TWI748274B - 一種圖像處理方法、裝置、電腦設備和電腦儲存介質 - Google Patents
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Abstract
本發明實施例提供一種圖像處理方法、裝置、電腦設備和電腦儲存介質,其中,所述方法包括:確定人臉圖像中待處理的目標區域;將所述目標區域劃分成N個子區域,其中,N為大於2的整數;分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。由於對人臉圖像中的下巴區域劃分成多個三角子區域,再利用伸縮變換演算法對下巴進行調整,從而可針對下巴輪廓周圍一定範圍進行整體形變,可以減緩特徵點誤差帶來的負面影響,而且整體形變效果穩定,調整後的下巴更美觀。
Description
本發明實施例關於電腦視覺通信領域,關於但不限於一種圖像處理方法、裝置、電腦設備和電腦儲存介質。
下巴和下顎線是臉型的重心,可提供美麗的臉型線條。一個迷人的下巴,可以帶出上顎、嘴唇和下顎的整體美感。傳統的二維(2-Dimensional,2D)下巴塑性演算法主要借助於人臉檢測技術和簡單的變形演算法對圖片中人的下巴進行“拉伸”操作,從而達到簡單的“下巴”微調效果。目前傳統的2D下巴塑性演算法還有很大的局限性。變形演算法的效果十分依賴於人臉檢測技術的準確度,細微的偏差就可能導致“整形失敗”;高精度的、特徵點密集的人臉檢測模型有著高昂的耗時,是美顏相機拍照和即時預覽功能所不能接受的;人的下巴具有複雜的立體形狀,傳統演算法通常只能處理簡單的正臉下巴,難以處理不同角度、大小和形狀的下巴;因此,2D美顏難以做出有立體感
的五官變形,單純的形變只能簡單地伸縮和推動下巴輪廓,達不到立體飽滿的效果。
有鑑於此,本發明實施例提供一種圖像處理方法、裝置、電腦設備和電腦儲存介質。
本發明實施例的技術方案是這樣實現的:
本發明實施例提供一種圖像處理方法,所述方法包括:
確定人臉圖像中待處理的目標區域;
將所述目標區域劃分成N個子區域,N為大於等於2的整數;
分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。
在本發明實施例中,所述確定人臉圖像中待處理的目標區域,包括:
根據獲取的所述下巴區域的第一特徵點集和所述下巴區域的人臉角度資訊確定所述下巴區域的填充方向;
根據所述填充方向和第一特徵點集確定所述下巴區域的中心點;
根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集;
對所述第一特徵點集和所述第二特徵點集分別按照預設的插值演算法進行插值,相應得到所述第一點集和第二點集;
根據所述中心點、所述第二點集和預設的比例確定所述目標區域。
在本發明實施例中,所述根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集,包括:
確定所述中心點和所述第一特徵點之間的第一距離;
根據所述調整參數調整所述第一距離,確定第一調整距離;
將所述第一特徵點沿所述填充方向延伸所述第一調整距離得到的端點,確定為所述第一特徵點相應的第二特徵點;
獲取所述第一特徵集中各個所述第一特徵點對應的第二特徵點,得到第二特徵點集。
在本發明實施例中,所述將所述目標區域劃分成N個子區域,包括:
分別確定所述目標區域的中心點與所述第二點集的第i個第二點之間的第二距離和所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離,其中,i=1,2,…,N,(N+1)為第二點的總數;
根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點;
將所述中心點、第i調整點和第i+1調整點依次連接構成第i個三角子區域。
在本發明實施例中,所述根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點,包括:
根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離;
將所述第i個第二點沿所述填充方向延伸所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上;
將所述第i+1個第二點沿所述填充方向延伸所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。
在本發明實施例中,所述分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像,包括:
獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊;
根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數;
根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置;
根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值;
將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
在本發明實施例中,所述根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i
個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數,包括:
將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與第i個第一點、第i+1個第一點的連線相交於第一交點、與第i個第二點、所述第i+1個第二點的連線相交與第二交點、與三角面子區域的底邊相交於第三交點,其中,所述三角面子區域的底邊為所述第i調整點與所述第i+1調整點的連線;
根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,其中,所述第四距離為所述中心點與所述第一交點之間的距離,所述第五距離為所述中心點與所述第二交點之間的距離,所述第六距離為所述中心點與所述第三交點之間的距離。
在本發明實施例中,所述根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,包括:
確定所述第四距離與所述第六距離之間的第一比值、所述第五距離與所述第六距離之間的第二比值;
根據所述第一比值和所述第二比值確定第一座標;
將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數;
將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數;
根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
在本發明實施例中,所述根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置,包括:
根據所述第j個像素點的位置資訊確定所述第j個像素點與所述中心點之間的第七距離;
確定所述第七距離與所述第六距離之間的第三比值;
將所述第三比值作為所述伸縮變換函數的輸入,得到輸出值;
根據所述輸出值和所述第六距離確定第八距離,其中,所述第八距離為第j個目標位置與所述中心點之間的距離;
根據所述第八距離和所述中心點確定所述第j個目標位置。
在本發明實施例中,所述根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值,包括:
回應於所述目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值;
回應於所述目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值,將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
本發明實施例提供一種圖像處理裝置,所述裝置至少包括:第一確定模組、劃分模組和伸縮變換模組,其中:
所述第一確定模組,用於確定人臉圖像中待處理的目標區域;
所述劃分模組,用於將所述目標區域劃分成N個子區域,N為大於等於2的整數;
所述伸縮變換模組,用於分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。
在本發明實施例中,所述第一確定模組,包括:
第一確定單元,用於根據獲取的所述下巴區域的第一特徵點集和所述下巴區域的人臉角度資訊確定所述下巴區域的填充方向;
第二確定單元,用於根據所述填充方向和第一特徵點集確定所述下巴區域的中心點;
第三確定單元,用於根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集;
插值單元,用於對所述第一特徵點集和所述第二特徵點集分別按照預設的插值演算法進行插值,相應得到所述第一點集和第二點集;
第四確定單元,用於根據所述中心點、所述第二點集和預設的比例確定所述目標區域。
在本發明實施例中,所述第三確定單元,包括:
第一確定子單元,用於確定所述中心點和所述第一特徵點集中各個第一特徵點之間的第一距離;
第二確定子單元,用於根據所述調整參數確定第一調整比例;
第二特徵點集確定子單元,用於根據所述第一距離和所述第一調整比例確定第一調整距離;
第一調整單元,用於將所述第一特徵點沿所述填充方向延伸所述第一調整距離得到的端點,確定為所述第一特徵點相應的第二特徵點;
第二特徵點集確定子單元,用於獲取所述第一特徵集中各個所述第一特徵點對應的第二特徵點,得到第二特徵點集。
在本發明實施例中,所述劃分模組,包括:
第五確定單元,用於分別確定所述目標區域的中心點與所述第二點集的第i個第二點之間的第二距離和所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離,其中,i=1,2,…,N;
第六確定單元,用於根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點;
連接單元,用於將所述中心點、第i調整點和第i+1調整點依次連接構成第i個三角子區域。
在本發明實施例中,所述第六確定單元,包括:
第四確定子單元,用於根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離;
第二調整單元,用於將所述第i個第二點沿所述填充方向延伸所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上;
第三調整單元,用於將所述第i+1個第二點沿所述填充方向延伸所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。
在本發明實施例中,所述伸縮變換模組,包括:
第一獲取單元,用於獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊;
第七確定單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數;
第八確定單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置;
第九確定單元,用於根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值;
更新單元,用於將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
在本發明實施例中,所述第七確定單元,包括:
第一延伸子單元,用於將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與第i個第一點、第i+1個第一點的連線相交於第一交點、與所述第i個第二點、所述第i+1個第二點的連線相交與第二交點、與三角面子區域的底邊相交於第三交點,其中,所述三角子區域的底邊為所述第i調整點與所述第i+1調整點的連線;
伸縮子單元,用於根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,其中,所述第四距離為所述中心點與所述第一交點之間的距離,所述第五距離為所述中心點與所述第二交點之間的距離,所述第六距離為所述中心點與所述第三交點之間的距離。
在本發明實施例中,所述伸縮子單元,還用於確定所述第四距離與所述第六距離之間的第一比值、所述第五距離與所述第六距離之間的第二比值;根據所述第一比值和所述第二比值確定第一座標;將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數;將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數;根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
在本發明實施例中,所述第八確定單元,包括:
第五確定子單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊確定所述第j個像素點與所述中心點之間的第七距離;
第六確定子單元,用於確定所述第七距離與所述第六距離之間的第三比值;
輸出子單元,用於將所述第三比值作為所述伸縮變換函數的輸入,得到輸出值;
第七確定子單元,用於根據所述輸出值和所述第六距離確定第八距離,其中,所述第八距離為第j個目標位置與所述中心點之間的距離;
第八確定子單元,用於根據所述第八距離和所述中心點確定所述第j個目標位置。
在本發明實施例中,所述第九確定單元,包括:
第九確定子單元,用於回應於所述目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值;
第十確定子單元,用於回應於所述目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值;
第十一確定子單元,用於將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
本發明實施例提供一種電腦程式產品,所述電腦程式產品包括電腦可執行指令,該電腦可執行指令被執行後,能夠實現本發明實施例提供的圖像處理方法中的步驟。
本發明實施例提供一種電腦設備,所述電腦設備包括記憶體和處理器,所述記憶體上儲存有電腦可執行指令,所述處理器運行所述記憶體上的電腦可執行指令時可實現本發明實施例提供的圖像處理方法中的步驟。
本發明實施例提供一種圖像處理方法、裝置、電腦設備和電腦儲存介質,其中,首先,確定人臉圖像中待處理的目標區域;然後,將所述目標區域劃分成N個子區域,N為大於等於2的整數;最後,分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像;如此,通過對人臉圖像中的下巴區域劃分成N個連續的三角子區域,再利用預設的伸縮變換演算法對下巴進行調整,從而針對下巴
輪廓周圍一定範圍區域進行整體形變,不僅可以減緩特徵點誤差帶來的負面影響,而且整體效果更穩定,調整後的下巴更加美觀。
11、12、13、1N‧‧‧電腦設備
13‧‧‧使用者
21‧‧‧網路
30‧‧‧伺服器
41‧‧‧實際輪廓
42‧‧‧目標輪廓
51、52‧‧‧連線
1200‧‧‧圖像處理的裝置
1201‧‧‧第一確定模組
1202‧‧‧劃分模組
1203‧‧‧伸縮變換模組
1300‧‧‧電腦設備
1301‧‧‧處理器
1302‧‧‧通信介面
1303‧‧‧記憶體
圖1A為本發明實施例網路架構的組成結構示意圖;
圖1B為本發明實施例圖像處理方法的實現流程示意圖;
圖1C為本發明實施例實現圖像處理方法的網路架構圖;
圖1D為本發明實施例又一實現圖像處理方法的網路架構圖;
圖2為本發明實施例圖像處理方法的又一實現流程示意圖;
圖3為本發明實施例圖像處理方法的另一實現流程示意圖;
圖4為本發明實施例下巴和目標下巴輪廓的擬合折線段的示意圖;
圖5為本發明實施例將下巴拆分成多個三角面片的示意圖;
圖6為本發明實施例一個三角面片的組成結構圖;
圖7A為本發明實施例拉伸下巴對應的伸縮變換函數的曲線圖;
圖7B為本發明實施例收縮下巴對應的伸縮變換函數的曲線圖;
圖8為本發明實施例對一個三角面片進行拉伸變換的示意圖;
圖9為本發明實施例拉伸下巴區域的效果圖;
圖10為本發明實施例對一個三角面片進行收縮變換的示意圖;
圖11為本發明實施例收縮下巴區域的效果圖;
圖12為本發明實施例圖像處理裝置的組成結構示意圖;
圖13為本發明實施例電腦設備的組成結構示意圖。
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合本發明實施例中的附圖,對發明的具體技術方案做進一步詳細描述。以下實施例用於說明本發明,但不用來限制本發明的範圍。
本實施例先提供一種網路架構,圖1A為本發明實施例網路架構的組成結構示意圖,如圖1A所示,該網路架構包括兩個或多個電腦設備11至1N和伺服器30,其中電腦設備11至1N與伺服器30之間通過網路21進行交互。電腦設備11至1N可以認為是安裝有能夠採用本發明實施例提供的圖像處理方法的APP的終端設備,當用戶將待處理的人臉圖像輸入該APP,APP將人臉圖像傳送到伺服器30,然後
伺服器30採用本實施例的圖像處理方法對該人臉圖像進行處理,得到處理後的圖像,並返回該APP,最後將處理後的圖像在電腦設備11至1N的所述APP中進行顯示。電腦設備在實現的過程中可以為各種類型的具有資訊處理能力的電腦設備,例如所述電腦設備可以包括手機、平板電腦、桌上型電腦、個人數位助理、導航儀、數位電話、電視機等。
本實施例提出一種圖像處理方法,能夠有效的解決2D美顏難以做出有立體感的五官變形,單純的形變只能簡單地伸縮和推動下巴輪廓,達不到立體飽滿的問題,該方法應用於電腦設備,該方法所實現的功能可以通過電腦設備中的處理器調用程式碼來實現,當然程式碼可以保存在電腦儲存介質中,可見,該電腦設備至少包括處理器和儲存介質。
本發明實施例提供一種圖像處理方法,圖1B為本發明實施例圖像處理方法的實現流程圖,如圖1B所示,所述方法包括以下步驟:
步驟S101,確定人臉圖像中待處理的目標區域。
這裡,所述確定人臉圖像中待處理的目標區域,可以理解為,如圖5所示,以點A為中心點,與下巴實際輪廓以及目標輪廓上左右兩側的端點進行連接,形成扇形區域,該扇形區域即為待處理的目標區域。所述待處理的目標區域至少包括人臉圖像中的下巴區域;所述人臉圖像可以是以任意角度拍攝的包含下巴區域的圖像,比如,自拍或者側面拍得到
的人臉圖像。所述步驟S101可以是由電腦設備實現的,進一步地,所述電腦設備可以是智慧終端機,例如可以是行動電話(手機)、平板電腦、筆記型電腦等具有無線通訊能力的移動終端設備,還可以是臺式電腦等不便移動的智慧終端機設備。所述電腦設備用於對待處理的目標區域進行處理。
步驟S102,將所述目標區域劃分成N個子區域。
這裡,所述N個子區域可以是N個連續的三角面片;所述步驟S102可以理解為是:將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,其中,N為大於等於2的整數;每一所述三角面片內嵌具有相同頂角的第一子三角面片和具有相同頂角的第二子三角面片。其中,所述將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,包括:在所述目標區域的輪廓的維度上將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,即沿著所述目標區域的輪廓將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,輪廓上被劃分的線段作為所述三角面片的底邊。所述將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,可以理解為,將人臉圖像中的下巴區域劃分成N個連續的三角面片。如圖5所示,將由中心點與下巴實際輪廓和目標輪廓上的點組成的扇形區域,依次以中心點A為頂點,以目標輪廓上的兩個相鄰的點的連線為底邊,劃分為N個連續的三角面片。所述第一子三角面片的底邊由所述下巴區域的實際輪廓上的相鄰兩個點形成;所述第二子三角面片由所述下巴區域的目標輪廓(即希望得到的調整後的下巴輪廓)上的相鄰的兩個點形成。
步驟S103,分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。
這裡,步驟S103可以理解為,採用預設的伸縮變換演算法,根據每一所述三角面片中第一子三角面片和第二子三角面片的各個頂點的位置資訊對對應的三角面片中的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。分別對N個三角面片中的每一個面片,採用預設的伸縮變化演算法對該三角面片中的像素點進行伸縮變換。採用預設的伸縮變換演算法,對三角面片中的像素點進行伸縮變換,可以理解為,採用預設的伸縮變化演算法將第一子三角面片中像素點的像素值替換為第二子三角面片中與該像素點對應的第二子三角面片中的像素點的像素值。當對下巴進行拉伸時,第一子三角面片內嵌在第二子三角面片內;當對下巴進行收縮時,第二子三角面片內嵌在第一子三角面片內。比如,下巴區域中的多個三角面片中的其中一個三角面片為ABC,頂角是角A,BC為底邊,在三角面片ABC中內嵌第一子三角面片ADE和第二子三角面片AFG;當需要對下巴區域進行拉伸時,根據預設的伸縮變換演算法將區域DEFG內的像素點的像素值替換為第一子三角面片ADE內的像素點對應的像素值,就相當於是將底邊DE的像素值挪到底邊FG處,從而達到拉伸下巴區域的效果。
在本發明實施例提供的圖像處理方法中,首先,確定人臉圖像中待處理的目標區域;其中,所述待處理的目標區域至少包括人臉圖像中的下巴區域;然後,將所述
目標區域劃分成N個連續的三角面片,其中,N為大於等於2的整數;每一所述三角面片內嵌具有相同頂角的第一子三角面片和具有相同頂角的第二子三角面片;最後,採用預設的伸縮變換演算法,根據每一所述三角面片中第一子三角面片和第二子三角面片對對應的三角面片中的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像;如此,通過對人臉圖像中的下巴區域劃分成N個連續的三角面片,再利用預設的伸縮變換演算法對下巴進行調整,從而針對下巴輪廓周圍一定範圍區域進行整體形變,不僅可以減少對人臉進行形變處理時帶來的誤差,使得臉部變形的整體效果更穩定,調整後的下巴更加美觀。
在實現的過程中,本實施例提供的圖像處理方法可以在設備的本地實現,即設備中安裝有應用程式,當採集到包含下巴區域的人臉圖像時,即對下巴區域進行合理的調整,然後將調整後的圖像顯示給使用者;也可以是在伺服器端實現,即設備先獲取一張包含下巴區域的圖像,然後將該圖像傳送到伺服器,由伺服器對該下巴區域進行調整,然後將調整好的人臉圖像(即處理後的圖像),返回給設備,設備將調整好的人臉圖像顯示給使用者。
當本實施例提供的圖像處理方法在設備本地實現時,可以是設備安裝用戶端的時候,即電腦設備安裝了能夠進行圖像處理的應用程式,這樣,參見圖1C所示,當用戶採用安裝有能夠採用本實施例提供的圖像處理方法進行圖像處理的應用程式的設備12進行拍照時,設備12中的應
用程式將採集到使用者13的人臉圖像中的下巴區域進行調整,然後顯示給使用者的圖像是下巴經過調整後的人臉圖像。
在其他實施例中,本實施例提供的圖像處理方法也可以在伺服器端實現,參見圖1D所示,這樣設備12將已經獲取到的包含下巴區域的人臉圖像發送給伺服器,這樣伺服器30接收設備12通過網路21發送的人臉圖像,這樣伺服器實現了步驟S101,換句話說,如果上述的方法是在伺服器端實現,伺服器接收電腦設備發送的人臉圖像中待處理的目標區域,即伺服器確定人臉圖像中待處理的目標區域,然後伺服器通過將所述目標區域劃分成N個連續的三角面片,最後通過採用預設的伸縮變換演算法對所述三角面片中的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像;從以上過程可以看出,上述的過程都在伺服器端執行,最後伺服器還可以將處理後的圖像發送給設備,這樣設備接收到處理後的圖像後,輸出處理後的圖像給使用者。
在其他實施例中,所述步驟S103,即“分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像”,包括以下步驟:
步驟S131,獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊。
這裡,所述第j個像素點可以是該三角面片中的任意一個點,所述位置資訊至少包括該第j個像素點到其所在的三角面片頂點的距離。
步驟S132,根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數。
這裡,中心點即為所有三角面片的頂點;第一點是對第一特徵點集按照預設的插值演算法進行插值得到的第一點集中的點;所述第二點是按照預設的力度參數對第一點和中心點的連線進行調整得到的;當需要拉伸下巴時,所述預設的力度參數為0到1,而且預設的力度參數值越大,下巴拉伸的越長;當需要收縮下巴時,所述預設的力度參數為負1到0,而且所述預設的力度參數值越小,下巴收縮的越多,即得到的收縮後的下巴越短。所述調整點為將所述中心點和所述第i個第二點的第二連線沿所述填充方向調整所述第二調整距離,得到的。比如,將中心點和第i個第二點的第二連線沿所述填充方向(即伸長或者縮短的方向),延伸第二調整距離,得到第i調整點。
步驟S133,根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置。
這裡,將伸縮變換函數的輸出值作為比例係數與第六距離相乘,即可得到第j個目標位置與所述中心點之間的距離;所述第六距離為中心點與所述第三交點之間的距離;第三交點是將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與三角面片的底邊相交得到的。
步驟S134,根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值。
這裡,根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值,包括兩種情況:
一是,回應於目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
二是,回應於目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值;將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
這裡,當所述目標位置的座標值不是整數時,採用雙線性插值演算法確定所述目標位置對應的像素值。
將第j個目標位置對應的像素值替換所述第j個像素點的目標像素值,即第j個像素點被第j個目標位置替換,這樣當需要拉伸下巴時,由於第j個像素點在第j個目標位置的下面,所以將第j個目標位置的像素值替換第j個像素點的像素值,相當於將第j個像素點往後挪到了第j個目標位置所處的位置;比如,第j個像素點是下巴的目標輪廓到下巴實際輪廓之間的某一點(即第一子三角面片的底邊到第二子三角面片的底邊之間的某一點),那麼第j個像素點對應的像素值就可能是脖子的顏色對應的像素值,第j個目標位置應該在第j個像素點的前面,即第j個目標位置可能是下巴的顏色對應的像素值,用第j個目標位置的像素值替換第j個像素點的像素值,即用下巴的顏色對應的像素值替換下巴下方待延伸
區域的脖子的顏色對應的像素值,即可達到將下巴拉伸的效果。
當需要收縮下巴時,第j個像素點在第j個目標位置的上面,所以將第j個目標位置的像素值替換第j個像素點的像素值,相當於將第j個像素點往前挪到了第j個目標位置所處的位置;比如,第j個像素點是下巴的目標輪廓到下巴實際輪廓之間的某一點(即第一子三角面片的底邊到第二子三角面片的底邊之間的某一點),那麼第j個像素點對應的像素值仍然是下巴的顏色對應的像素值,第j個目標位置應該在第j個像素點的後面,即第j個目標位置可能是脖子的顏色對應的像素值,用第j個目標位置的像素值替換第j個像素點的像素值,即用下巴下方的脖子的顏色對應的像素值替換下巴的顏色對應的像素值,即可達到將下巴收縮的效果。
步驟S135,將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
這裡,所述將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,可以理解為,將目標像素值替換第j個像素點的像素值。
在本實施例中,通過將目標位置的像素值替換掉相應的像素點的像素值,如此,實現對原始人臉圖像中的下巴區域進行拉伸或者縮短。
本發明實施例提供一種影像處理方法,圖2為本發明實施例影像處理方法的又一實現流程圖,如圖2所示,所述方法包括以下步驟。
步驟S201,根據獲取的所述下巴區域的第一特徵點集和所述下巴區域的人臉角度資訊確定所述下巴區域的填充方向。
這裡,所述人臉角度資訊可以是人臉圖像中人臉左向偏離正面的角度或者右向偏離正面的角度;所述第一特徵點集是根據人臉檢測演算法對該下巴區域進行檢測後的特徵點,比如,分佈在下巴輪廓左右兩側和底部的三個特徵點。第一特徵點集為採用人臉檢測演算法檢測到的下巴區域的實際輪廓上面的幾個特徵點。
步驟S202,根據所述填充方向和第一特徵點集確定所述下巴區域的中心點。
這裡,所述下巴區域的中心點,如圖4所示,點A即為中心點。
步驟S203,根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集。
這裡,將第一特徵點集內的第一特徵點與中心點連線(該連線的長度即第一距離),然後根據調整參數確定第一調整比例,將第一距離乘以所述第一調整比例,即得到第一調整距離,最後將所述第一特徵點沿所述填充方向連接所述第一調整距離得到的端點,確定為相應的第二特徵點(即將中心點和第一特徵點的第一連線沿著填充方向拉伸或者縮短第一調整距離的長度,所得到的端點),以此類推,得到第一特徵點集對應的點集,該點集即為第二特徵點集。當需要對下巴區域進行延伸時,所述調整參數為0到1的值,且調
整參數的值越大,下巴區域延伸的越長;當需要對下巴區域進行收縮時,所述調整參數為負1到0的值,且調整參數的值越小,下巴區域縮短的越多。
步驟S204,對所述第一特徵點集和所述第二特徵點集分別按照預設的插值演算法進行插值,相應得到所述第一點集和第二點集。
這裡,預設的插值演算法可以是採用多邊形擬合方法(Catmull-Rom),根據第一特徵點集和第二特徵點集分別對下巴區域的實際輪廓和目標輪廓進行插值,得到第一點集和第二點集;即如圖4所示,第一特徵點集為下巴區域的實際輪廓41上面的點集。所述第二特徵點集,為下巴區域的目標輪廓42上面的點集。
步驟S205,根據所述中心點、所述第二點集和預設的比例確定所述目標區域。
這裡,預設的比例由需要拉伸或者縮短的長度來確定,比如,需要將下巴區域拉伸時,可以將預設的比例設置為大於1的數。所述將中心點和第二點集內的點連線,乘以預設的比例,對該連線進行調整,得到數量與第二點集內的點數相同的一個點集,連接中心點和該點集最左邊的點(即連線51),連接中心點和該點集最右邊的點,並且從連線51開始逆時針旋轉,將點集中的每個點互相連接,直至連線52,則這兩條線之間的區域即為目標區域。如圖5所示,連線51與連線52之間的區域即為目標區域。
步驟S206,分別確定所述目標區域的中心點與第二點集的第i個第二點之間的第二距離和所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離。
這裡,i=1,2,…,N,(N+1)為第二點的總數;第二點為第二點集中的點。如圖6所示,所述中心點與第i個第二點之間的第二距離,可以認為是中心點A與下巴的目標輪廓上的點F之間的連線AF。那麼所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離,就是中心點A與下巴目標輪廓上的與點F相鄰的點G的連線AG,第二子三角面片AFG的底邊即為FG。
步驟S207,根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點。
這裡,當需要拉伸下巴區域時,所述預設的第二調整比例可以設置為1.1;所述根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點,包括:根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離;將所述第i個第二點沿所述填充方向連接所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上;將所述第i+1個第二點沿所述填充方向連接所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。如圖5所示,將AF沿填充方向延伸第二調整距離,得到點B(即第i調整點);將AG沿填充方向延伸第二調整距離,得到點C(即第i+1調整點)。
步驟S208,將所述中心點、第i調整點和第i+1調整點依次連接構成第i個三角子區域。
步驟S209,獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊。
這裡,所述第j個像素點的位置資訊至少包括所述第j個像素點到中心點的距離,如圖6所示,第j個像素點可以是三角面片ABC內的任意一點P。
步驟S210,根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數。
這裡,所述伸縮變換函數由中心點和第j個像素點確定,根據得到的輸出結果,即可確定第j個目標位置,以實現用第j個目標位置替換第j個像素點的像素值,從而達到拉伸或者縮短下巴的效果。
步驟S211,根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置。
步驟S212,根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值。
步驟S213,將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
這裡,所述將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,可以理解為用第j個目標位置的像素值替換第j個像素點的像素值。
在本實施例中,首先將待處理的下巴區域分割為多個三角面片,然後對每一個三角面片內的各個點的像素值進行替換,以達到拉伸或者縮短下巴的效果。
在其他實施例中,所述步驟S203,即根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集,包括以下步驟:
步驟S231,確定所述中心點和所述第一特徵點之間的第一距離。
這裡,所述第一特徵點為第一特徵點集中的點,如圖6所示,第一距離即為AD。
步驟S232,根據所述調整參數確定第一調整比例。
這裡,當需要拉伸下巴時,調整參數為正數,那麼第一調整比例為大於0的一個比值。
步驟S233,根據所述第一距離和所述第一調整比例確定第一調整距離。
步驟S234,將所述第一特徵點沿所述填充方向連接所述第一調整距離得到的端點,確定為相應的第二特徵點。
這裡,如圖6所示,將AD沿著填充方向調整第一調整距離,得到AF,點F即為第二特徵點。
步驟S235,獲取所述第一特徵集中各個所述第一特徵點對應的第二特徵點,得到第二特徵點集。
在其他實施例中,所述步驟S207,即根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點,包括以下步驟:
步驟S271,根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離。
步驟S272,將所述第i個第二點沿所述填充方向延伸所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點第一點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上。
步驟S273,將所述第i+1個第二點沿所述填充方向延伸所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。
在其他實施例中,所述步驟S210,根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數,包括以下兩個步驟:
步驟A1,將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與第i個第一點、第i+1個第一點的連線相交於第一交點、與第i個第二點、所述第i+1個第二點的連線相交與第二交點、與三角面子區域的底邊相交於第三交點,其中,所述三角面子區域的底邊為所述第i調整點與所述第i+1調整點的連線。
這裡,如圖6所示,第一子三角面片為ADE,第二子三角面片為AFG,第一交點為點I,第二交點為點J,第三交點為點K。當拉伸下巴區域時,第一子三角面片為ADE在第二
子三角面片為AFG內部,即下巴的目標輪廓在下巴實際輪廓的上方,這樣將下巴的實際輪廓拉伸到目標輪廓處,就到達了拉伸下巴的效果;當收縮下巴區域時,第一子三角面片為ADE在第二子三角面片為AFG外部,即下巴的目標輪廓在下巴實際輪廓的下方,這樣將下巴的實際輪廓收縮到目標輪廓處,就到達了收縮下巴的效果。
步驟A2,根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,其中,所述第四距離為所述中心點與所述第一交點之間的距離,所述第五距離為所述中心點與所述第二交點之間的距離,所述第六距離為所述中心點與所述第三交點之間的距離。
所述步驟A2,根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,可以通過以下步驟實現:
步驟A21,確定所述第四距離與所述第六距離之間的第一比值、所述第五距離與所述第六距離之間的第二比值;
步驟A22,根據所述第一比值和所述第二比值確定第一座標;
步驟A23,將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數;
步驟A24,將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數;
步驟A25,根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
在本實施例中,這裡,如圖6所示,在三角面片ABC中,第四距離、第五距離和第六距離分別為AI、AJ和AK。所述伸縮變換函數為分段函數,第一分段函數經過點
(0,0)和(,),因此伸縮變換函數的第一分段函數
為:,其中,x為輸入的所述中心點與三角面片中第j個像素點之間的距離與AK的比值(即第第七距離與所述第六距離的比值),根據得到的輸出,即可確定第j個目標位置與所述中心點之間的距離,即第八距離。如圖6所示,當第j個像素點是點P時,如果AP小於等於AJ,就將AP與AK(即第六距離)的比值,輸入到第一分段函數中,因此點P對應的第j個目標位置即為點P`(如果是拉伸下巴區域點P`,在點P的前面;如果是收縮下巴區域,點P`在點P的後面),將點P`的像素值替換點P的像素值。從而達到拉伸或
者收縮下巴的效果。第二分段函數經過點(,)和點(1,
1),那麼第二分段函數為:。當AJ>AI時,第一分段函數和第二分段函數的曲線圖如圖7A所示,即第一分段函數為曲線71,第二分段函數為曲線72;當AJ<AI時,第一分段函數和第二分段函數的曲線圖如圖7B所示,即第一分段函數為曲線73,第二分段函數為曲線74。
在其他實施例中,步驟A2,所述根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,還可以通過以下步驟實現:
步驟A26,確定所述第四距離和所述第五距離,以確定第一座標。
步驟A27,將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數。
步驟A28,根據第六距離確定預設的第二座標。
步驟A29,將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數。
步驟A30,根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
在其他實施例中,所述步驟S211,根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置,包括以下步驟:
步驟B1,根據所述第j個像素點的位置資訊確定所述第j個像素點與所述中心點之間的第七距離。
步驟B2,確定所述第七距離與所述第六距離之間的第三比值。
步驟B3,將所述第三比值作為所述伸縮變換函數的輸入,得到輸出值。
步驟B4,根據所述輸出值和所述第六距離確定第八距離,其中,所述第八距離為第j個目標位置與所述中心點之間的距離。
步驟B5,根據所述第八距離和所述中心點確定所述第j個目標位置。
在其他實施例中,所述步驟S213,將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到處理後的圖像,包括以下步驟:
步驟C1,回應於所述目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
步驟C2,回應於所述目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值;
步驟C3,將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
在本實施例中,在人臉檢測模型標定的少量特徵點的基礎上利用Catmull-Rom多邊形擬合方法來進一步用多邊形擬合下巴輪廓。相機美顏對檢測模型的精度和執行效率有著極高的要求,利用擬合多邊形方法可以有效緩解檢測模型的性能壓力。同時,本實施例提供的伸縮變換函數具有線性複雜度,效率更快,可以適應相機即時預覽功能對美顏演算法高效率的需求。另外,本實施例利用三角面片擬合複雜的,各式各樣的立體下巴。三角面片擬合可以起到化整為零,簡化變形過程以及快速建立3D數學模型的作用,可以靈活應對不同角度,大小和形狀的下巴。同時本實施例提供的圖像處理方法可以自由推拉下巴,變形自由度更高,適應範圍更廣。
本發明實施例提供一種圖像處理方法,採用本實施例提供的方法調整人臉圖像中的下巴時,在調整過程中,所述方法具有一定容錯性,可以針對下巴輪廓周圍一定範圍區域進行整體形變,可以減緩特徵點誤差帶來的負面影響,整體效果更穩定。
本實施例提供的圖像處理方法可對人臉照片進行三維(3-Dimensional,3D)“下巴塑性”美顏,可以通過以下三個步驟實現:
第一步,利用人臉檢測模型標定下巴特徵點,並使用Catmull-Rom多邊形擬合方法擬合下巴輪廓。之後,按照順時針方向使用連續的三角面片分割立體的下巴。最後,針對每一個三角面片使用伸縮變換公式進行伸縮變換,達到3D“下巴塑性”效果。
第二步,以三角面片擬合任意多邊形,化整為零,再對每一個三角面片單獨採用伸縮變換公式,簡化了實現方式並大大提升了演算法效率。
第三步,利用伸縮變換公式快速靈活的對三角面片進行變形。
這裡,所述伸縮變換公式也可以應用在其他基於控制點的圖片變形領域。
採用本實施例中所述的伸縮變換公式對人臉圖像進行處理時,既可以做出拉長下巴效果,也可以做出收縮下巴的效果,靈活便捷。
圖3為本發明實施例圖像處理方法的另一實現流程圖,如圖3所示,所述方法包括以下步驟:
步驟S301,獲取輸入的人臉圖像中待處理的目標區域和調整參數。
這裡,如果需要對下巴區域進行拉伸,那麼調整參數為整數,對應的第一調整比例為0到1的數;如果需要對下巴區域進行收縮,那麼調整參數為負數,對應的第一調整比例為負1到0的數。
步驟S302,採用人臉檢測模型對目標區域進行檢測,輸出目標區域下巴實際輪廓上的下巴特徵點和人臉角度資訊。
這裡,所述下巴特徵點即為第一特徵點集中的點。將第一特徵點沿所述填充方向連接所述第一調整距離得到的端點,確定為相應的第二特徵點,根據第一特徵點集得到第二特徵點集的過程包括三個步驟:
第一步,利用人臉角度資訊和下巴特徵點確定“下巴塑性”的核心縮放方向(即確定填充方向),進而確定“下巴塑性”的一個縮放中心(即中心點);
第二步,依次連接“下巴塑性”縮放中心和下巴特徵點並調整,根據調整參數按照第一調整比例調整線上的點來確定下巴區域的目標輪廓上的第二特徵點的位置;
第三步使用Catmull-Rom多邊形擬合方法、第一特徵點集和第二特徵點集插值更多的下巴輪廓(包括實際下巴輪廓和目標下巴輪廓)上的點,連接這些點構成下巴實際輪廓
的擬合折線段(由第一點集組成)和下巴目標輪廓的擬合折線段(由第二點集組成)。
步驟S303,利用Catmull-Rom多邊形擬合算法和輸入的第一特徵點集和第二特徵點集擬合下巴輪廓。
這裡,擬合下巴輪廓後得到由第一點集組成的下巴實際輪廓的擬合折線段,和由第二點集組成的下巴目標輪廓的擬合折線段。
步驟S304,通過調整參數和下巴實際輪廓確定下巴目標輪廓,利用第一特徵點集和第二特徵點集確定中心點。
這裡,利用人臉檢測演算法檢測到的人臉角度資訊的屬性修正各個角度的目標輪廓。
步驟S305,根據下巴實際輪廓、下巴目標輪廓和中心點,使用連續的三角面片擬合立體下巴。
這裡,通過輸入下巴和目標下巴輪廓的擬合折線段以及“下巴塑性”的縮放中心,把下巴區域拆分為多個連續的三角面片,如圖5所示,然後依次連接中心點和下巴目標輪廓上的點(即第二點集),即可得到三角面片的側邊,再依次連接目標輪廓上的點即可得到多個連續的三角面片的底邊。
步驟S306,對於每一個三角面片,使用伸縮變換函數和雙線性插值對三角面片內的像素點做伸縮變換。
這裡,控制三角面片的伸縮變換一共需要七個點,其中三個點A、B、C是三角面片的三個頂點,另外四個點D、E和F、G分別是原始下巴輪廓和目標下巴輪廓對應的折線上
的點,如圖6所示,區域ADE即為第一子三角面片,區域AFG即為第二子三交面片。
步驟S307,判斷是否對所有三角面片內的像素點都採用伸縮變換函數進行變換。
這裡,如果是,則進入步驟S308;如果不是,則返回步驟S306。
步驟S308,輸出對下巴區域處理之後的效果圖。
這裡,如圖9(a)為原始圖像,圖9(b)為下巴區域拉伸之後的圖像;圖11(a)為原始圖像,圖11(b)為下巴區域收縮之後的圖像。從圖9和圖11可以看出,無論是需要對下巴區域進行收縮還是延伸,採用本實施例提供的圖像處理方法都能夠得到有效的且明顯的處理結果,而且處理後的下巴更符合大眾審美。
對於輸入三角面片內任意點P進行伸縮變換,根據伸縮變換函數得到點P的映射P`,使得輸出三角面片對應位置的點P取點P`位置處的像素值,從而完成點P`到點P的位移變換。當P`的座標為非整數的情況時,可以使用雙線性插值演算法取到對應的像素值。在三角面片ABC中,對於三角面片內的每一個像素點P,連接點P並調整與DE、FG和BC分別相交於I、J和K。分別求出AP,AI、AJ和AK的長度(即第四距離、第五距離和第六距離)。所述伸縮變換函數為分段函數,第一分段函數經過點(0,0)和(,),
因此伸縮變換函數的第一分段函數為:(當拉伸下巴區域時(採用AJ>AI對應的函數曲線,即圖7A所示的函數曲線),如圖7A所示,線段71即為第一分段函數;當縮短下巴區域時(採用AJ<AI對應的函數曲線,即圖7B所示的函數曲線),如圖7B所示,線段73即為第一分段函數),其中,x為輸入的所述中心點與三角面片中第j個像素點之間的距離與AK的比值(即第七距離與所述第六距離的比值),根據得到的輸出,即可確定第j個目標位置與所述中心點之間的距離,即第八距離。如圖6所示,當第j個像素點是點P時,如果AP小於等於AJ,就將AP與AK(即第六距離)的比值,輸入到第一分段函數中,因此點P對應的第j個目標位置即為點P`(如果是拉伸下巴區域點P`,在點P的前面;如果是收縮下巴區域,點P`在點P的後面),將點P`的像素值替換點P的像素值。從而達到拉伸或者收縮下巴的效果。第
二分段函數經過點(,)和點(1,1),那麼第二分段
函數為:(當拉伸下巴區域時,如圖7A所示,線段72即為第二分段函數;當縮短下巴區域時,如圖7B所示,線段74即為第二分段函數)。
如圖10(a)所示,當對下巴區域進行收縮時,點P通過伸縮變換函數得到的映射點P`,在點P的後面,比
如,點P為點J時,將AJ輸入函數,那麼點P`為點I,將點I的像素值替換點J的像素值,得到的結果如圖10(b)所示,就是空白區域的像素值替換了區域EDFG的陰影區域的像素值。圖11(a)為原始圖像,圖11(b)為下巴區域收縮之後的圖像,對比這兩個圖可以看出,下巴收縮效果明顯,而且拉伸的曲線很圓滑。那麼當使用者下巴區域不夠美觀時,即可按照用戶下巴輪廓的實際情況進行調整,得到更符合大眾審美的,讓人賞心悅目的圖像。
本實施例提供的圖像處理方法綜合利用三角面片擬合和採用伸縮變換函數進行3D變形來完成相機“下巴塑性”功能,以達到立體美顏的效果。立體飽滿的五官符合東方人的審美,3D變形可以重塑下巴,效果更加自然。
本發明實施例提供一種圖像處理的裝置,圖12為本發明實施例生圖像處理的裝置的組成結構示意圖,如圖12所示,所述圖像處理的裝置1200包括:第一確定模組1201、劃分模組1202和伸縮變換模組1203,其中:
所述第一確定模組1201,用於確定人臉圖像中待處理的目標區域;
所述劃分模組1202,用於將所述目標區域劃分成N個子區域,N為大於等於2的整數;
所述伸縮變換模組1203,用於分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像。
在本發明實施例中,所述第一確定模組1201,包括:
第一確定單元,用於根據獲取的所述下巴區域的第一特徵點集和所述下巴區域的人臉角度資訊確定所述下巴區域的填充方向;
第二確定單元,用於根據所述填充方向和第一特徵點集確定所述下巴區域的中心點;
第三確定單元,用於根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集;
插值單元,用於對所述第一特徵點集和所述第二特徵點集分別按照預設的插值演算法進行插值,相應得到所述第一點集和第二點集;
第四確定單元,用於根據所述中心點、所述第二點集和預設的比例確定所述目標區域。
在本發明實施例中,所述第三確定單元,包括:
第一確定子單元,用於確定所述中心點和所述第一特徵點之間的第一距離;
第二確定子單元,用於根據所述調整參數確定第一調整比例;
第二特徵點集確定子單元,用於根據所述第一距離和所述第一調整比例確定第一調整距離;
第一調整單元,用於將所述第一特徵點沿所述填充方向延伸所述第一調整距離得到的端點,確定為所述第一特徵點相應的第二特徵點;
第二特徵點集確定子單元,用於獲取所述第一特徵集中各個所述第一特徵點對應的第二特徵點,得到第二特徵點集。
在本發明實施例中,所述劃分模組,包括:
第五確定單元,用於分別確定所述目標區域的中心點與所述第二點集的第i個第二點之間的第二距離和所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離,其中,i=1,2,…,N;
第六確定單元,用於根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點;
連接單元,用於將所述中心點、第i調整點和第i+1調整點依次連接構成第i個三角子區域。
在本發明實施例中,所述第六確定單元,包括:
第四確定子單元,用於根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離;
第二調整單元,用於將所述第i個第二點沿所述填充方向延伸所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上;
第三調整單元,用於將所述第i+1個第二點沿所述填充方向延伸所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。
在本發明實施例中,所述伸縮變換模組,包括:
第一獲取單元,用於獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊;
第七確定單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數;
第八確定單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置;
第九確定單元,用於根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值;
更新單元,用於將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
在本發明實施例中,所述第七確定單元,包括:
第一延伸子單元,用於將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與第i個第一點、第i+1個第一點的連線相交於第一交點、與所述第i個第二點、所述第i+1個第二點的連線相交與第二交點、與三角面子區域的底邊相交於第三交點,其中,所述三角子區域的底邊為所述第i調整點與所述第i+1調整點的連線;
伸縮子單元,用於根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,其中,所述第四距離為所述中心點與所述第一交點之間的距離,所述第五距離為所述中心點與所述第二交點之間的距離,所述第六距離為所述中心點與所述第三交點之間的距離。
在本發明實施例中,所述伸縮子單元,還用於確定所述第四距離與所述第六距離之間的第一比值、所述第五距離與所述第六距離之間的第二比值;根據所述第一比值和所述第二比值確定第一座標;將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數;將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數;根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
在本發明實施例中,所述第八確定單元,包括:
第五確定子單元,用於根據所述第j個像素點的位置資訊確定所述第j個像素點與所述中心點之間的第七距離;
第六確定子單元,用於確定所述第七距離與所述第六距離之間的第三比值;
輸出子單元,用於將所述第三比值作為所述伸縮變換函數的輸入,得到輸出值;
第七確定子單元,用於根據所述輸出值和所述第六距離確定第八距離,其中,所述第八距離為第j個目標位置與所述中心點之間的距離;
第八確定子單元,用於根據所述第八距離和所述中心點確定所述第j個目標位置。
在本發明實施例中,所述第九確定單元,包括:
第九確定子單元,用於回應於所述目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值;
第十確定子單元,用於回應於所述目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值;
第十一確定子單元,用於將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
需要說明的是,以上裝置實施例的描述,與上述方法實施例的描述是類似的,具有同方法實施例相似的有益效果。對於本發明裝置實施例中未披露的技術細節,請參照本發明方法實施例的描述而理解。
需要說明的是,本發明實施例中,如果以軟體功能模組的形式實現上述的即時通訊方法,並作為獨立的產品銷售或使用時,也可以儲存在一個電腦可讀取儲存介質中。基於這樣的理解,本發明實施例的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來,該電腦軟體產品儲存在一個儲存介質中,包括若干指令用以使得一台即時通訊設備(可以是終端、伺服器等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分。而前述的儲存介質包括:U盤、移動硬碟、唯讀記憶體(Read Only Memory,ROM)、磁碟或者光碟等各種可以儲存程式碼的介質。這樣,本發明實施例不限制於任何特定的硬體和軟體結合。
相應地,本發明實施例再提供一種電腦程式產品,所述電腦程式產品包括電腦可執行指令,該電腦可執行指令被執行後,能夠實現本發明實施例提供的圖像處理方法中的步驟。
相應地,本發明實施例再提供一種電腦儲存介質,所述電腦儲存介質上儲存有電腦可執行指令,所述該電腦可執行指令被處理器執行時實現上述實施例提供的圖像處理方法的步驟。
相應地,本發明實施例提供一種電腦設備,圖13為本發明實施例電腦設備的組成結構示意圖,如圖13所示,該電腦設備1300的硬體實體包括:處理器1301、通信介面1302和記憶體1303;其中:
處理器1301通常控制電腦設備1300的總體操作。
通信介面1302可以使電腦設備通過網路與其他終端或伺服器通信。
記憶體1303配置為儲存由處理器1301可執行的指令和應用,還可以緩存待處理器1301以及電腦設備1300中各模組待處理或已經處理的資料(例如,圖像資料、音訊資料、語音通信資料和視頻通信資料),可以通過快閃記憶體(FLASH)或隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)實現。
以上即時電腦設備和儲存介質實施例的描述,與上述方法實施例的描述是類似的,具有同方法實施例相似的有益效果。對於本發明即時通訊設備和儲存介質實施例中未披露的技術細節,請參照本發明方法實施例的描述而理解。
應理解,說明書通篇中提到的“一個實施例”或“一實施例”意味著與實施例有關的特定特徵、結構或特
性包括在本發明的至少一個實施例中。因此,在整個說明書各處出現的“在一個實施例中”或“在一實施例中”未必一定指相同的實施例。此外,這些特定的特徵、結構或特性可以任意適合的方式結合在一個或多個實施例中。應理解,在本發明的各種實施例中,上述各過程的序號的大小並不意味著執行順序的先後,各過的執行順序應以其功能和內在邏輯確定,而不應對本發明實施例的實施過程構成任何限定。上述本發明實施例序號僅僅為了描述,不代表實施例的優劣。
需要說明的是,在本文中,術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一個……”限定的要素,並不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。
在本申請所提供的幾個實施例中,應該理解到,所揭露的設備和方法,可以通過其它的方式實現。以上所描述的設備實施例僅僅是示意性的,例如,所述單元的劃分,僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式,如:多個單元或元件可以結合,或可以集成到另一個系統,或一些特徵可以忽略,或不執行。另外,所顯示或討論的各組成部分相互之間的耦合、或直接耦合、或通信連
接可以是通過一些介面,設備或單元的間接耦合或通信連接,可以是電性的、機械的或其它形式的。
上述作為分離部件說明的單元可以是、或也可以不是物理上分開的,作為單元顯示的部件可以是、或也可以不是物理單元;既可以位於一個地方,也可以分佈到多個網路單元上;可以根據實際的需要選擇其中的部分或全部單元來實現本實施例方案的目的。
另外,在本發明各實施例中的各功能單元可以全部集成在一個處理單元中,也可以是各單元分別單獨作為一個單元,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中;上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現,也可以採用硬體加軟體功能單元的形式實現。
本領域普通技術人員可以理解:實現上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程式指令相關的硬體來完成,前述的程式可以儲存於電腦可讀取儲存介質中,該程式在執行時,執行包括上述方法實施例的步驟;而前述的儲存介質包括:移動儲存裝置、唯讀記憶體(Read Only Memory,ROM)、磁碟或者光碟等各種可以儲存程式碼的介質。
或者,本發明上述集成的單元如果以軟體功能模組的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時,也可以儲存在一個電腦可讀取儲存介質中。基於這樣的理解,本發明實施例的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來,該電腦軟體產品儲存在
一個儲存介質中,包括若干指令用以使得一台電腦設備(可以是個人電腦、伺服器、或者網路設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分。而前述的儲存介質包括:移動儲存裝置、ROM、磁碟或者光碟等各種可以儲存程式碼的介質。
以上所述,僅為本發明的具體實施方式,但本發明的保護範圍並不局限於此,任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術範圍內,可輕易想到變化或替換,都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此,本發明的保護範圍應以所述申請專利範圍的保護範圍為準。
圖1B代表圖為流程圖,無元件符號說明。
Claims (10)
- 一種圖像處理方法,包括:確定人臉圖像中待處理的目標區域,所述待處理的目標區域至少包括人臉圖像中的下巴區域;將至少包括人臉圖像中的下巴區域的所述待處理的目標區域劃分成N個子區域,N為大於等於2的整數;其中,N個子區域是N個連續的三角子區域,並且,所述N個連續的三角子區域均具有相同的頂點;分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像;其中,所述確定人臉圖像中待處理的目標區域,包括:根據獲取的所述下巴區域的第一特徵點集和所述下巴區域的人臉角度資訊確定所述下巴區域的填充方向;根據所述填充方向和第一特徵點集確定所述下巴區域的中心點;根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集;對所述第一特徵點集和所述第二特徵點集分別按照預設的插值演算法進行插值,相應得到第一點集和第二點集;根據所述中心點、所述第二點集和預設的比例確定所述目標區域; 其中,所述根據所述中心點、所述第一特徵點集和調整參數確定第二特徵點集,包括:確定所述中心點和所述第一特徵點之間的第一距離;根據所述調整參數確定第一調整比例;根據所述第一距離和所述第一調整比例確定第一調整距離;將所述第一特徵點沿所述填充方向延伸所述第一調整距離得到的端點,確定為所述第一特徵點相應的第二特徵點;獲取所述第一特徵點集中各個所述第一特徵點對應的第二特徵點,得到第二特徵點集。
- 根據請求項1中所述的圖像處理方法,其中所述將所述目標區域劃分成N個子區域,包括:分別確定所述中心點與所述第二點集的第i個第二點之間的第二距離和所述中心點與第i+1個第二點之間的第三距離,其中,i=1,2,...,N;根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點;將所述中心點、第i調整點和第i+1調整點依次連接構成第i個所述三角子區域。
- 根據請求項2中所述的圖像處理方法,其中所述根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第i調整點和第i+1調整點,包括: 根據所述第二距離、所述第三距離和預設的第二調整比例確定第二調整距離和第三調整距離;將所述第i個第二點沿所述填充方向延伸所述第二調整距離得到的端點,確定為第i調整點;其中,第i調整點在所述中心點和所述第i個第二點的第二連線上;將所述第i+1個第二點沿所述填充方向延伸所述第三調整距離得到的端點,確定為第i+1調整點。
- 根據請求項2所述的圖像處理方法,其中所述分別對每一所述子區域內的像素點進行伸縮變換,得到處理後的圖像,包括:獲取第i個三角子區域中的第j個像素點的位置資訊;根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數;根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置;根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值;將所述第j個像素點的像素值更新為所述目標像素值,得到對下巴處理後的美化圖像。
- 根據請求項4中所述的圖像處理方法,其中所述根據所述第j個像素點的位置資訊、中心點、第i個第一點、第i+1個第一點、第i個第二點、所述第i+1個第二點、第i調整點和所述第i+1調整點確定伸縮變換函數,包括: 將所述中心點和所述第j個像素點的第四連線沿所述填充方向進行延伸,與第i個第一點、第i+1個第一點的連線相交於第一交點、與第i個第二點、所述第i+1個第二點的連線相交與第二交點、與三角子區域的底邊相交於第三交點,其中,所述三角子區域的底邊為所述第i調整點與所述第i+1調整點的連線;根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,其中,所述第四距離為所述中心點與所述第一交點之間的距離,所述第五距離為所述中心點與所述第二交點之間的距離,所述第六距離為所述中心點與所述第三交點之間的距離。
- 根據請求項5中所述的圖像處理方法,其中所述根據第四距離、第五距離和第六距離確定伸縮變換函數,包括:確定所述第四距離與所述第六距離之間的第一比值、所述第五距離與所述第六距離之間的第二比值;根據所述第一比值和所述第二比值確定第一座標;將所述第一座標和原點座標的連線的直線方程確定為第一分段函數;將所述第一座標和預設的第二座標的連線的直線方程確定為第二分段函數;根據所述第一分段函數和所述第二分段函數確定伸縮變換函數。
- 根據請求項5中所述的圖像處理方法,其中所述根據所述第j個像素點的位置資訊和所述伸縮變換函數確定第j個目標位置,包括:根據所述第j個像素點的位置資訊確定所述第j個像素點與所述中心點之間的第七距離;確定所述第七距離與所述第六距離之間的第三比值;將所述第三比值作為所述伸縮變換函數的輸入,得到輸出值;根據所述輸出值和所述第六距離確定第八距離,其中,所述第八距離為第j個目標位置與所述中心點之間的距離;根據所述第八距離和所述中心點確定所述第j個目標位置。
- 根據請求項4中所述的圖像處理方法,其中所述根據所述第j個目標位置對應的像素值確定所述第j個像素點的目標像素值,包括:回應於所述目標位置的座標值為整數,將所述目標位置的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值;回應於所述目標位置的座標值不是整數,根據預設演算法確定所述目標位置對應的像素值,將所述目標位置對應的像素值確定為所述第j個像素點的目標像素值。
- 一種電腦儲存介質,所述電腦儲存介質上儲存有電腦可執行指令,該電腦可執行指令被執行後,能夠實現請求項1至8任一項所述的方法步驟。
- 一種電腦設備,所述電腦設備包括記憶體和處理器,所述記憶體上儲存有電腦可執行指令,所述處理器運行所述記憶體上的電腦可執行指令時可實現請求項1至8任一項所述的方法步驟。
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CN112767288B (zh) * | 2021-03-19 | 2023-05-12 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN113436171B (zh) * | 2021-06-28 | 2024-02-09 | 博奥生物集团有限公司 | 一种罐印图像的处理方法及装置 |
CN116109479B (zh) * | 2023-04-17 | 2023-07-18 | 广州趣丸网络科技有限公司 | 虚拟形象的面部调整方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8155398B2 (en) * | 2007-02-02 | 2012-04-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and computer program |
CN103337085A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-10-02 | 大连理工大学 | 一种高效的人像面部变形方法 |
CN106296571A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种基于人脸网格的缩小鼻翼方法、装置和计算设备 |
CN106558040A (zh) * | 2015-09-23 | 2017-04-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 人物图像处理方法和装置 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011053942A (ja) * | 2009-09-02 | 2011-03-17 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
JP5240795B2 (ja) * | 2010-04-30 | 2013-07-17 | オムロン株式会社 | 画像変形装置、電子機器、画像変形方法、および画像変形プログラム |
JP5811690B2 (ja) * | 2011-08-24 | 2015-11-11 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP5971216B2 (ja) * | 2013-09-20 | 2016-08-17 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN105184735B (zh) * | 2014-06-19 | 2019-08-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种人像变形方法及装置 |
CN106303153B (zh) * | 2015-05-29 | 2019-08-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
CN106558043B (zh) * | 2015-09-29 | 2019-07-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种确定融合系数的方法和装置 |
CN107203963B (zh) * | 2016-03-17 | 2019-03-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及装置、电子设备 |
CN105894446A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-08-24 | 西安北升信息科技有限公司 | 一种视频中的自动脸部轮廓修饰方法 |
CN107154030B (zh) * | 2017-05-17 | 2023-06-09 | 腾讯科技(上海)有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备及存储介质 |
CN107330868B (zh) * | 2017-06-26 | 2020-11-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 图片处理方法及装置 |
CN107527034B (zh) * | 2017-08-28 | 2019-07-26 | 维沃移动通信有限公司 | 一种面部轮廓调整方法及移动终端 |
CN107657590B (zh) * | 2017-09-01 | 2021-01-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 图片处理方法、装置及存储介质 |
GB2566279B (en) * | 2017-09-06 | 2021-12-22 | Fovo Tech Limited | A method for generating and modifying images of a 3D scene |
CN107578371A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-01-12 | 北京金山安全软件有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及介质 |
CN107730449B (zh) * | 2017-11-07 | 2021-12-14 | 深圳市云之梦科技有限公司 | 一种人脸五官美化处理的方法及系统 |
CN107818543B (zh) * | 2017-11-09 | 2021-03-30 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
CN108198141B (zh) * | 2017-12-28 | 2021-04-16 | 北京奇虎科技有限公司 | 实现瘦脸特效的图像处理方法、装置及计算设备 |
CN109063560B (zh) * | 2018-06-28 | 2022-04-05 | 北京微播视界科技有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和终端 |
CN109087239B (zh) * | 2018-07-25 | 2023-03-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种人脸图像处理方法、装置及存储介质 |
CN109472753B (zh) * | 2018-10-30 | 2021-09-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种图像处理方法、装置、计算机设备和计算机存储介质 |
-
2018
- 2018-10-30 CN CN201811278927.6A patent/CN109472753B/zh active Active
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-
2020
- 2020-12-21 US US17/128,613 patent/US20210110511A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8155398B2 (en) * | 2007-02-02 | 2012-04-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and computer program |
CN103337085A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-10-02 | 大连理工大学 | 一种高效的人像面部变形方法 |
CN106558040A (zh) * | 2015-09-23 | 2017-04-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 人物图像处理方法和装置 |
CN106296571A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种基于人脸网格的缩小鼻翼方法、装置和计算设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
SG11202100040VA (en) | 2021-02-25 |
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KR20210015906A (ko) | 2021-02-10 |
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