一种美颜处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种美颜处理方法及装置，美颜处理方法包括：对待处理图片进行人脸检测，确定所述待处理图片中的人脸区域；对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图层；对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层；将所述人脸关键点图层中的至少一个设定区域拼接到所述肤色处理图层的对应位置合成美颜处理图层；根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片。本发明专利技术可以实现对图片中的人像进行美颜处理，并保留人脸设定区域的细节。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及图片处理技术，尤其涉及一种美颜处理方法及装置。
技术介绍
随着近几年数码技术的飞速发展，人们通过具备拍照功能的设备记录生活点滴，因此改善拍照图片效果的修图软件也越来越多，需求最高的莫过于自拍照的人脸修图。而现有的美颜解决方案一般都是对整张图片进行整体上的模糊处理和色调调整，以达到视觉上的美白和皮肤磨皮的效果。然而一方面现在随着智能设备硬件的不断提升，摄像头拍照的像素也不断提升，拍照的图像越来越大，这对于现有的这些全图模糊磨皮处理的算法来说，是相当耗时的；另一方面，全图模糊之后会损失图像细节(比如眼睛、眉毛和鼻子等)的信息，这会导致处理后的图像变得不清晰，使人脸看上去不是很有精神。眼睛是心灵的窗口，全图模糊处理之后眼睛也会变的模糊，就会失掉了原本的灵气。
技术实现思路
本专利技术提供一种美颜处理方法及装置，以实现对图片中的人像进行美颜处理，并保留人脸关键部位的细节。第一方面，本专利技术实施例提供了一种美颜处理方法，包括：对待处理图片进行人脸检测，确定所述待处理图片中的人脸区域；对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图层；对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层；将所述人脸关键点图层中的至少一个设定区域拼接到所述肤色处理图层的对应位置合成美颜处理图层；根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片。进一步的，所述对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图层，包括：获取预估人脸关键点；将所述预估人脸关键点输入到第一卷积神经网络进行全局回归训练，生成第一人脸关键点；将所述第一人脸关键点输入到第二卷积神经网络进行局部相关性回归训练，生成第二人脸关键点；将所述第二人脸关键点中至少一个设定区域的关键点输入到第三卷积神经网络进行局部调整回归训练，生成人脸细节关键点，并将所述人脸细节关键点和所述第二人脸关键点中所述至少一个设定区域外的关键点合并为第三人脸关键点，生成人脸关键点图层。进一步的，所述对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层，包括：采用基于区域扩散的肤色检测方法将所述待处理图片生成所述肤色处理图层。进一步的，所述根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片，包括：获取所述待处理图片中的待处理区域；对所述待处理区域中的设定区域以外的区域进行美颜处理，生成预处理图片；将所述预处理图片拼接到所述待处理图片的对应位置，生成所述美颜图片。进一步的，所述设定区域包括：眼睛区域、眉毛区域和嘴区域中的至少一个。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种美颜处理装置，包括：人脸检测模块，用于对待处理图片进行人脸检测，确定所述待处理图片中的人脸区域；人脸关键点图层生成模块，用于对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图层；肤色处理图层生成模块，用于对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层；美颜处理图层生成模块，用于将所述人脸关键点图层中的至少一个设定区域拼接到所述肤色处理图层的对应位置合成美颜处理图层；美颜图片生成模块，用于根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片。进一步的，所述人脸关键点图层生成模块，包括：人脸关键点预估单元，用于获取预估人脸关键点；第一人脸关键点生成单元，用于将所述预估人脸关键点输入到第一卷积神经网络进行全局回归训练，生成第一人脸关键点；第二人脸关键点生成单元，用于将所述第一人脸关键点输入到第二卷积神经网络进行局部相关性回归训练，生成第二人脸关键点；第三人脸关键点生成单元，用于将所述第二人脸关键点中至少一个设定区域的关键点输入到第三卷积神经网络进行局部调整回归训练，生成人脸细节关键点，并将所述人脸细节关键点和所述第二人脸关键点中所述至少一个设定区域外的关键点合并为第三人脸关键点，生成人脸关键点图层。进一步的，所述肤色处理图层生成模块，用于采用基于区域扩散的肤色检测方法将所述待处理图片生成所述肤色处理图层。进一步的，所述美颜图片生成模块，包括：待处理区域确定单元，用于获取所述待处理图片中的待处理区域；处理子图片生成单元，用于对所述待处理区域中的设定区域以外的区域进行美颜处理，生成预处理图片；美颜图片生成单元，用于将所述预处理图片拼接到所述待处理图片的对应位置，生成所述美颜图片。进一步的，所述设定区域包括：眼睛区域、眉毛区域和嘴区域中的至少一个。本专利技术通过检测人脸关键点确定并保留设定区域的细节，解决对整个图片进行美颜处理导致的图片细节全部损失的问题，实现对图片中的人像进行美颜处理，并保留人脸设定区域细节的效果。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种美颜处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例一中的标注人脸关键点的待处理图片；图3是本专利技术实施例二中的一种美颜处理方法的流程图；图4是本专利技术实施例二中的第一卷积神经网络结构示意图；图5是本专利技术实施例二中的划分人脸区域的待处理图片；图6是本专利技术实施例二中的第二卷积神经网络结构示意图；图7是本专利技术实施例二中的第三卷积神经网络结构示意图；图8是本专利技术实施例三中的一种美颜处理方法的流程图；图9是本专利技术实施例四中的一种美颜处理装置的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种美颜处理方法的流程图，本实施例可适用于对图片中的人像进行美颜处理的情况，该方法可以由集成于具备拍照功能的智能手机或数码摄像设备中的美颜处理装置来执行，具体包括如下步骤：步骤110、对待处理图片进行人脸检测，确定待处理图片中的人脸区域。其中，待处理图片可以是本地图片或通过摄像头实时采集的图片，对待处理图片进行人脸检测，如果未检测到待处理图片中包括人脸，则返回继续获取待处理图片。优选的，通过开源计算机视觉库对待处理图片进行人脸检测，并确定待处理图片中的人脸区域。步骤120、对人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种美颜处理方法，其特征在于，包括：对待处理图片进行人脸检测，确定所述待处理图片中的人脸区域；对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图层；对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层；将所述人脸关键点图层中的至少一个设定区域拼接到所述肤色处理图层的对应位置合成美颜处理图层；根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片。

【技术特征摘要】
1.一种美颜处理方法，其特征在于，包括：
对待处理图片进行人脸检测，确定所述待处理图片中的人脸区域；
对所述人脸区域进行人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸
关键点生成人脸关键点图层；
对所述待处理图片的肤色区域进行检测，生成肤色处理图层；
将所述人脸关键点图层中的至少一个设定区域拼接到所述肤色处理图层的
对应位置合成美颜处理图层；
根据所述美颜处理图层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图
片。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸区域进行
人脸关键点检测，确定人脸关键点，并根据所述人脸关键点生成人脸关键点图
层，包括：
获取预估人脸关键点；
将所述预估人脸关键点输入到第一卷积神经网络进行全局回归训练，生成
第一人脸关键点；
将所述第一人脸关键点输入到第二卷积神经网络进行局部相关性回归训
练，生成第二人脸关键点；
将所述第二人脸关键点中至少一个设定区域的关键点输入到第三卷积神经
网络进行局部调整回归训练，生成人脸细节关键点，并将所述人脸细节关键点
和所述第二人脸关键点中所述至少一个设定区域外的关键点合并为第三人脸关
键点，生成人脸关键点图层。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图片的

\t肤色区域进行检测，生成肤色处理图层，包括：
采用基于区域扩散的肤色检测方法将所述待处理图片生成所述肤色处理图
层。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述美颜处理图
层，对所述待处理图片进行美颜处理，生成美颜图片，包括：
获取所述待处理图片中的待处理区域；
对所述待处理区域中的设定区域以外的区域进行美颜处理，生成预处理图
片；
将所述预处理图片拼接到所述待处理图片的对应位置，生成所述美颜图
片。
5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述设定区域包
括：眼睛区域、眉毛区域和嘴区域中的至少一个。
6.一种美颜处理装置，其特征在于，包括：
人脸检测模块，用于对待处理图...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡苗苗，谢衍涛，
申请(专利权)人：杭州格像科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33