【技术实现步骤摘要】
用于视频中人像美化的图像处理方法及装置
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种用于视频中人像美化的图像处理方法及装置。
技术介绍
由于移动终端应用的日益广泛，用户获取人像视频的方式也愈加便捷，用户对于人像视频的编辑要求越来越高，除了视频裁剪和剪辑、添加滤镜和特效进行画面的美化外，用户还需要对视频中的人像进行脸部优化、身材优化处理，以此提升视频美感。相关技术中，在现有的这类视频拍摄、编辑和美化应用中，如果想对脸部进行美化，只能在实时拍摄中，通过实时识别脸部，来进行瘦脸、大眼等调整，达到美化脸部的效果，但无法针对身材进行实时的修改。另一方面，通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用无法进行后期人脸和身材的编辑，达不到后期对视频中的人像进行美化的效果。因此，现有技术中无法达到针对视频中人像进行美化的效果。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于视频中人像美化的图像处理方法及装置，以解决现有技术中无法针对视频中人像进行美化的问题。为实现以上目的，...
【技术保护点】
1.一种用于视频中人像美化的图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取视频并对视频进行解码处理，得到所述视频每一帧的帧图像；/n通过所述移动客户端中预设的第一神经网络模型和第二神经网络模型对所述帧图像进行检测定位并输出定位信息；其中，所述第一神经网络模型用于接收输入图像，并输出所述输入图像中的人脸信息，所述第二神经网络模型用于接收输入图像，并输出所述输入图像中的人体信息；/n根据所述定位信息进行脸部处理和/或身材处理，得到处理后的图像；/n利用视频编码器和视频合成器对所述处理后的图像进行处理，输出优化后的视频。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于视频中人像美化的图像处理方法，其特征在于，包括：
获取视频并对视频进行解码处理，得到所述视频每一帧的帧图像；
通过所述移动客户端中预设的第一神经网络模型和第二神经网络模型对所述帧图像进行检测定位并输出定位信息；其中，所述第一神经网络模型用于接收输入图像，并输出所述输入图像中的人脸信息，所述第二神经网络模型用于接收输入图像，并输出所述输入图像中的人体信息；
根据所述定位信息进行脸部处理和/或身材处理，得到处理后的图像；
利用视频编码器和视频合成器对所述处理后的图像进行处理，输出优化后的视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位信息包括：人脸信息和人体信息；
所述人脸信息包括：人脸关键点数据，所述人脸关键点数据包括五官、脸部轮廓在图像中的二维坐标；
所述人体信息包括：人体关键点数据，所述人体关键点数据包括左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左踝、右踝在图像中的二维坐标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脸部处理，包括：
在片段着色器设置顶点坐标组，纹理坐标组，当前视频帧图像，人脸关键点数据，获取待操作的二维坐标点p；其中，所述待操作的二维坐标点包括多个；
在片段着色器中预设形变操作：p1＝F(p，o，t，r，w)；
当接收到形变操作指令时，计算左瞳孔和右瞳孔的欧氏距离、参考点；
根据所述左瞳孔和右瞳孔的欧氏距离和参考点在所述片段着色器中对待操作的二维坐标点进行形变操作处理，得到处理后的二维坐标点p2＝F(p，LKx，E1，L，w)，将所述处理后的二维坐标点作为从所述帧图像中采样的二维坐标点；
输出处理后的帧图像；
其中，p1为操作后二维坐标点；o为形变操作的原点；t为形变操作的目标点；r为形变半径；w为形变程度；p2为处理后的二维坐标点；LKx为脸部轮廓点，其中，LKx的x为变量；L为左瞳孔和右瞳孔的欧氏距离；E1为参考点。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述身材处理，包括：
腰部处理和腿部处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述腰部处理，包括：
在片段着色器设置顶点坐标组，纹理坐标组，当前视频帧图像，人体关键点数据，获取待操作的二维坐标点p；其中，所述待操作的二维坐标点包括多个；
在片段着色器中预设形变操作：p1＝F(p，o，t，r，w)；
当接收到形变操作指令时，计算肩部和的髋部欧氏距离、左肩和右肩的水平距离、腰部参考线纵坐标、左腰参考点和右腰参考点；
在片段着色器中，根据肩部和的髋部欧氏距离、左肩和右肩的水平距离、腰部参考线纵坐标、左腰参考点和右腰参考点对待操作的二维坐标点进行形变操作处理，得到处理后的二维坐标点：
P3＝F(p，E3，...
【专利技术属性】
技术研发人员：林青山，
申请(专利权)人：广州光锥元信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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