图像处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。该图像处理方法，通过获取目标图像，并识别目标图像中的目标对象，接着确定目标对象上的局部区域图像，并获取局部区域图像的图像特征，然后从预设特征集合中获取目标对象对应的预设图像特征，再将图像特征与目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果，最后根据比较结果对局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。该方案基于图像的图像特征与预设图像特征的比较结果，对图像进行针对性地处理，提升了图像处理的准确性和有效性。

Image processing method, device, storage medium and electronic equipment

The embodiment of the invention discloses an image processing method, a device, a storage medium and an electronic device. The image processing method, the target image, and identify the target image of the target object, then the local region of the image on the target object is determined, and obtain the image features of local image regions, and then from the preset characteristic collection object corresponding to the preset image features, and then compare the preset image features corresponding to image feature with the target object, get the results of the comparison, finally according to the results of the local region of the image, the target image obtained after treatment. The scheme is based on the comparison between the image features of the image and the preset image features, and the image is processed accordingly, so as to improve the accuracy and effectiveness of the image processing.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着互联网的发展和移动通信网络的发展，同时也伴随着电子设备的处理能力和存储能力的迅猛发展，海量的应用程序得到了迅速传播和使用。尤其是与图像处理相关的应用，其图像处理功能越来越强大。目前，很多相机应用程序提供方便快捷的照片美化功能，只需要简单的操作就能够实现照片效果的即时优化。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以提升图像处理的准确性和有效性。第一方面，本专利技术实施例提供一种图像处理方法，包括：获取目标图像，并识别所述目标图像中的目标对象；确定所述目标对象上的局部区域图像，并获取所述局部区域图像的图像特征；从预设特征集合中获取所述目标对象对应的预设图像特征；将所述图像特征与所述目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果对所述局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。第二方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理装置，包括：识别模块，用于获取目标图像，并识别所述目标图像中的目标对象；确定模块，用于确定所述目标对象上的局部区域图像，并获取所述局部区域图像的图像特征；获取模块，用于从预设特征集合中获取所述目标对象对应的预设图像特征；比较模块，用于将所述图像特征与所述目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果；处理模块，用于根据所述比较结果对所述局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述的图像处理方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据；处理器用于执行上述的图像处理方法。本专利技术实施例公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。该图像处理方法，通过获取目标图像，并识别目标图像中的目标对象，接着确定目标对象上的局部区域图像，并获取局部区域图像的图像特征，然后从预设特征集合中获取目标对象对应的预设图像特征，再将图像特征与目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果，最后根据比较结果对局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。该方案基于图像的图像特征与预设图像特征的比较结果，对图像进行针对性地处理，提升了图像处理的准确性和有效性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本专利技术实施例提供的图像处理系统的一种场景构架示意图。图2是本专利技术实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图。图3是本专利技术实施例提供的图像处理方法的一种应用场景图。图4是本专利技术实施例提供的图像处理方法的另一种应用场景图。图5是本专利技术实施例提供的图像处理装置的另一种流程示意图。图6是本专利技术实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图。图7是本专利技术实施例提供的图像处理装置的另一种结构示意图。图8是本专利技术实施例提供的电子设备的一种结构示意图。图9是本专利技术实施例提供的电子设备的另一种结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。以下将分别进行详细说明。请首先参考图1，图1为本专利技术实施例提供的图像处理系统的一种场景构架示意图，包括电子设备和服务器，电子设备和服务器通过互联网建立通信连接。当用户通过电子设备中的图像处理功能对图像进行处理时，电子设备可记录处理过程中的输入输出数据，然后，向服务器发送记录的数据，其中，电子设备可采用WEB方式向服务器发送数据，也可以通过电子设备中安装的客户端程序向服务器发送数据。服务器收集多个电子设备发送的数据，基于机器深度学习对接收到数据进行处理，生成符合大众审美观的图像处理的基准数据，以便用户可通过电子设备获取图像处理的基准数据对图像进行处理。电子设备和服务器之间可以但不限于采用以下传输协议中的任一种：HTTP(Hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)、FTP(FileTransferProtocol，文件传输协议)、P2P(PeertoPeer，对等网络)、P2SP(PeertoServer&Peer，点对服务器和点)等。电子设备可以为移动终端，如手机、平板电脑等，也可以为传统的PC(PersonalComputer，个人电脑)等，本专利技术实施例对此不进行限定。在一实施例中，提供一种图像处理方法，如图2所示，流程可以如下：S101、获取目标图像，并识别目标图像中的目标对象。其中，目标图像可以是人物图像，也可以是景物图像。目标对象可以是人、可以是物。比如，可以对目标图像进行人脸识别，当识别到人脸时，可将识别到的人脸所在的人体作为目标图像中的目标对象。又比如，当识别到一朵花时，可将识别到的花朵作为目标对象。S102、确定目标对象上的局部区域图像，并获取局部区域图像的图像特征。具体地，可利用及其的深度学习或通用的图像处理机制等，并结合目标对象本身，获取出与其它区域存在明显差异的局部区域图像。在一些实施例中，目标对象为人物对象，则步骤“获取局部区域图像的图像特征”可以包括：根据人体结构将人物对象划分为多个部位；获取每一部位对应的优先级；按照优先级从高到低从多个部位中选取目标部位，并将目标部位的图像作为局部区域图像。实际应用中，对人物对象划分的方式可以有多种。比如，若针对人体全身图像，可分为：头部、颈部、四肢、躯干等等。又比如，若针对人脸图像，则可分为：额、眼、鼻、耳、唇、眉等等。具体划分方式可根据用户需求或者具体图像所出现的部位而划分。在一些实施例中，图像特征包括有：颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。纹理特征也是一种全局特征，也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。形状特征是一种局部特征，有两类表示方法，一类是轮廓特征，主要针对物体的外边界；另一类是区域特征，其关系到整个形状区域。空间关系特征，指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。图像特征提取是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征是许多计算机图像分析算法的起点。特征提取最重要的一个特性是“可重复性”，即同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标图像，并识别所述目标图像中的目标对象；确定所述目标对象上的局部区域图像，并获取所述局部区域图像的图像特征；从预设特征集合中获取所述目标对象对应的预设图像特征；将所述图像特征与所述目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果对所述局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标图像，并识别所述目标图像中的目标对象；确定所述目标对象上的局部区域图像，并获取所述局部区域图像的图像特征；从预设特征集合中获取所述目标对象对应的预设图像特征；将所述图像特征与所述目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果对所述局部区域图像进行处理，以得到处理后的目标图像。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述图像特征与所述目标对象对应的预设图像特征进行比较，得到比较结果的步骤包括：分析所述预设图像特征，得到第一特征值；分析所述图像特征，得到第二特征值；将所述第一特征值与所述第二特征值进行比较，计算特征差值，将所述特征差值作为比较结果。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述比较结果对所述局部区域图像进行处理的步骤包括：根据所述特征差值获取对应的图像调整参数；根据所述图像调整参数调整所述局部区域图像的图像特征。4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像调整参数调整所述局部区域图像的图像特征的步骤包括：从所述局部区域图像中提取颜色特征图层、纹理特征图层、形状特征图层以及空间关系特征图层，得到特征图层集合；根据所述调整参数从所述特征图层集合中选取目标特征图层进行调整；将调整后的目标特征图层和所述特征集合中未选中的特征图层进行合成。5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标对象为人物对象；从预设特征集合中获取所述目标对象对应的预设图像特征的步骤包括：确定所述人物对象所属的类别；从预设特征集合中获取所述类别对应的预设图像特征，将所述预设图像特征作为所述目标对象对应的预设图像特征。6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁昆，
申请(专利权)人：广东欧珀移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44