图像处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请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，其中，本申请实施例通过获取人体图像；对人体图像进行分析，识别出人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；将脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；根据人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。以此可以实时的识别出人体图像中的脸部特征点信息以及肢体特征点信息，基于脸部特征点信息以及肢体特征点信息生成具有脸部表情以及手指动作的人体模型信息，根据生成的人体模型信息中的动作信息对虚拟对象进行相应的动作控制，提升了人机交互的便捷性，并且提升了人机交互的精确度。

【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
本申请涉及图像处理
，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
随着电子技术的不断发展，电子设备如手机的功能越来越强大，用户可以在手机上安装各式各样的应用程序，比如视频类应用、即时通讯类应用以及游戏应用等等。目前，应用与用户之间的人机交互越来越受到重视，即可以通过智能穿戴设备捕捉用户的动作轮廓来实现控制手机应用中的特定角色，但是在每次控制时，手机都需要连接智能穿戴设备，人机交互过程比较繁琐，并且成本较高。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以提升人机交互的便捷性，并且提高人机交互的精准度。第一方面，本申请实施例了提供了一种图像处理方法，包括：获取人体图像；对所述人体图像进行分析，识别出所述人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；将所述脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；根据所述人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。第二方面，本申请实施例了提供了的一种图像处理装置，包括：获取单元，用于获取人体图像；分析单元，用于对所述人体图像进行分析，识别出所述人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；结合单元，用于将所述脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；控制单元，用于根据所述人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。第三方面，本申请实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本申请任一实施例提供的图像处理方法。第四方面，本申请实施例提供的电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本申请任一实施例提供的图像处理方法。本申请实施例通过获取人体图像；对人体图像进行分析，识别出人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；将脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；根据人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。以此可以实时的识别出人体图像中的脸部特征点信息以及肢体特征点信息，基于脸部特征点信息以及肢体特征点信息生成具有脸部表情以及手指动作的人体模型信息，根据生成的人体模型信息中的动作信息对虚拟对象进行相应的动作控制，提升了人机交互的便捷性，并且提升了人机交互的精确度。附图说明下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其它有益效果显而易见。图1是本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图。图2为本申请实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图。图3为本申请实施例提供的图像处理方法的场景示意图。图4为本申请实施例提供的图像处理装置的模块示意图。图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。图6为本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。具体实施方式请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。本文所使用的术语「模块」可看做为在该运算系统上执行的软件对象。本文该的不同组件、模块、引擎及服务可看做为在该运算系统上的实施对象。而本文该的装置及方法优选的以软件的方式进行实施，当然也可在硬件上进行实施，均在本申请保护范围之内。本申请实施例提供一种图像处理方法，该图像处理方法的执行主体可以是本申请实施例提供的图像处理装置，或者集成了该图像处理装置的电子设备，其中该图像处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电子设备可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑(PDA，PersonalDigitalAssistant)等。以下进行具体分析说明。本申请实施例提供一种图像处理方法，如图1所示，图1为本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法可以包括以下步骤：在步骤S101中，获取人体图像。其中，电子设备可以通过调用摄像头组件实时拍摄当前图像，并对当前图像进行轮廓分析，由于人体上一般有多个特殊轮廓信息，比如人脸轮廓信息，关节轮廓信息等等，这些特殊轮廓信息是很容易被识别出来的，所以可以根据这些识别出来的多个特殊轮廓信息确定并截取人体图像。需要说明的是，该当前图像以及人体图像可以为的格式可以为联合照片专家组(JointPhotographicExpertGroup，JPEG)或者绘图交换文件(DrawingExchangeFormat，DXF)等等格式。在一些实施方式中，该获取人体图像的步骤，可以包括：(1)通过摄像头组件获取待识别图像；(2)对该待识别图像进行人体分析，得到该待识别图像中的人体图像。其中，电子设备可以通过调用摄像头组件获取当前的待识别图像，该摄像头组件包括前置摄像头以及后置摄像头，用户可以根据需要确定使用前置摄像头或者后置摄像头。进一步的，在获取当前的待识别图像后，由于人体图像中包含的模式特征十方丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征以及Haar特征(Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征)等。所以可以对待识别图像进行特征扫描分析，确定并截取待识别图像中的人体图像。在步骤S102中，对人体图像进行分析，识别出人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息。需要说明的是，人体的每一个特征点(如脸部的特征点、肢体的特征点，该肢体可以包括肢干以及身体，简称为肢体)图像都具有一定的线条以及轮廓特点。其中，可以对人体图像的线条以及轮廓进行扫描分析，确定出多个具有一定特征的特征点，根据特征点包含的属性确定出人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息，比如，在一实施方式中，将分析出的下巴、嘴巴、鼻子、眼睛以及眉毛相应的特征点确定为人体图像对应的脸部特征点信息，将分析出的颈部、肩部、肘部、腕部、手指部、腰部、膝部、脚踝部相应的特征点确定为人体图像对应的肢体特征点信息。在一些实施方式中，该对该人体图像进行分析，识别出该人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息的步骤，可以包括(1)通过预设学习模型对人体图像中的脸部图像元素进行分析，识别出人体图像中的脸部特征点信息；(2)通过预设学习模型对人体图像中的肢体图像元素进行分析，识别出人体图像中的肢体特征点信息。其中，该预设学习模型可以为Openpose模型，该Openpose模型可以识别出捕捉到人体图像，并从该人体图像中识别出人体特征点信息，该人体特征点信息可以理解为人体的身体特点的部位，使得后期可以根据该人体特征点信息构架人体构架模型，所以可以根据该Openpose模型识别出人体图像中的脸部区域相应的脸部图像元素的脸部特征点信息，以及根据该Openpose模型识别出人体图像中肢体区域相应的肢体图像元素的肢体特征点信息。在一些实施方式中，该通过预设学习模型对人体图像中的脸部图像元素进行分析，识别出人体图像中的脸部特征点信息的步骤，可以包括：(1.1)通过预设学习模型对人体图像中的脸部区域的线条以及轮廓进行扫描，以得到脸部图像元素；(1.2)对该脸部图像元素进行脸部特征分析，识别出脸部图像元素中的预设数量的脸部特征点信息。其中，可以通过Openpose模型对人体图像上的脸部区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取人体图像；对所述人体图像进行分析，识别出所述人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；将所述脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；根据所述人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取人体图像；对所述人体图像进行分析，识别出所述人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息；将所述脸部特征点信息以及肢体特征点信息进行结合，以生成人体模型信息；根据所述人体模型信息对虚拟对象进行相应的控制。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述人体图像进行分析，识别出所述人体图像对应的脸部特征点信息以及肢体特征点信息的步骤，包括：通过预设学习模型对人体图像中的脸部图像元素进行分析，识别出人体图像中的脸部特征点信息；通过预设学习模型对人体图像中的肢体图像元素进行分析，识别出人体图像中的肢体特征点信息。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过预设学习模型对人体图像中的脸部图像元素进行分析，识别出人体图像中的脸部特征点信息的步骤，包括：通过预设学习模型对人体图像中的脸部区域的线条以及轮廓进行扫描，以得到脸部图像元素；对所述脸部图像元素进行脸部特征分析，识别出脸部图像元素中的预设数量的脸部特征点信息。4.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过预设学习模型对人体图像中的肢体图像元素进行分析，识别出人体图像中的肢体特征点信息的步骤，包括：通过预设学习模型对人体图像中的肢体区域的线条以及轮廓进行扫描，以得到上半身肢体图像元素以及下半身肢体图像元素；对所述上半身肢体图像元素进行上半身肢体特征分析，识别出上半身肢体图像元素中的预设数量的上半身肢体特征点信息；对所述下半身肢体图像元素进行下半身肢体特征分析，识别出下半身肢体图像元素中的预设数量的下半身肢体特征点信息；将所述上半身肢体特征点信息与下半身肢体特征点信息进行结合，生成肢体特征点信息。5.如权利要求1至4任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述...

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