域关键点的检测，得到嘴唇边缘特征点的位置信息。作为示例，上述嘴唇边缘特征点可以是嘴唇边缘与牙齿的交接点。

其中，ASM模型是一种基于点分布模型。在点分布模型中，外形相似的物体的几何形状，例如嘴唇区域的几何形状，通过关键特征点的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。之后，通过训练获得形状模型。最后，利用该形状模型确定新的图像中的关键特征点信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体将上述嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。其中，上述嘴唇关键点信息包括：嘴唇边缘与牙齿交接点的位置信息。作为示例，上述位置信息用坐标(x，y)表示，且图像左上角第一个像素点的坐标为(0，0)。作为示例，上述嘴唇关键点提取网络可以是回归神经网络。例如，回归神经网络可以是vgg(Visual Geometry Group，深度卷积神经网络)，shufflenet(ShuffleNet，轻量级神经网络)。

步骤203，基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态。

在一些实施例中，上述执行主体首先从牙齿关键点信息集合中选出任意一个牙齿关键点信息。作为示例，牙齿关键点信息是上列牙齿所示的至少一个牙齿区域中每个牙齿区域下面两个端点的位置信息，用坐标(x，y)表示，且嘴部图像左上角的第一个像素点的坐标值可以记为(0，0)。任意选取一个牙齿关键点信息，选取的牙齿关键点信息可以是(26，20)以及(32，18)。之后，从嘴唇关键点信息中找出嘴唇关键点信息中x坐标值与上述选出的牙齿关键点信息中某个x坐标值相近的嘴唇关键点信息。作为示例，嘴唇关键点信息可以是上嘴唇边缘与牙齿交接点的位置信息。用坐标(x，y)表示。例如，嘴唇关键点信息为(13，7)，(19，9)，(27，8)，(34，6)。选取与牙齿关键点信息中x坐标值最接近的例如(27，8)。最后，将选取的牙齿关键点信息与选取的嘴唇关键点中x坐标值最接近的位置信息中的y坐标值与选取的嘴唇关键点信息中的y坐标值作差，得到一个差值。响应于差值的绝对值大于预先设定的目标值，确定嘴唇为张开状态。反之，确定嘴唇为闭合状态。

在一些实施例中，作为示例，上述执行主体首先对牙齿关键点信息集合中的y坐标值求平均值。之后，选取嘴唇关键点信息中一个关键点的信息。最后，将上述平均值与选取的一个关键点的信息中的y坐标值进行作差，得到一个差值。响应于差值的绝对值大于预先设定的目标值，确定嘴唇为张开状态。反之，确定嘴唇为闭合状态。

步骤204，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

在一些实施例中，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，上述执行主体首先从上述至少一个牙齿区域中选取目标牙齿区域。之后，选取用于叠加的候选图像。最后利用选取的目标牙齿区域的关键点信息确定候选图像的叠加位置。并将候选图像叠加至选取的目标牙齿区域上。

在一些实施例中，作为示例，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，上述执行主体可以基于至少一个牙齿区域的关键点信息对至少一个牙齿区域的关键点进行排序并进行编号。作为示例，上述至少一个牙齿区域的关键点可以是至少一个牙齿区域中每个牙齿区域末端的两个端点。作为示例，上述至少一个牙齿区域的关键点信息可以是每个牙齿区域的关键点在嘴部图像中的位置信息。选取至少一个编号对应的牙齿区域为目标牙齿区域。之后，根据该编号对应的目标牙齿区域的关键点信息，将候选图像叠加目标牙齿区域。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：展示至少一个特效效果图像。响应于检测到用户针对至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将目标特效效果图像对应的图像确定为候选图像。作为示例，上述至少一个特效效果图像可以是显示有牙套的图像、显示有菜叶的图像或显示有虫子的图像。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过提取嘴部图像中至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合，为之后处理单个牙齿提供了基础。之后，利用提取到的嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息可以检测到嘴唇的状态，进而为后续为牙齿特效做准备。最后，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。由此，实现了为牙齿添加特效的功能。

进一步参考图3，示出了根据本公开的图像处理方法的一些实施例的流程300。该图像处理方法，包括以下步骤：

步骤301，提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合。

步骤302，提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息。

步骤303，基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态。

在一些实施例中，步骤301-303的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的实施例中的步骤201-203，在此不再赘述。

步骤304，响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的宽度。

在一些实施例中，上述执行主体可以利用提取到的目标牙齿区域所包含的牙齿的关键点信息，确定该目标牙齿区域的实际宽度。作为示例，上述牙齿的关键点信息为牙齿下面两个端点的位置信息。则可以按照牙齿关键点信息集合中的每个牙齿区域所包含的牙齿的下面两个端点的x坐标值对每个牙齿区域的关键点信息进行排序。并从排序好的关键点信息中依次获取每个牙齿区域的关键点信息。之后，将每个牙齿区域所包含的牙齿的下面两个端点的x坐标值作差，得到每个牙齿区域的宽度。进而，可以获得目标牙齿区域的宽度。

步骤305，基于目标牙齿区域的宽度调整候选图像的大小，得到调整图像。

在一些实施例中，将上述候选图像的宽度调整到目标牙齿区域的宽度。

步骤306，基于牙齿关键点信息集合，将调整图像叠加至目标牙齿区域。

在一些实施例中，上述执行主体首先从牙齿关键点信息中选取至少一个牙齿区域的关键点信息。并将所选取的至少一个牙齿区域的关键点信息所示的牙齿区域确定为目标牙齿区域。之后，将调整图像加至目标牙齿区域上。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，步骤306通过以下步骤实现：

第一步，基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的位置信息。

作为示例，可以按照牙齿关键点信息集合中的每个牙齿区域的关键点信息进行排序，得到排序编号。例如，每个牙齿区域的关键点信息是用坐标表示的位置信息，可根据每个牙齿区域的关键点信息中的x坐标值对每个牙齿区域的关键点信息进行排序。之后，对于目标牙齿区域，首先基于上述排序编号确定目标牙齿区域的编号。并将牙齿区域的编号与牙齿区域的关键点信息进行关联。例如，可以通过文件存储的方式进行关联。从而根据排序编号与牙齿区域的关键点信息的关联关系，进一步确定目标牙齿区域的位置信息。作为示例，上述目标牙齿区域可以是用于添加特效的牙齿区域。

第二步，基于位置信息，将调整图像叠加至嘴部图像中该位置信息所示的区域。

从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的图像处理方法的流程300突出了为目标牙齿区域添加特效的步骤。通过牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的宽度，为调整候选图像的大小做准备。之后，根据该目标牙齿区域的宽度信息，调整候选图像的大小。得到了用于为目标牙齿区域添加特效的调整图像。最后，将调整图像叠加至目标牙齿区域，实现了目标牙齿区域添加特效的功能。由此，提供了为牙齿添加特效的具体实现方式。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种图像处理装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的图像处理装置400包括：第一提取单元401、第二提取单元402、检测单元403和叠加单元404。其中，第一提取单元401，被配置成提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；第二提取单元402，被配置成提取嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；检测单元403，被配置成基于牙齿关键点信息集合和嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态；叠加单元404，被配置成响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

在一些实施例的可选实现方式中，上述图像处理装置400的叠加单元404进一步被配置成：响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的宽度；基于目标牙齿区域的宽度调整候选图像的大小，得到调整图像；基于牙齿关键点信息集合，将调整图像叠加至目标牙齿区域。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400的叠加单元404进一步被配置成：基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的位置信息；基于位置信息，将调整图像叠加至嘴部图像中位置信息所示的区域。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400在叠加单元404之前，该装置还包括：展示单元，被配置成展示至少一个特效效果图像；确定单元，被配置成响应于检测到用户针对至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将目标特效效果图像对应的图像确定为候选图像。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400的第一提取单元401进一步被配置成：将嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到至少一个牙齿区域的关键点信息。

在一些实施例的可选实现方式中，该装置400的第二提取单元402进一步被配置成：将嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。

可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备)500的结构示意图。本公开的一些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5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：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506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，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。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，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，本公开的一些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。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例所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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，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：提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

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一些实施例的操作的计算机程序代码，所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。

描述于本公开的一些实施例中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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一提取单元、第二提取单元、检测单元和叠加单元。其中，这些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，第一提取单元还可以被描述为“提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合的单元”。

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。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像处理方法，包括：提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；提取上述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；基于上述牙齿关键点信息集合和上述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，上述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于上述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至上述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

根据本公开的一个或多个实施例，上述响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域，包括：响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的宽度；基于目标牙齿区域的宽度调整候选图像的大小，得到调整图像；基于牙齿关键点信息集合，将调整图像叠加至目标牙齿区域。

根据本公开的一个或多个实施例，上述基于牙齿关键点信息集合，将调整图像叠加至目标牙齿区域，包括：基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的位置信息；基于位置信息，将调整图像叠加至嘴部图像中位置信息所示的区域。

根据本公开的一个或多个实施例，在上述响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域之前，方法还包括：展示至少一个特效效果图像；响应于检测到用户针对至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将目标特效效果图像对应的图像确定为候选图像。

根据本公开的一个或多个实施例，上述提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，包括：将嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到至少一个牙齿区域的关键点信息。

根据本公开的一个或多个实施例，上述提取嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息，包括：将嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像处理装置包括：第一提取单元，被配置成提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；第二提取单元，被配置成提取嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；检测单元，被配置成基于牙齿关键点信息集合和嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；叠加单元，被配置成响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

根据本公开的一个或多个实施例，叠加单元进一步被配置成：响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的宽度；基于目标牙齿区域的宽度调整候选图像的大小，得到调整图像；基于牙齿关键点信息集合，将调整图像叠加至目标牙齿区域。

根据本公开的一个或多个实施例，叠加单元进一步被配置成：基于牙齿关键点信息集合，确定目标牙齿区域的位置信息；基于位置信息，将调整图像叠加至嘴部图像中位置信息所示的区域。

根据本公开的一个或多个实施例，上述在叠加单元之前，该装置还包括：展示单元，被配置成展示至少一个特效效果图像；确定单元，被配置成响应于检测到用户针对至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将目标特效效果图像对应的图像确定为候选图像。

根据本公开的一个或多个实施例，第一提取单元进一步被配置成：将嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到至少一个牙齿区域的关键点信息。

根据本公开的一个或多个实施例，第二提取单元进一步被配置成：将嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一所述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，上述程序被处理器执行时实现上述任一的方法。

以上描述仅为本公开的一些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，本公开的实施例中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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的实施例中公开的(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。

Claims (14)

1.一种图像处理方法，包括：

提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；

提取所述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；

基于所述牙齿关键点信息集合和所述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，所述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；

响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至所述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

2.根据权利要求1所述方法，其中，所述响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至所述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域，包括：

响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，确定所述目标牙齿区域的宽度；

基于所述目标牙齿区域的宽度调整所述候选图像的大小，得到调整图像；

基于所述牙齿关键点信息集合，将所述调整图像叠加至所述目标牙齿区域。

3.根据权利要求2所述方法，其中，所述基于所述牙齿关键点信息集合，将所述调整图像叠加至所述目标牙齿区域，包括：

基于所述牙齿关键点信息集合，确定所述目标牙齿区域的位置信息；

基于所述位置信息，将所述调整图像叠加至嘴部图像中所述位置信息所示的区域。

4.根据权利要求1所述方法，其中，在所述响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至所述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域之前，所述方法还包括：

展示至少一个特效效果图像；

响应于检测到用户针对所述至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将所述目标特效效果图像对应的图像确定为所述候选图像。

5.根据权利要求1所述方法，其中，所述提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，包括：

将所述嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到所述至少一个牙齿区域的关键点信息。

6.根据权利要求1所述方法，其中，所述提取所述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息，包括：

将所述嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。

7.一种图像处理装置，包括：

第一提取单元，被配置成提取嘴部图像中的至少一个牙齿区域的关键点信息，得到牙齿关键点信息集合；

第二提取单元，被配置成提取所述嘴部图像中嘴唇区域的关键点信息，得到嘴唇关键点信息；

检测单元，被配置成基于所述牙齿关键点信息集合和所述嘴唇关键点信息，检测嘴唇的状态，其中，所述嘴唇的状态包括：张开状态或闭合状态；

叠加单元，被配置成响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，将候选图像叠加至所述至少一个牙齿区域中的目标牙齿区域。

8.根据权利要求7所述装置，其中，所述叠加单元进一步被配置成：

响应于检测到嘴唇的状态为张开状态，基于所述牙齿关键点信息集合，确定所述目标牙齿区域的宽度；

基于所述目标牙齿区域的宽度调整所述候选图像的大小，得到调整图像；

基于所述牙齿关键点信息集合，将所述调整图像叠加至所述目标牙齿区域。

9.根据权利要求8所述装置，其中，所述叠加单元进一步被配置成：

基于所述牙齿关键点信息集合，确定所述目标牙齿区域的位置信息；

基于所述位置信息，将所述调整图像叠加至嘴部图像中所述位置信息所示的区域。

10.根据权利要求7所述装置，其中，在所述叠加单元之前，所述装置还包括：

展示单元，被配置成展示至少一个特效效果图像；

确定单元，被配置成响应于检测到用户针对所述至少一个特效效果图像中的目标特效效果图像的选取操作，将所述目标特效效果图像对应的图像确定为所述候选图像。

11.根据权利要求7所述装置，其中，所述第一提取单元进一步被配置成：

将所述嘴部图像输入到预训练的牙齿关键点提取网络，得到所述至少一个牙齿区域的关键点信息。

12.根据权利要求7所述装置，其中，所述第二提取单元进一步被配置成：

将所述嘴部图像输入到预训练的嘴唇关键点提取网络，得到嘴唇关键点信息。

13.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

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