图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于图像处理领域。所述方法：获取待处理图像和风格图像，待处理图像与风格图像中目标人脸部位的风格不同；从待处理图像中提取第一局部图像，并从风格图像中提取第二局部图像，第一局部图像和第二局部图像包含目标人脸部位的影像；根据第二局部图像对第一局部图像进行风格迁移，得到目标局部图像，目标局部图像与第一局部图像中目标人脸部位的风格相同；将目标局部图像与待处理图像融合，生成目标图像。相较于相关技术中只能进行美颜参数调节，采用本申请实施例提供的方案，可以将其他图像中人脸部位的风格应用到待处理图像中，提高了人脸美颜的多样性，实现了定制化人脸美颜。

Image processing method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
美颜是一种对人脸图像进行美化的图像处理方法，常见的美颜方式包括美白、瘦脸、大眼(放大眼睛)、小嘴(缩小嘴巴)等等。相关技术中，在对人脸图像进行美颜时，用户可以通过控件对美颜参数进行调节。比如，可以通过美白控件对人脸面部的美白参数进行调节；可以通过大眼控件对眼睛的放大比例进行调节。然而，相关技术中的美颜功能仅能够实现简单的美颜参数调节，美颜功能较为单一。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。所述技术方案如下：一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：获取待处理图像和风格图像，所述待处理图像与所述风格图像中目标人脸部位的风格不同；从所述待处理图像中提取第一局部图像，并从所述风格图像中提取第二局部图像，所述第一局部图像和所述第二局部图像包含所述目标人脸部位的影像；根据所述第二局部图像对所述第一局本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理图像和风格图像，所述待处理图像与所述风格图像中目标人脸部位的风格不同；/n从所述待处理图像中提取第一局部图像，并从所述风格图像中提取第二局部图像，所述第一局部图像和所述第二局部图像包含所述目标人脸部位的影像；/n根据所述第二局部图像对所述第一局部图像进行风格迁移，得到目标局部图像，所述目标局部图像与所述第一局部图像中所述目标人脸部位的风格相同；/n将所述目标局部图像与所述待处理图像融合，生成目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理图像和风格图像，所述待处理图像与所述风格图像中目标人脸部位的风格不同；
从所述待处理图像中提取第一局部图像，并从所述风格图像中提取第二局部图像，所述第一局部图像和所述第二局部图像包含所述目标人脸部位的影像；
根据所述第二局部图像对所述第一局部图像进行风格迁移，得到目标局部图像，所述目标局部图像与所述第一局部图像中所述目标人脸部位的风格相同；
将所述目标局部图像与所述待处理图像融合，生成目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二局部图像对所述第一局部图像进行风格迁移，得到目标局部图像，包括：
将所述第一局部图像输入编码网络，得到所述编码网络输出的第一图像特征，所述编码网络用于对输入的图像进行特征提取；
将所述第二局部图像输入所述编码网络，得到所述编码网络输出的第二图像特征；
对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征融合，得到目标图像特征；
将所述目标图像特征输入解码网络，得到所述解码网络输出的所述目标局部图像，所述解码网络用于根据输入的图像特征进行图像还原。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码网络基于挤压网络SqueezeNet，且所述解码网络与所述编码网络互为镜像结构；
所述编码网络包括第一卷积层、最大池化层和n个Fire层，各个所述Fire层包括第一挤压模块、第一扩展模块和第二扩展模块，所述第一挤压模块用于进行特征降维，所述第一扩展模块和所述第二扩展模块用于对所述第一挤压模块输出的特征进行升维，n为小于等于4的正整数；
所述编码网络包括n个火转置Firetranspose层、上采样层和第二卷积层，各个所述Firetranspose层包括第二挤压模块、第三挤压模块和第三扩展模块，所述第二挤压模块和所述第三挤压模块用于进行特征降维，所述第三扩展模块用于对所述第二挤压模块和所述第三挤压模块输出的特征进行升维。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征融合，得到目标图像特征，包括：
根据所述第一图像特征中各个特征通道对应的第一特征均值和第一特征标准差，构建第一均值向量和第一标准差向量；
根据所述第二图像特征中各个特征通道对应的第二特征均值和第二特征标准差，构建第二均值向量和第二标准差向量；
根据所述第一图像特征、所述第一均值向量、所述第一标准差向量、所述第二均值向量和所述第二标准差向量，生成所述目标图像特征。


5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述从所述待处理图像中提取第一局部图像，并从所述风格图像中提取第二局部图像，包括：
将所述待处理图像输入五官分割网络，得到所述五官分割网络输出的第一灰度矩阵，所述第一灰度矩阵用于表示所述目标人脸部位在所述待处理图像中的位置；对所述第一灰度矩阵进行裁剪，得到第一裁剪矩阵，所述第一裁剪矩阵用于表示包含所述目标人脸部位的最小矩形区域；根据所述第一裁剪矩阵和所述待处理图像生成所述第一局部图像；
将所述风格图像输入所述五官分割网络，得到所述五官分割网络输出的第二灰度矩阵，所述第二灰度矩阵用于表示所述目标人脸部位在所述风格图像中的位置；对所述第二灰度矩阵进行裁剪，得到第二裁剪矩阵，所述第二裁剪矩阵用于表示包含所述目标人脸部位的最小矩形区域；根据所述第二裁剪矩阵和所述风格图像生成所述第二局部图像。
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【专利技术属性】
技术研发人员：朱圣晨，
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