人脸局部缩放处理方法、存储介质、电子设备及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人脸局部缩放处理方法、存储介质、电子设备及系统，涉及图像处理领域，该方法包括S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5；S4：计算缩放权重W，然后转到S5；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)；S6：将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。本发明专利技术能够自由完成对人脸局部区域的缩放处理。

Face local scaling processing method, storage medium, electronic equipment and system

【技术实现步骤摘要】
人脸局部缩放处理方法、存储介质、电子设备及系统
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种人脸局部缩放处理方法、存储介质、电子设备及系统。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的人喜欢通过观看直播来丰富自己的业务生活，且直播在当代越发受到年轻人的欢迎。当今，主播在直播过程中，美颜和美型基本成了标配，美颜指的是通过算法改变视频或画面中人脸的肤色、消除人脸上的痘印等，美型指的是通过算法增大视频或画面中人物的眼睛或缩小人物的脸型，但是现有的美颜和美型处理方式仅能按照预设的方案自动对人物的脸部进行处理，主播在使用时灵活性较低，导致体验较差。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种人脸局部缩放处理方法，能够自由完成对人脸局部区域的缩放处理。为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案是，包括：S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；S4：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值，D.x为点D(x,y)的横坐标值，D.y为点D(x,y)的纵坐标值；S6：将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。在上述技术方案的基础上，当待缩放区域为缩小处理时，对于待缩放区域大小的确定，具体为：对于待缩放区域中的坐标点D(x,y)，满足L1*α1≤L，其中，L为人脸画面中两眼中心点间的距离，L＝sqr((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y))，sqr为开方函数，A(x,y)为人脸画面中左眼中心点坐标，B(x,y)为人脸画面中右眼中心点坐标，A.x为点A(x,y)的横坐标值，A.y为点A(x,y)的纵坐标值，B.x为点B(x,y)的横坐标值，B.y为点B(x,y)的纵坐标值，α1为缩小阈值参数，取值范围为[3，20]。在上述技术方案的基础上，当待缩放区域为放大处理时，对于待缩放区域大小的确定，具体为：对于待缩放区域中的坐标点D(x,y)，满足L1*α2≤L，其中，L为人脸画面中两眼中心点间的距离，L＝sqr((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y))，sqr为开方函数，A(x,y)为人脸画面中左眼中心点坐标，B(x,y)为人脸画面中右眼中心点坐标，A.x为点A(x,y)的横坐标值，A.y为点A(x,y)的纵坐标值，B.x为点B(x,y)的横坐标值，B.y为点B(x,y)的纵坐标值，α2为放大阈值参数，取值范围为[2，50]。在上述技术方案的基础上，基于人脸关键点技术定位人脸画面中两眼的中心点。在上述技术方案的基础上，对于计算得到的缩放权重W，取值范围为[0,1.0]，且当计算得到的缩放权重W的值大于1.0时，缩放权重W取值1.0，当计算得到的缩放权重W的值小于0时，缩放权重W取值0。本专利技术还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；S4：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值，D.x为点D(x,y)的横坐标值，D.y为点D(x,y)的纵坐标值；S6：将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：第一单元，所述第一单元用于选取待缩放区域的中心点C(x,y)；第二单元，所述第二单元用于基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则驱使第三单元工作，若为放大处理，则驱使第四单元工作；第三单元，所述第三单元用于计算缩放权重W，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；第四单元，所述第四单元用于计算缩放权重W，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；第五单元，所述第五单元用于计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值，D.x为点D(x,y)的横坐标值，D.y为点D(x,y)的纵坐标值；第六单元，所述第六单元用于将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。本专利技术还提供一种人脸局部缩放处理系统，包括：选取模块，其用于选取待缩放区域的中心点C(x,y)；判断模块，其用于基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则驱使第一计算模块工作，若为放大处理，则驱使第二计算模块工作；第一计算模块，其用于计算缩放权重W，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；第二计算模块，其用于计算缩放权重W，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；执行模块，其用于计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)，然后将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素，点E(x,y)的计算公式为：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸局部缩放处理方法，用于对视频或图片中的人脸画面进行局部缩放处理，其特征在于，包括以下步骤：S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；S4：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值，D.x为点D(x,y)的横坐标值，D.y为点D(x,y)的纵坐标值；S6：将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。...

【技术特征摘要】
1.一种人脸局部缩放处理方法，用于对视频或图片中的人脸画面进行局部缩放处理，其特征在于，包括以下步骤：S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；S4：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值，D.x为点D(x,y)的横坐标值，D.y为点D(x,y)的纵坐标值；S6：将点E(x,y)处的像素替换为点D(x,y)处的像素。2.如权利要求1所述的一种人脸局部缩放处理方法，其特征在于，当待缩放区域为缩小处理时，对于待缩放区域大小的确定，具体为：对于待缩放区域中的坐标点D(x,y)，满足L1*α1≤L，其中，L为人脸画面中两眼中心点间的距离，L＝sqr((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y))，sqr为开方函数，A(x,y)为人脸画面中左眼中心点坐标，B(x,y)为人脸画面中右眼中心点坐标，A.x为点A(x,y)的横坐标值，A.y为点A(x,y)的纵坐标值，B.x为点B(x,y)的横坐标值，B.y为点B(x,y)的纵坐标值，α1为缩小阈值参数，取值范围为[3，20]。3.如权利要求1所述的一种人脸局部缩放处理方法，其特征在于，当待缩放区域为放大处理时，对于待缩放区域大小的确定，具体为：对于待缩放区域中的坐标点D(x,y)，满足L1*α2≤L，其中，L为人脸画面中两眼中心点间的距离，L＝sqr((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y))，sqr为开方函数，A(x,y)为人脸画面中左眼中心点坐标，B(x,y)为人脸画面中右眼中心点坐标，A.x为点A(x,y)的横坐标值，A.y为点A(x,y)的纵坐标值，B.x为点B(x,y)的横坐标值，B.y为点B(x,y)的纵坐标值，α2为放大阈值参数，取值范围为[2，50]。4.如权利要求2或3所述的一种人脸局部缩放处理方法，其特征在于：基于人脸关键点技术定位人脸画面中两眼的中心点。5.如权利要求1所述的一种人脸局部缩放处理方法，其特征在于：对于计算得到的缩放权重W，取值范围为[0,1.0]，且当计算得到的缩放权重W的值大于1.0时，缩放权重W取值1.0，当计算得到的缩放权重W的值小于0时，缩放权重W取值0。6.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：S1：选取待缩放区域的中心点C(x,y)；S2：基于选取的中心点C(x,y)，确认待缩放区域大小，并判断待缩放区域为缩小处理还是放大处理，若为缩小处理，则转到S3，若为放大处理，则转到S4；S3：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝L1/β1其中，L1为D(x,y)与C(x,y)之间的距离，D(x,y)为待缩放区域中的坐标点，β1为缩小权重系数，取值范围为[0.1,10.0]；S4：计算缩放权重W，然后转到S5，缩放权重W计算公式为：W＝β2/L1其中，β2为放大权重系数，取值范围为[0.1,5.0]；S5：计算坐标点D(x,y)缩放处理后所在坐标点E(x,y)：E.x＝C.x+(D.x–C.x)*WE.y＝C.y+(D.y–C.y)*W其中，E.x为点E(x,y)的横坐标值，E.y为点E(x,y)的纵坐标值，C.x为点C(x,y)的横坐标值，C.y为点C(x,y)的纵坐标值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亮，陈少杰，张文明，
申请(专利权)人：武汉斗鱼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42