一种发型匹配的方法及系统技术方案

本发明专利技术实施方式提供一种发型匹配的方法及系统，其中，所述方法包括：获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓；确定所述脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离；从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，并计算所述尺寸数据与所述横向最大距离之间的第一位置参数以及计算所述尺寸数据与所述纵向最大距离之间的第二位置参数；根据预先建立的发型与位置参数之间的匹配关系，从预设发型库中获取与所述第一位置参数以及所述第二位置参数均匹配的发型。本发明专利技术实施方式提供的一种发型匹配的方法及系统，可以根据用户的脸部特征自动选择与用户的脸部特征相匹配的发型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施方式涉及图像处理
，尤其涉及一种发型匹配的方法及系统。
技术介绍
目前，随着生活水平的提高，人们越发追求外在美，尤其注重发型与脸型的匹配。有时候看似非常漂亮的发型，却不适合自己特定的脸型。于是，市场上出现了很多发型设计的软件，但这些软件中只是将用户的照片与发型进行简单叠加，无法让前去理发店理发的用户在理发之前，自主匹配适合自己的发型；也无法让发型处理结果直观地呈现给设计师，让设计师给出建设性意见。因此，目前亟需一种能够自动为用户匹配发型的方法。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种发型匹配的方法及系统，可以根据用户的脸部特征自动选择与用户的脸部特征相匹配的发型。为实现上述目的，本专利技术实施方式提供一种发型匹配的方法，所述方法包括：获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓；确定所述脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离；从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，并计算所述尺寸数据与所述横向最大距离之间的第一位置参数以及计算所述尺寸数据与所述纵向最大距离之间的第二位置参数；根据预先建立的发型与位置参数之间的匹配关系，从预设发型库中获取与所述第一位置参数以及所述第二位置参数均匹配的发型。为实现上述目的，本专利技术实施方式还提供一种发型匹配的系统，所述系统包括：脸部轮廓确定单元，用于获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓；距离确定单元，用于确定所述脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离；位置参数计算单元，用于从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，并计算所述尺寸数据与所述横向最大距离之间的第一位置参数以及计算所述尺寸数据与所述纵向最大距离之间的第二位置参数；发型匹配单元，用于根据预先建立的发型与位置参数之间的匹配关系，从预设发型库中获取与所述第一位置参数以及所述第二位置参数均匹配的发型。由以上本专利技术实施方式可见，本专利技术可以通过用户的脸部图片中获取用户的脸部轮廓，从而可以确定用户的脸型。所述用户的脸型可以通过脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离来确定。然后可以从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，所述预设脸部特征例如可以为额头、眼睛、鼻子或者嘴巴等等。通过比较所述预设脸部特征的尺寸数据与所述横向最大距离和纵向最大距离之间的位置关系，从而可以确定用户脸部五官的分布情况，从而可以自动获取与用户的脸型相匹配的发型。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图逐一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施方式提供的一种发型匹配的方法流程图；图2为本申请实施方式提供的一种发型匹配的系统的框架图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，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方式，都属于本专利技术保护的范围。本申请实施方式提供一种发型匹配的方法。图1为本申请实施方式提供的一种发型匹配的方法流程图。虽然下文描述流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。如图1所示，所述方法可以包括以下步骤。步骤S1：获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓。在本实施方式中，可以通过三维扫描器，获取用户的头型以及脸部图片。通过对所述脸部图片进行识别，从而可以确定所述脸部图片中的脸部轮廓。所述脸部轮廓可以作为匹配发型的依据。具体地，本实施方式中可以提取所述脸部图片中各个像素点对应的梯度幅值和梯度方向，并对所述梯度幅值和梯度方向进行分析，以确定位于所述脸部轮廓边缘的像素点。具体地，考虑到拍摄的脸部图片中往往包含较多的噪声，从而导致画面往往模糊不清，在本实施方式中，可以对预设的检测算子进行改进，从而可以生成能够抗干扰的检测算子，以提高边缘检测的精度。在本实施方式中，所述预设的检测算子可以包括预设横向检测算子和预设纵向检测算子，所述预设横向检测算子和预设纵向检测算子可以如下所示： s x = - 1 1 - 1 1 , s y = 1 1 - 1 - 1 ]]>其中，sx为所述预设横向检测算子，sy为所述预设纵向检测算子。在本实施方式中，可以对预设横向检测算子和预设纵向检测算子进行仿射变换，从而分别得到横向改进算子和纵向改进算子。其中，所述横向改进算子的表达式可以为： F c = 0.2771 0.2837 0.2859 0.2837 0.2771 0.1418 0.1452 0.1463 0.1452 0.1418 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种发型匹配的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓；确定所述脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离；从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，并计算所述尺寸数据与所述横向最大距离之间的第一位置参数以及计算所述尺寸数据与所述纵向最大距离之间的第二位置参数；根据预先建立的发型与位置参数之间的匹配关系，从预设发型库中获取与所述第一位置参数以及所述第二位置参数均匹配的发型。

【技术特征摘要】
1.一种发型匹配的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的脸部图片并从所述脸部图片中确定脸部轮廓；确定所述脸部轮廓的横向最大距离和纵向最大距离；从所述脸部图片中获取预设脸部特征的尺寸数据，并计算所述尺寸数据与所述横向最大距离之间的第一位置参数以及计算所述尺寸数据与所述纵向最大距离之间的第二位置参数；根据预先建立的发型与位置参数之间的匹配关系，从预设发型库中获取与所述第一位置参数以及所述第二位置参数均匹配的发型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述脸部图片中确定脸部轮廓具体包括：提取所述脸部图片中各个像素点对应的梯度幅值和梯度方向；基于提取的所述梯度幅值和所述梯度方向，在所述脸部图片中确定极大值像素点；将满足预设条件的所述极大值像素点确定为所述脸部图片中脸部轮廓的边缘像素点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取所述脸部图片中各个像素点对应的梯度幅值和梯度方向具体包括：对预设横向检测算子和预设纵向检测算子进行仿射变换，分别得到横向改进算子和纵向改进算子；根据所述横向改进算子和纵向改进算子，计算所述脸部图片中各个像素点对应的一阶横向偏导数矩阵和一阶纵向偏导数矩阵；基于所述一阶横向偏导数矩阵和一阶纵向偏导数矩阵，按照下述公式计算各个像素点对应的梯度幅值和梯度方向： M [ i , j ] = P [ i , j ] 2 + Q [ i , j ] 2 ]]>Q[i,j]＝arctan(Q[i,j]/P[i,j])其中，M[i,j]为第i行第j列的像素点对应的梯度幅值，P[i,j]为第i行第j列的像素点对应的一阶横向偏导数矩阵，Q[i,j]为第i行第j列的像素点对应的一阶纵向偏导数矩阵，Q[i,j]为第i行第j列的像素点对应的梯度方向。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取用户的脸部图片之后，所述方法还包括：将所述脸部图片进行灰度化处理，得到灰度图像；利用预设的高斯函数，对所述灰度图像进行滤波处理，得到滤除噪声的过滤图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将满足预设条件的所述极大值像素点确定为所述脸部图片中脸部轮廓的边缘像素点具体包括：从所述极大值像素点中筛选出灰度值大于或者等于预设阈值的像素点，并将筛选出的所述像素点确定为所述脸部图片中脸部轮廓的边缘像素点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述横向最大距离、所述纵向最大距离以及所述预设脸部特征的尺寸数据均通过像素点的数量表示。7.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴雨欢，
申请(专利权)人：吴雨欢，
类型：发明
国别省市：江西;36