CN113761974B - 监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质 - Google Patents

监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种监视头皮的方法，应用于包括拍摄设备的智能吹风机，包括：于所述智能吹风机运行时，利用所述拍摄设备对用户头部进行拍摄，获得多张头部照片；识别所述多张头部照片分别所对应的头部区域；基于每个头部区域所对应的头部照片识别所述每个头部区域的相关参数；及基于所述每个头部区域的相关参数与该每个头部区域对应的历史相关参数分析所述每个头部区域的头皮状况。本发明可以有效监视头皮。本发明还提供一种智能吹风机及存储介质。

Description

监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质。
背景技术
我们常会用镜子来整理自己的面容，但却很少用镜子来观看自己头皮的状况。等到头皮出现问题例如头皮红肿或是发量变得稀疏要开始挽救则往往迟了一步。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提出一种监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质，能够对头皮进行有效监视。
本发明第一方面提供一种监视头皮的方法，应用于包括拍摄设备的智能吹风机，所述方法包括：于所述智能吹风机运行时，利用所述拍摄设备对用户头部进行拍摄，获得多张头部照片；识别所述多张头部照片分别所对应的头部区域；基于每个头部区域所对应的头部照片识别所述每个头部区域的相关参数；及基于所述每个头部区域的相关参数与该每个头部区域对应的历史相关参数分析所述每个头部区域的头皮状况。
优选地，该方法还包括：当分析得出任意一个头部区域的头皮出现异常时，在所述智能吹风机的显示屏上发出相应的提示。
优选地，所述每个头部区域的相关参数包括：发色参数，所述发色参数包括头发颜色及白发比例；其中，识别所述每个头部区域的所述发色参数的步骤包括：预先定义每种颜色所对应的RGB值的取值范围；根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片的每个像素点的颜色，以及根据该任意一张头部照片中与每种颜色所对应的像素点的总数、该任意一张头部照片所包括的所有像素点的总数确定该任意一张头部照片所包括的每种颜色所占的比例值；将与最大比例值对应的颜色作为该任意一张头部照片所对应的头发颜色；以及将该任意一张头部照片的白色所占的比例值作为该任意一张头部照片所对应的白发比例，由此获得对应任意一个头部区域的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色和白发比例；根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色确定该任意一个头部区域的头发颜色；以及根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的白发比例确定该任意一个头部区域的白发比例。
优选地，所述确定任意一个头部区域的头发颜色包括：基于任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色统计所述任意一个头部区域所对应的每种头发颜色的频次；及将对应最大频次的头发颜色作为所述任意一个头部区域的头发颜色。
优选地，所述每个头部区域的相关参数包括：头皮参数，所述头皮参数包括是否有头皮屑、头发是否出油，及头皮红肿程度；其中，识别所述每个头部区域是否有头皮屑以及头发是否出油的步骤包括:预先定义白色像素点所对应的RBG值的取值范围；根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的白色像素点；基于所述任意一张头部照片中的白色像素点确定连通区域；统计所述任意一张头部照片中的每个连通区域所对应的白色像素点的总数；将白色像素点的总数小于预设值的连通区域作为所述任意一张头部照片中的有头皮屑区域；将白色像素点的总数大于或者等于所述预设值的连通区域作为所述任意一张头部照片中头发出油的区域；及当所述任意一个头部区域对应的所有照片中存在至少一张头部照片包括头皮屑区域时，确定所述任意一个头部区域有头皮屑；及当所述任意一个头部区域的所有照片中存在至少一张头部照片包括头发出油的区域时，确定所述任意一个头部区域发生头发出油的情况；其中，识别所述每个头部区域的头皮红肿程度的步骤包括:预先定义红色像素点所对应的RBG值的取值范围；根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的红色像素点；根据该任意一张头部照片中的红色像素点的总数以及该任意一张头部照片所包括的所有红色像素点的总数计算该任意一张头部照片的红色像素点比例；根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的红色像素点比例确定该任意一个头部区域的红色程度。
优选地，所述每个头部区域的相关参数包括：发质参数，其中，识别所述每个头部区域的发质参数的步骤包括:将任意一个头部区域对应的所有头部照片转化为灰度图像；分别将所每张灰度图二值化为黑白图片，由此获得任意一个头部区域对应的所有黑白图片；对所述任意一个头部区域对应的任意一张黑白图片统计黑色像素点的总数；基于所述任意一张黑白图片的黑色像素点的总数以及所述任意一张黑白图片的所有像素点总数计算所述任意一张黑白图片的黑色像素点比例，由此获得所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例；及根据所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例确定该任意一个头部区域的发质参数。
本发明第二方面提供一种智能吹风机，所述智能吹风机包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个计算机可读指令，所述处理器用于执行所述至少一个计算机可读指令以实现所述的监视头皮的方法。
优选地，所述智能吹风机的拍摄设备设置在该智能吹风机的壳体上的风嘴所在位置。
优选地，所述拍摄设备设置在三轴稳定器上，所述三轴稳定器收容于所述智能吹风机的壳体内或者外露于该智能吹风机的壳体上。
本发明第三方面提供一种非易失性可读存储介质，所述非易失性可读存储介质存储有至少一个计算机可读指令，所述至少一个计算机可读指令被处理器执行时实现所述的监视头皮的方法。
本发明实施例中所述的监视头皮的方法、智能吹风机及存储介质，能够于智能吹风机吹头发的同时实现对头皮状况的监视。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明较佳实施例提供的监视头皮的系统的运行环境图。
图2举例说明拍摄设备在智能吹风机上的安装位置。
图3是本发明较佳实施例提供的监视头皮的方法的流程图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
参阅图1所示，是本发明较佳实施例提供的监视头皮的系统的运行环境图。
本实施例中，监视头皮的系统30运行于智能吹风机3中。本实施例中，智能吹风机3包括，但不限于，存储器31、处理器32、至少一条通讯总线33、拍摄设备34、显示屏35、马达37、风扇38。
请同时参阅图2所示，在一个实施例中，所述拍摄设备34可以设置于所述智能吹风机3的壳体300上。
在一个实施例中，该拍摄设备34设置在所述智能吹风机3的壳体300上的风嘴301所在的位置。
在一个实施例中，所述拍摄设备34可以设置在三轴稳定器36上，以在所述拍摄设备34随着智能吹风机3移动对用户头部进行拍摄时，减少抖动造成照片模糊的影响。
在一个实施例中，所述三轴稳定器36收容于所述智能吹风机3的壳体300内或者外露于该智能吹风机3的壳体300上。
所述拍摄设备34包括光学镜头和CMOS(Complementary Metal OxideSemiconductor，互补金属氧化物半导体)感光元件。
所述显示屏35可以为触摸显示屏或者非触摸显示屏。
本领域技术人员应该了解，图1和图2示出的智能吹风机的结构并不构成本发明实施例的限定，所述智能吹风机3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。
在一些实施例中，所述智能吹风机3包括一种能够按照事先设定或存储的计算机可读指令，自动进行数值计算和/或信息处理的终端，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。
需要说明的是，所述智能吹风机3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的智能吹风机如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
在一些实施例中，所述存储器31用于存储程序代码和各种数据，例如安装在所述智能吹风机3中的监视头皮的系统30，并在智能吹风机3的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者任何其他能够用于携带或存储数据的非易失性的可读存储介质。
在一些实施例中，所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述智能吹风机3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个智能吹风机3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行智能吹风机3的各种功能和处理数据，例如执行监视头皮的功能(详见下文中对图3的描述)。
在一些实施例中，所述至少一条通信总线33被设置为实现所述存储器31、所述至少一个处理器32、拍摄设备34，以及显示屏35等之间的连接通信。
尽管未示出，所述智能吹风机3还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述智能吹风机3还可以包括电热元件、多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
在一些实施例中，所述监视头皮的系统30可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述监视头皮的系统30中的各个程序段的程序代码可以存储于存储器(例如智能吹风机1的存储器31)中，并由至少一个处理器(例如处理器32)所执行，以实现监视头皮的功能(详见下文中对图3的描述)。
本实施例中，所述监视头皮的系统30根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：获取模块301、执行模块302。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器(例如处理器32)所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器(例如智能吹风机1的存储器31)中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
本实施例中，以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个非易失性可读取存储介质中。上述软件功能模块包括至少一个计算机可读指令，使得一台智能吹风机或处理器(processor)通过执行该至少一个计算机可读指令实现本发明各个实施例的方法的部分，例如图3所示的监视头皮的方法。
在进一步的实施例中，结合图1，所述至少一个处理器32可执行所述智能吹风机3的操作装置以及安装的各类应用程序(如所述的监视头皮的系统30)、程序代码等，例如，上述的各个模块。
所述存储器31中存储有程序代码，且所述至少一个处理器32可调用所述存储器31中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图1中所述监视头皮的系统30的各个模块是存储在所述存储器31中的程序代码，并由所述至少一个处理器32所执行，从而实现所述各个模块的功能以达到监视头皮的目的(详见下文中对图3的描述)。
在本发明的一个实施例中，所述存储器31存储一个或多个计算机可读指令，所述一个或多个计算机可读指令被所述至少一个处理器32所执行以实现监视头皮的目的。具体地，所述至少一个处理器32对上述计算机可读指令的具体实现方法详见下文中对图3的描述。
参阅图3所示，为本发明较佳实施例提供的监视头皮的方法的流程图。
在本实施例中，所述监视头皮的方法可以应用于智能吹风机3中，对于需要监视头皮的智能吹风机3，可以直接在智能吹风机3上集成本发明的方法所提供的用于监视头皮的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在智能吹风机3上。
如图3所示，所述监视头皮的方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S1、获取模块301于所述智能吹风机3运行时，利用所述拍摄设备34对用户头部进行拍摄，获得多张头部照片。
需要说明的是，所述智能吹风机3运行时可以是指马达37带动风扇38运转时。当然，所述智能吹风机3也可以在没有驱动马达37的时候，控制所述拍摄设备34拍摄头部照片。
步骤S2、执行模块302识别所述多张头部照片分别所对应的头部区域。
在一个实施例中，执行模块302可以利用影像分析算法例如模板匹配法、机器学习算法来区分每张照片所对应的头部区域。
在一个实施例中，所述头部区域分为头顶部位、后脑杓、前额、两侧。
举例而言，所述执行模块302可以收集对应每个头部区域的预设数量的样本照片；基于该对应每个头部区域的预设数量的样本照片训练一个头部区域识别模型；由此，所述执行模块302利用该头部区域识别模型即可识别出每张照片所对应的头部区域。
步骤S3、执行模块302基于每个头部区域所对应的头部照片识别所述每个头部区域的相关参数。
在一个实施例中，所述每个头部区域的相关参数包括发色参数。其中，所述发色参数包括头发颜色及白发比例。
在一个实施例中，执行模块302识别所述每个头部区域的所述发色参数的步骤包括(a1)-(a4)：
(a1)预先定义每种颜色所对应的RGB值的取值范围。
(a2)根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的每个像素点的RGB值确定该任意一张头部照片的每个像素点的颜色，以及根据该任意一张头部照片中与每种颜色所对应的像素点的总数、该任意一张头部照片所包括的所有像素点的总数确定该任意一张头部照片所包括的每种颜色所占的比例值。
举例而言，假设头顶部位对应的照片A中，与黑色对应的像素点的总数为T1，照片A所包括的像素点的总数为T，那么照片A所包括的黑色所占的比例值为T1/T。
(a3)将该任意一张头部照片所包括的所有颜色分别所占的比例值中，与最大比例值对应的颜色作为该任意一张头部照片所对应的头发颜色；以及将该任意一张头部照片的白色所占的比例值作为该任意一张头部照片所对应的白发比例，由此获得对应任意一个头部区域的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色和白发比例。
举例而言，假设头顶部位对应的照片A所包括的黑色所占的比例值为90％、白色所占的比例值为5％、灰色所占的比例值为5％，那么与最大比例值90％对应的颜色(即黑色)则作为该照片A所对应的头发颜色，该照片A的白色所占的比例值5％作为该照片A所对应的白发比例。(a4)根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色确定该任意一个头部区域的头发颜色；以及根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的白发比例确定该任意一个头部区域的白发比例。
在一个实施例中，所述确定任意一个头部区域的头发颜色包括：
基于任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色统计所述任意一个头部区域所对应的每种头发颜色的频次；及将对应最大频次的头发颜色作为所述任意一个头部区域的头发颜色。
举例而言，假设头顶部位对应的照片A、照片B、照片C；其中，在步骤(a3)中确定照片A所对应的头发颜色为黑色、照片B所对应的头发颜色为黑色、照片C所对应的头发颜色为白色，即黑色的频次为两次，白色的频次为1次，那么头顶部位对应的颜色即为黑色。
在一个实施例中，所述确定任意一个头部区域的白发比例包括：
将任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的白发比例进行大小排序；将大小居中的白发比例作为所述任意一个头部区域的白发比例。
举例而言，假设头顶部位对应三张头部照片A、照片B、照片C；该三张头部照片分别所对应的白发比例为5％、15％、25％，则将大小居中的白发比例(即15％)作为所述头顶部位的白发比例。
需要说的是，当无法从该多张头部照片分别所对应的白发比例中确定大小居中的白发比例时，则取居中的白发比例的平均值作为所述头顶部位的白发比例。
举例而言，假设头顶部位对应四张头部照片，该四张头部照片分别所对应的白发比例为5％、15％、25％、45％，则将大小居中的两个白发比例(即15％和25％)的平均值(即20％)作为所述头顶部位的白发比例。
在一个实施例中，所述每个头部区域的相关参数还包括头皮参数。其中，所述头皮参数包括是否有头皮屑、头发是否出油，及头皮红肿程度。
在一个实施例中，所述执行模块302识别所述每个头部区域是否有头皮屑以及头发是否出油的步骤包括(b1)-(b6):
(b1)预先定义白色像素点所对应的RBG值的取值范围。
(b2)根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的每个像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的白色像素点。
(b3)基于所述任意一张头部照片中的白色像素点确定连通区域。
本实施例中，所述连通区域是指由连续的白色像素点所构成的区域。
(b4)统计所述任意一张头部照片中的每个连通区域所对应的白色像素点的总数。
(b5)将白色像素点的总数小于预设值(例如2)的连通区域作为所述任意一张头部照片中的有头皮屑区域；将白色像素点的总数大于或者等于所述预设值的连通区域作为所述任意一张头部照片中头发出油的区域。
(b6)当所述任意一个头部区域对应的所有照片中存在至少一张头部照片包括头皮屑区域时，确定所述任意一个头部区域有头皮屑；及当所述任意一个头部区域的所有照片中存在至少一张头部照片包括头发出油的区域时，确定所述任意一个头部区域发生头发出油的情况。
在一个实施例中，所述执行模块302识别所述每个头部区域的头皮红肿程度的步骤包括(c1)-(c4):
(c1)预先定义红色像素点所对应的RBG值的取值范围。
(c2)根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的每个像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的红色像素点。
(c3)根据该任意一张头部照片中的红色像素点的总数以及该任意一张头部照片所包括的所有红色像素点的总数计算该任意一张头部照片的红色像素点比例。
举例而言，假设头顶部位对应的照片A中，红色像素点的总数为T2，照片A所包括的像素点的总数为T，那么照片A所包括的红色像素点所占的比例值为T2/T。
(c4)根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的红色像素点比例确定该任意一个头部区域的红色程度。
本实施例中，所述执行模块302将该任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的红色像素点比例进行大小排序；及将大小居中的红色像素点比例作为所述任意一个头部区域的红肿程度。
举例而言，假设头顶部位对应三张头部照片，该三张头部照片分别所对应的红色像素点比例为5％、15％、25％，则将大小居中的红色像素点比例(即15％)作为所述头顶部位的红肿程度。
需要说的是，当头顶部位对应多张头部照片，无法从该多张头部照片分别所对应的红色像素点比例中确定大小居中的红色像素点比例时，则取居中的两个红色像素点比例的平均值作为所述头顶部位的红肿程度。
举例而言，假设头顶部位对应四张头部照片，该四张头部照片分别所对应的红色像素点比例为5％、15％、25％、45％，则将大小居中的两个红色像素点比例(即15％和25％)的平均值(即20％)作为所述头顶部位的红肿程度。
在一个实施中，所述每个头部区域的相关参数还包括发质参数。其中，所述执行模块302识别所述每个头部区域的发质参数的步骤包括(d1)-(d5):
(d1)将任意一个头部区域对应的所有头部照片转化为灰度图像。
(d2)分别将每张灰度图二值化为黑白图片，由此获得任意一个头部区域对应的所有黑白图片。
(d3)对所述任意一个头部区域对应的任意一张黑白图片统计黑色像素点的总数。
(d4)基于所述任意一张黑白图片的黑色像素点的总数以及所述任意一张黑白图片的所有像素点总数计算所述任意一张黑白图片的黑色像素点比例，由此获得所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例。
(d5)根据所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例确定该任意一个头部区域的发质参数。
在一个实施例中，所述执行模块302将该任意一个头部区域的所有黑白图片中的每张黑白图片的黑色像素点比例进行大小排序；及将大小居中的黑色像素点比例作为所述任意一个头部区域的发质参数。
举例而言，假设头顶部位对应三张头部照片，该三张头部照片分别所对应的黑色像素点比例为65％、75％、95％，则将大小居中的黑色像素点比例(即75％)作为所述头顶部位的发质参数。
需要说的是，当头顶部位对应多张头部照片，无法从该多张头部照片分别所对应的黑色像素点比例中确定大小居中的黑色像素点比例时，则取居中的两个黑色像素点比例的平均值作为所述头顶部位的发质参数。
举例而言，假设头顶部位对应四张头部照片，该四张头部照片分别所对应的红色像素点比例为65％、75％、95％、99％，则将大小居中的两个黑色像素点比例(即75％、95％)的平均值(即85％)作为所述头顶部位的发质参数。
在一个实施例中，所述执行模块302还将所述每个头部区域的所述相关参数连同所述智能吹风机3的当前的系统时间存储到所述存储器31中。
在一个实施例中，所述执行模块302还将所述每个头部区域的所述相关参数连同所述智能吹风机3的当前的系统时间发送到一个外部设备例如一台计算机装置。
步骤S4、执行模块302基于所述每个头部区域的相关参数与该每个头部区域对应的历史相关参数分析所述每个头部区域的头皮状况。
在一个实施例中，所述每个头部区域对应的历史相关参数可以存储在所述存储器31中。
具体地，所述基于所述每个头部区域的相关参数与该每个头部区域对应的历史相关参数分析所述每个头部区域的头皮状况也即是将每种相关参数进行比较，根据比较结果来确定所述每个头部区域的头皮是否出现异常。
在一个实施例中，当分析得出任意一个头部区域的头皮出现异常时，执行模块302在所述智能吹风机的显示屏35上发出相应的提示(例如，可以在该显示屏35上显示文本信息提示用户某个头部区域的头皮出现异常)。
举例而言，假设与时间2020年1月1日对应的头顶部位的发质参数为99％，若当前所计算得出的发质参数为75％，两者之间的差值大于20％，则可以发出相应的提示，例如在显示屏35上显示发质参数降低较快，需对头皮保养。
需要说明的是，在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的非易失性可读存储介质，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种监视头皮的方法，应用于包括拍摄设备的智能吹风机，其特征在于，所述方法包括：
于所述智能吹风机运行时，利用所述拍摄设备对用户头部进行拍摄，获得多张头部照片，所述拍摄设备设置在该智能吹风机的壳体上的风嘴所在位置；
识别所述多张头部照片分别所对应的头部区域；
基于每个头部区域所对应的头部照片识别所述每个头部区域的相关参数，所述每个头部区域的相关参数包括：发色参数，所述发色参数包括头发颜色及白发比例；其中，识别所述每个头部区域的所述发色参数的步骤包括：预先定义每种颜色所对应的RGB值的取值范围；根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片的每个像素点的颜色，以及根据该任意一张头部照片中与每种颜色所对应的像素点的总数、该任意一张头部照片所包括的所有像素点的总数确定该任意一张头部照片所包括的每种颜色所占的比例值；将该任意一张头部照片所包括的所有颜色分别所占的比例值中，与最大比例值对应的颜色作为该任意一张头部照片所对应的头发颜色；以及将该任意一张头部照片的白色所占的比例值作为该任意一张头部照片所对应的白发比例，由此获得对应任意一个头部区域的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色和白发比例；根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色确定该任意一个头部区域的头发颜色，包括：基于任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的头发颜色统计所述任意一个头部区域所对应的每种头发颜色的频次；及将对应最大频次的头发颜色作为所述任意一个头部区域的头发颜色；所述确定任意一个头部区域的白发比例包括：将任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的白发比例进行大小排序；将大小居中的白发比例作为所述任意一个头部区域的白发比例；以及根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的白发比例确定该任意一个头部区域的白发比例；及
基于所述每个头部区域的相关参数与该每个头部区域对应的历史相关参数分析所述每个头部区域的头皮状况。
2.如权利要求1所述的监视头皮的方法，其特征在于，该方法还包括：
当分析得出任意一个头部区域的头皮出现异常时，在所述智能吹风机的显示屏上发出相应的提示。
3.如权利要求1所述的监视头皮的方法，其特征在于，所述每个头部区域的相关参数还包括：头皮参数，所述头皮参数包括是否有头皮屑、头发是否出油，及头皮红肿程度；
其中，识别所述每个头部区域是否有头皮屑以及头发是否出油的步骤包括:
预先定义白色像素点所对应的RBG值的取值范围；
根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的白色像素点；
基于所述任意一张头部照片中的白色像素点确定连通区域；
统计所述任意一张头部照片中的每个连通区域所对应的白色像素点的总数；
将白色像素点的总数小于预设值的连通区域作为所述任意一张头部照片中的有头皮屑区域；将白色像素点的总数大于或者等于所述预设值的连通区域作为所述任意一张头部照片中头发出油的区域；及
当所述任意一个头部区域对应的所有照片中存在至少一张头部照片包括头皮屑区域时，确定所述任意一个头部区域有头皮屑；及当所述任意一个头部区域的所有照片中存在至少一张头部照片包括头发出油的区域时，确定所述任意一个头部区域发生头发出油的情况；
其中，识别所述每个头部区域的头皮红肿程度的步骤包括:
预先定义红色像素点所对应的RBG值的取值范围；
根据任意一个头部区域对应的任意一张头部照片的像素点的RGB值确定该任意一张头部照片中的红色像素点；
根据该任意一张头部照片中的红色像素点的总数以及该任意一张头部照片所包括的所有红色像素点的总数计算该任意一张头部照片的红色像素点比例；
根据任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的红色像素点比例确定该任意一个头部区域的红色程度，其中，将该任意一个头部区域对应的所有头部照片中的每张头部照片所对应的红色像素点比例进行大小排序；将大小居中的红色像素点比例作为所述任意一个头部区域的红肿程度。
4.如权利要求1所述的监视头皮的方法，其特征在于，所述每个头部区域的相关参数还包括：发质参数，其中，识别所述每个头部区域的发质参数的步骤包括:
将任意一个头部区域对应的所有头部照片转化为灰度图像；
分别将所每张灰度图二值化为黑白图片，由此获得任意一个头部区域对应的所有黑白图片；
对所述任意一个头部区域对应的任意一张黑白图片统计黑色像素点的总数；
基于所述任意一张黑白图片的黑色像素点的总数以及所述任意一张黑白图片的所有像素点总数计算所述任意一张黑白图片的黑色像素点比例，由此获得所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例；及
根据所述任意一个头部区域对应的每张黑白图片的黑色像素点比例确定该任意一个头部区域的发质参数，其中，将该任意一个头部区域的所有黑白图片中的每张黑白图片的黑色像素点比例进行大小排序；将大小居中的黑色像素点比例作为所述任意一个头部区域的发质参数。
5.一种智能吹风机，其特征在于，所述智能吹风机包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个计算机可读指令，所述处理器用于执行所述至少一个计算机可读指令以实现权利要求1-4中任意一项所述的监视头皮的方法。
6.如权利要求5所述的智能吹风机，其特征在于，所述拍摄设备设置在三轴稳定器上，所述三轴稳定器外露于该智能吹风机的壳体上。
7.一种非易失性可读存储介质，其特征在于，所述非易失性可读存储介质存储有至少一个计算机可读指令，所述至少一个计算机可读指令被处理器执行时实现权利要求1-4中任意一项所述的监视头皮的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109907461A (zh) * 2018-05-31 2019-06-21 周超强 防儿童式智能吹风机

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844648A (zh) * 2016-04-07 2016-08-10 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种发质检测装置及其方法、一种移动终端
CN107730444A (zh) * 2017-10-31 2018-02-23 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、可读存储介质和计算机设备
CN108041790A (zh) * 2017-12-19 2018-05-18 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种智能吹风机的控制方法、控制系统和智能吹风机
CN108399651A (zh) * 2018-02-09 2018-08-14 武汉技兴科技有限公司 一种人体发型三维建模及模型复用的方法
CN109512384A (zh) * 2017-09-18 2019-03-26 南台学校财团法人南台科技大学 头皮检测设备
CN109907460A (zh) * 2019-04-24 2019-06-21 北京小米移动软件有限公司 吹风方法、吹风机及存储介质
CN110074538A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 陈珊珊 智能木梳

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2541864A (en) * 2015-07-30 2017-03-08 Emerald Medical Applications Ltd Automatic detection of cutaneous lesions
US20170164887A1 (en) * 2015-12-11 2017-06-15 Intel Corporation Apparatus and method for estimating changes to human health based on monitoring hair parameters
DE102017222421A1 (de) * 2017-12-11 2019-06-13 Henkel Ag & Co. Kgaa "Haarzustands-Ermittlungsvorrichtung und Verfahren zum Bereitstellen von Haarzustandsinformation"
CN109907459A (zh) * 2018-05-31 2019-06-21 周超强 多功能手柄式电吹风

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844648A (zh) * 2016-04-07 2016-08-10 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种发质检测装置及其方法、一种移动终端
CN109512384A (zh) * 2017-09-18 2019-03-26 南台学校财团法人南台科技大学 头皮检测设备
CN107730444A (zh) * 2017-10-31 2018-02-23 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、可读存储介质和计算机设备
CN108041790A (zh) * 2017-12-19 2018-05-18 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种智能吹风机的控制方法、控制系统和智能吹风机
CN108399651A (zh) * 2018-02-09 2018-08-14 武汉技兴科技有限公司 一种人体发型三维建模及模型复用的方法
CN109907460A (zh) * 2019-04-24 2019-06-21 北京小米移动软件有限公司 吹风方法、吹风机及存储介质
CN110074538A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 陈珊珊 智能木梳

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李富玉 等.《疾病自我诊查手册》.青岛出版社,2011,第84-85页. *

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